Geri Dön

Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler

Fuzzy estimators in nonparametric regression

  1. Tez No: 167586
  2. Yazar: NİMET YAPICI PEHLİVAN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. AYŞEN APAYDIN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. 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
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Süt sığırcılığında bulanık regresyon modellerinin kullanımı

    Use of fuzzy regression models in dairy cattle

    DERVİŞ TOPUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    BiyoistatistikSelçuk Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. İSMAİL KESKİN

  2. 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

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL

  3. Bulanık doğrusal regresyonda parametre tahmin yöntemleri

    Parameter estimation methods in fuzzy linear regression

    FATİH ERDUVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    MatematikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BİRSEN EYGİ ERDOĞAN

  4. 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

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KABAK

  5. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR