Veri madenciliğinin bulanık uzman sistemlerde kullanımı
Using data mining in fuzzy expert systems
- Tez No: 151292
- Danışmanlar: PROF. DR. GAZANFER ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Dünya üzerinde veri miktarının giderek artması ve kullanılamayacak boyutlara gelmesi verinin indirgenmesi, örneklenmesi ve veriden bilgiye ulaşma sürecinin önünü açmıştır. Veriler çeşitli metotlarla incelendikçe birbiri ile ilişkisi olmayan bazı alanların aslında birbirlerini dolaylı olarak etkiledikleri görülmüştür. Bu metotlarla verilerin içerisinde gizlenmiş pek çok değerli bilgiye ulaşılabilir. Bu yaklaşım veri madenciliğini gündeme getirmiştir. Diğer taraftan uzman sistemler geniş bir kullanım alanı bulmuştur. Buna rağmen uzman sistemlerin dezavantaj lanndan biri kural tabanının uzmanlar tarafından hazırlanması ve yaratılmış olan kural tabanının doğruluk derecesinin ise uzman bilgisine bağlı olması idi. Bu yüksek lisans tez çalışmasında veri madenciliği yöntemlerini kullanarak, bulanık ilişkiler yardımı ile kural tabanları oluşturulması ve bu oluşturulan kural tabanının bir uzman sistem tarafından kullanılması hedeflenmiştir. Oluşturulan kurallara örnek olarak; Eğer a = x ve b = y ise c = z gösterilebilir. Geliştirilen yazılımın sınıflama ve kural çıkarım algoritması S.Wesley Chanchien ve Tzu-Chuen Lu tarafından 2001 yılında önerilen algoritmalara göre tasarlanmıştır. Bu uygulamada kullanılan sınıflama algoritması Kohonen tarafından önerilen SOM(Self Organizing Map) algoritmasıdır. Kural çıkarımı için Rough küme teorisi kullanılmıştır. Bulanık uzman sistem tarafında Edward S. Sazonov'un bulanık uzman sistem algoritmaları uygulanmıştır. Geliştirilen uygulama java platformunda yazılmıştır. Veri tabanı olarak Oracle, Access ve SQLite denenmiş, proje, taşınılabilirliği ve hızı göz önünde bulundurulduğunda SQLite veritabanı ile sunulmuştur. Geliştirme ortamı olarak Oracle JDeveloper lOg kullanılmıştır. Birinci bölümde, veri madenciliği, veri ambarları ve veri madenciliğinin kullanım alanları hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde, uygulamada kullanılmış olan bulanık küme ve bulanık mantık kavramları hakkında bilgiler sunulmuştur. viiÜçüncü bölümde, uzman sistemler, uzman sistemlerin kullanım alanları, bulanık uzman sistemler ile ilgili bilgi verilmiştir. Dördüncü bölümde, veri madenciliği aracında kullanılan algoritmalara değinilmiştir. Beşinci bölümde ise, uygulama tanıtılmıştır. Burada veri madenciliği aracı ve bulanık uzman sistem ile ilgili ayrıntılı bilgiler verilmiştir. Beşinci bölümde sonuçlar ve önerilere değinilmiştir.
Özet (Çeviri)
The rapid increase of the amount of data has made it unusable, however, it has also given rise to data simplification and sampling, which in turn has facilitated the transfer of data into information. Investigation of data through various methods shows that there are fields, which appear unrelated at first sight, but do in fact indirectly influence one another. Through the employment of miscellaneous methods it is possible to reach to essential but hidden information within the data. This approach has brought to the agenda data mining. Although expert systems are being used wide range of fields, one of the disadvantages of the expert systems is the preparation of the rule base by the expert and the same expert knowledge is used to check the validity of this created rule base. This master thesis utilises the method of data mining and aims the creation of a rule base by the help of fuzzy relations which is going to be used by an expert system. The following can be an example of the created rules: If a = x and b = y then c = z The classification and rule extraction of the produced software is designed according to the algorithms proposed by S.Wesley Chanchien and Tzu-Chuen Lu in 2001. The classification algorithm used in this application is the SOM (Self Organizing Map) algorithm developed by Kohonen. For rule extraction the Rough set theory is applied. As far as the fuzzy expert system is concerned, Edward S. Sazonov's fuzzy expert system algorithms are utilised. The developed application is written in Java platform (language). Oracle, Access and SQLite have been tried out as databases, however by taking into consideration the portability and performance, the project is presented with SQLite database. As a development environment Oracle JDeveloper 1 Og is used. The organisation of the material is as follows: the first chapter gives information about data mining, data warehouses and the fields of application of data mining. The second chapter deals with the fuzzy set and fuzzy logic concept that are used in this application. The third chapter elaborates on expert systems, the fields where expert systems are applied and fuzzy expert systems. The forth capther IXintroduces on data mining tool and their alghoritms. The fifth chapter introduces the application. Moreover, this chapter provides detailed information about the data mining instrument and the fuzzy expert system. The sixth, and the last, chapter reflects on the results and offers some remarks for the future applications.
Benzer Tezler
- Bulanık mantığın veri madenciliğine uygulanması
Application of fuzzy logic on data mining
SELAHATTİN BOSTANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ ERCENGİZ
- Process mining for analysis of indoor customer behaviors
Süreç madenciliği ile iç mekan kullanıcı davranışları analizi
ONUR DOĞAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Bulanık çıkarsama sistemleri ile veri madenciliği yöntemlerinin sınıflama performansının benzetim çalışması ile karşılaştırılması ve sağlık alanında uygulanması
A comparison of classification performance of fuzzy inference system with data mining methods using simulation study and application in medicine
İREM KAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE
- Bulanık kümelerin veri madenciliğine uygulanması
Fuzzy sets applied to datamining
SEMRA OKÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GAZANFER ÜNAL
- Rules-3 indüksiyon algoritmasının bulanık mantık metotlarıyla bir uygulaması
An application of rules-3 induction algorithm with fuzzy logic methods
YUNUS EMRE GÖKTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET ARSLAN