Bulanık mantığın veri madenciliğine uygulanması
Application of fuzzy logic on data mining
- Tez No: 142985
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sistem Analizi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Son yıllarda, veri tabanı sistemlerinin kullanımı gittikçe artmaktadır. Bu artış beraberinde potansiyel değerli veriler içerebilecek veri yığınlarını yaratmıştır. Geleneksel sorgu veya raporlama araçlarının veri yığınları karşısında yetersiz kalması, veritabanlannda bilgi keşfi yada veri madenciliği adı altında, sürekli ve yeni arayışlara neden olmaktadır. örûntü tanıma ve sınıflama problemleri üzerinde yoğunlaşan yapay zeka ve istatistik disiplinlerindeki gelişmeler veri madenciliğinin temellerini oluşturmaktadır. Ayrıca veri madenciliği, uzman sistemler, veri tabanlan^nakine öğrenimi, optimizasyon, görselleştirme, yüksek performanslı paralel işlemciler gibi çeşitli disiplin ve teknolojilerdeki gelişmelerden de etkilenmektedir. Klasik kümeler üye olma ve üye obuama ilişkisi çerçevesinde geliştirilmiştir. Bu tür kümelerdeki elemanların üyeliklerini ifade edebilmek için 0 veya 1 değerlerinden biri kullanılırken, bulanık küme teorisinde bu üyelik değerleri 0 ile 1 arasında değişmektedir. Bulanık kümelerin bu özelliği sayesinde günlük hayatta kullanılan cümleleri matematiksel olarak ifade edebiliriz. Bunun bir sonucu olarak da veritabanlanndan daha esnek sorgulamalar yapabiliriz. Ayrıca yine bulanık kümeleri kullanarak veri tabanlarının alanları arasındaki ilişkileri inceleyip kurallar çıkarabiliriz. Bu tezde, bulanık mantık ve bulanık küme teorisinden yararlanılarak bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama Windows platformunda, Microsoft Visual Basic 6.0 ve Microsoft Access kullanılarak yazılmış olup, kesin olmayan, belirsiz dilsel sorgu cümleleriyle, şuadan veritabanı sistemleri üzerinde bulanık sorgulama yapabilmektedir. Aynca, bu yeni sorgulama diliyle benzer Örüntûler aranabilir, bulanık kurallar çıkarılabilir, bulanık fonksiyonel bağlılık ve dereceli fonksiyonel bağlılıklar hesaplanabilir.
Özet (Çeviri)
In recent years, the use of database systems has been increasing rapidly. This raise has created mountains of data that contain potentially valuable knowledge. Because of the insufficiency of conventional query systems and reporting tools against these data stacks, a new field has grown to satisfy this need which called data mining or knowledge discovery in databases. The development in artificial intelligence and statistics disciplines which become dense in pattern recognition and clasiffication problems, form the fundamentals of data mining. Besides these disciplines, data mining has also been affected by the development in expert systems, data bases, machine learning, optimization, visualization and massively parallel processing systems. Classical sets have been developed with the relation of being a member of the set or not being a member of the set In these kind of sets a value of 1 or 0 is being used to to express the membership, while in fuzzy set theory this membership value is between 1 and 0. This property of the fuzzy sets, makes easier to express daily used sentences as mathematical expressions. As a result of this property, we can make more flexible queries in databases. Also, with the help of fuzzy set theory, we can easily find the relation between the fields of databases and turn them into rules. In this thesis, a fuzzy tool has been developed by using fuzzy logic and fuzzy sets. Microsoft Visual Basic 6.0 and Microsoft Access is used in Windows platform for developing this application. With this tool, we can define indefinite, uncertain linguistic query sentences as queries in conventional databases. Furthermore this new query language makes it possible to search for patterns like typical values, fuzzy rules, fuzzy functional dependencies and gradual functional dependencies.
Benzer Tezler
- Bulanık veri madenciliği ve sermaye piyasalarına uygulanması
Fuzzy data mining and its application to capital markets
ALİ SERHAN KOYUNCUGİL
- Bulanık mantık ile veri madenciliği
Data mining with fuzzy logic
AYŞEN BÜYÜKAKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ
- Design and evaluate an insurance premium pricing system
Sigorta primi fiyatlandırma sisteminin tasarlanması ve değerlendirilmesi
HUSSEIN RASHID TAHA
Doktora
İngilizce
2023
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN
- Bulanık veri tabanları ve SQL'de bulanık mantık uygulamarı
Fuzzy databases and fuzzy logic in SQL
VÜGAR SALAHLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ SALAHLI
- Fuzzy entropy in image processing methods for medical data
Görüntü işlemede medikal veriler için bulanik entropi yöntemleri
YUSUF YENİYAYLA
Doktora
İngilizce
2017
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. EMEL KURUOĞLU KANDEMİR