Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler
Fuzzy estimators in nonparametric regression
- Tez No: 167586
- Danışmanlar: PROF.DR. AYŞEN APAYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Parametrik olmayan regresyon, kernel regresyon edicisi, k. en yalan komşuluk tahmin edicisi, bulanık sayılar, bulanık sinir ağlan, bulanık radyal tabanlı fonksiyon ağlan, Türk Pastırması, Nonparametric regression, kernel regression estimator, kth nearest neighbourhood estimator, fuzzy numbers, fuzzy neural networks, fuzzy radial basis function networks, Turkish pastrami
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 159
Özet
Bu çalışmada, kernel regresyon ve k. en yakın komşuluk tahmin edicilerinde hem bağımlı hem bağımsız değişkenlerin bulanık olması durumu incelenerek yeni bulanık tahmin ediciler önerilecektir. Ayrıca, parametrik olmayan regresyona alternatif bir yöntem olacağı düşünülen, girdilerin, çıktıların ve ağırlıkların bulanık olduğu bulanık radyal tabanlı fonksiyon ağlan oluşturulacak ve bu ağları içeren bir yöntem önerilecektir. Çalışma, yedi bölümden oluşmaktadır. Birinci Bölüm, giriş ve önceki çalışmaları içeren bölümdür. İkinci Bölüm5 de, parametrik olmayan regresyon yöntemlerine ilişkin genel bilgiler verilmiştir. Üçüncü Bölüm' de, sinir ağlan ve sinir ağı yöntemleri ay mitili olarak verilmiştir. Dördüncü Bölüm' de, bulanık kümeler, bulanık sayılar ve bulanık sinir ağlan ayrıntılı olarak verilmiştir. Çalışmanın özgün kısımlarından ilkini oluşturan Beşinci Bölüm' de, parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler ve gerçek verilerle yapılan uygulama ele alınmışta. Çalışmanın özgün kısımlarından ikincisi olan Altıncı Bölüm' de, bağımlı ve bağımsız değişkenleri bulanık parametrik olmayan regresyonda bulanık radyal tabanlı fonksiyon ağlan yaklaşımı ele alınmıştır. Yedinci Bölüm' de, çalışmanın sonuçlan özetlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, by evaluating the case that when both dependent and independent variables are fuzzy in kernel regression and Mh nearest neighbourhood estimators, new fuzzy estimators will be proposed. Also, fuzzy radial basis function networks thought as an alternative method to nonparametric regression in which the inputs, outputs and weights are fuzzy will be formed and a method corresponds to these networks will be proposed. This study consists of seven chapters. The first chapter includes introduction and previous studies. In the second chapter, the general information about nonparametric regression methos is given. In the third chapter, neural networks are explained in detailed form. In the fourth chapter, fuzzy sets, fuzzy numbers and fuzzy neural networks are given in detailed form. In the fifth chapter, whish is the original first part of this study includes fuzzy estimators in nonparametric regression In the sixth chapter, whish is the original second part of this study includes fuzzy radial basis function networks approach in fuzzy nonparametric regression with dependent and independent variables. In the seventh chapter, the results of study summarized.
Benzer Tezler
- Süt sığırcılığında bulanık regresyon modellerinin kullanımı
Use of fuzzy regression models in dairy cattle
DERVİŞ TOPUZ
- Fuzzy classification models based on Tanaka's fuzzy linear regression approach and nonparametric improved fuzzy classifier functions
Tanaka?nın bulanık doğrusal regresyon yaklaşımına dayalı bulanık sınıflandırma modelleri ve parametrik olmayan iyileştirilmiş bulanık sınıflandırma fonksiyonları
GİZEM ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ
PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
- Bulanık doğrusal regresyonda parametre tahmin yöntemleri
Parameter estimation methods in fuzzy linear regression
FATİH ERDUVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
MatematikMarmara ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BİRSEN EYGİ ERDOĞAN
- Endüstriyel kontrol sistemlerinin CVSS tabanlı siber güvenlik zafiyet kategorisinin tahmini için bulanık lojistik regresyon model önerisi
A fuzzy logistic regression model proposal for predicting CVSS severity category of industrial control systems
AHMET MURAT DERE
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KABAK
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR