Geri Dön

Veri madenciliği aracı olarak genetik algoritmalar ile yapay sinir ağları ve yapay sinir ağı-genetik algoritma melez modelinin müşteri değerlendirilmesinde kullanılması

Genetic algorithms and artificial neural networks as data mining tools and usage of artificial neural-genetic algorithm hybrid model for customer evaluation

PDF İndir

  1. Tez No: 146871
  2. Yazar: OSMAN ARDA MERİÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. YILMAZ TULUNAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 210

Özet

Bu tez çalışmasının temel amacı, ham veriden yola çıkarak işlenmiş bilginin elde edilmesini hedefleyen önemli metodoloji olan Veri Madenciliği(VM) kavramını işlemektir. Bu çalışma VM ile ilgili tüm ana konulara kapsamlı bir bakış açısı sunmaktadır. VM aracı olarak kullanılan çok çeşitli teknikler vardır. Bunlardan bazıları, Bulanık mantık(Fuzzy Logic), istatistiksel teknikler, genetik algoritmalar(GA), yapay sinir ağları (YSA) ve karar ağaçlarıdır. Bu çalışma, özellikle iki temel VM aracı olan GA'ın ve YSA'ların temellerine, prensiplerine ve uygulamalarına odaklanmıştır. Bunun başlıca sebebi, GA'ın ve YSA'ların esnek ve kullanışlı doğalarıdır. Çalışmamızın uygulama kısmında, GA ve YSA tekniklerini birlikte kullanan melez bir model geliştirdik. Bu modelin temel hedefi, var olan verileri kullanarak bazı yapısal özelliklerin ortaya çıkarılmasıdır. Bu melez model dört temel uygulama aşaması önermektedir. A. GA ile birincil eğitim, B. Genelleştirilmiş delta kuralı ile birincil eğitim sonuçlarının geliştirilmesi, C. Eğitim süreci sonuçlarının test edilmesi, D. Modelin tahminde kullanılmasıdır. Bu çalışmada geliştirilen model, müşteri değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Uygulamaya konu olan veriler internet servis sağlayıcısı olan bir Türk firmadan elde edilmiştir. Firma, müşterilerini, gruplama ve sınıflandırma yoluyla değerlen dirmeyi hedeflemektedir. Geliştirdiğimiz modeli, müşteri değerlendirmeye yönelik olarak eğittik, gerekli testleri yaparak genelleştirilebiiiriiğini sınadık ve tahminde kullanılmaya hazır hale getirdik. m

Özet (Çeviri)

The main purpose of this dissertation is to cover Data Mining (DM) concept, which is an essential methodology to discover knowledge from data. This study presents a comprehensive view of all major issues related to DM. There are various techniques used for DM process such as fuzzy logic, statistical techniques, genetic algorithms (GA), artificial neural networks (ANN), and decision trees. The dissertation focuses particularly on the fundamentals, principles, and applications of two major DM techniques; GA and ANN, because of their flexible and practical nature. We have constructed a hybrid model, which uses GA and ANN together, for the application section of the study. The main aim of the model is to recognize patterns from the historical data set. The hybrid model consists of four main stages; A. The initial training of the ANN with GA B. Improving the performance of the initial training stage with the generalized delta rule, C. Testing the results, D. Using the model for prediction. In this study, the hybrid model was used for customer evaluation. Customer records were obtained from a Turkish Internet service provider company. The company would like to evaluate their customers by grouping and scoring them. We have used our model for the evaluation. We have trained the ANN-GA model, tested the results, and generalized the model for further forecasts. IV

Benzer Tezler

  1. Tez No

    216012

    EEG sinyallerindeki epileptiform aktivitenin veri madenciliği süreci ile tespiti

    The detection of an epileptiform activity on EEG signals by using data mining process

    MEHMET ALBAYRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA

  2. Tez No

    162167

    Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and an application on data mining

    LEMAN PINAR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU

  3. Tez No

    270004

    Tıbbi veri kümeleri arasındaki birliktelik kurallarının çok amaçlı genetik algoritma ile çıkarılması

    Extraction of association rules in medical datasets via multi-objective genetic algorithms

    BUKET KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  4. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. Tez No

    169381

    Yumuşak hesaplama yöntemlerinin geliştirilmesi ve elektriksel sürücülerdeki uygulamaları

    The improvement of soft computing methods and its applications in electric drives

    MEHMET KARAKÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ERHAN AKIN

Geri Dön