Geri Dön

Bulanık kaba küme yöntemi ile tıbbi verilerin analizi

Medical data analysing with fuzzy-rough set theory

  1. Tez No: 167683
  2. Yazar: ERSİN KAYA
  3. Danışmanlar: PROF.DR. AHMET ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK KABA KÜME YÖNTEMİ İLE TIBBİ VERİLERİN ANALİZİ Ersin KAYA Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Ahmet ARSLAN 2005, 44 Sayfa Jüri Prof. Dr. Ahmet ARSLAN Doç. Dr. Şirzat KAHRAMANLI Yrd. Doç. Dr. Hakan IŞIK Bu çalışmada doğuştan gelen fiziksel kalp rahatsızlıklarının otomatik tespiti için sımflandıncı model tasarlandı. Örnek veriler Konya Selçuk Üniversitesi Hastanesindeki Çocuk Kardiyoloji Bölümü'nden alındı. İlk olarak örneklerin nitelik değerleri normalleştirildi. Eğitim örnekleri kullanılarak, kaba küme yöntemi ile kurallar tabam oluşturuldu. Kurallar tabam ile test örnekleri sınıflandırılmış, sınıflandırılamayan örnek veriler ise bulanık kaba küme yöntemi kullanılaraksımflandırılmıştır. Bulanık kaba küme yöntemi ile modelin sınıflandırma başarısı artırılmıştır. Test örneklerinin smıflandırılması, diğer bir sınıflandırma yöntemi olan karar ağaçlan yöntemi ile de yapılmış ve bulanık kaba küme yönteminin sınıflandırma başarısı ortaya konulmuştur. Anahtar Kelimeler Veri Madenciliği, Bulanık Mantık, Kaba Küme Yöntemi u

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MEDICAL DATA ANALYSING WITH FUZZY - ROUGH SET THEORY Ersin KAYA Selçuk University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Computer Engineering Supervisor: Prof. Dr. Ahmet ARSLAN 2005, 44 Sayfa Jury: Prof. Dr. Ahmet ARSLAN Doç. Dr. Şirzat KAHRAMANLI Yrd. Doç. Dr. Hakan IŞIK In this study, to determine of newborn with congenital heart diseases automatically a classification model is built. Samples are obtained from the Department of Pediatric Cardiology in Hospital of Konya Selçuk University. At first, feature values of these samples are normalized. By using of training samples, the rule base is built via rough set methods. The test data set is classified by rule base and unclassified data is classified by fuzzy rough set method. Due to using of fuzzy mrough set method, classification performance of the model is improved. In addition to, same samples are classified by decision trees and compared to our fuzzy rough set method. Obtained results show that our method is successful in classification process. Key Words Data Mining, Fuzzy Logic, Rough Sets method IV

Benzer Tezler

  1. Bulanık kaba küme yöntemi ile nitelik indirgemede yeni bir algoritma

    A new algorithm on attribute reduction with fuzzy rough set method

    BEKİR AĞIRGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVRİYE GENCER

  2. Aralıklı tip-2 bulanık kaba küme yöntemi ile yeni bir nitelik indirgeme algoritması

    A new attribute reduction algorithm based on interval type-2 fuzzy rough set

    FATMA ŞENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN

  3. Toleransa dayalı sezgisel bulanık kaba küme yaklaşımı ve makine-öğrenim algoritması ile veri madenciliği

    Data mining with tolerance based intuitionistic fuzzy rough set approach and machine-learning algorithm

    NAIYER MOHAMMADI LANBARAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MatematikAtatürk Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN ÇELİK

  4. Havacılık sektöründe kaba küme temelli uçak arıza güvenilirliği tahmin modeli ve Türkiye uygulaması

    Rough cluster based aircraft failure reliability prediction model in aviation sector and its application in Turkey

    NURÇİN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MİHRİMAH ÖZMEN

  5. Application of mean gain ratio (MGR) model for the clustering of electrical generator failures

    Elektrik jeneratörü arızalarının kümelenmesi için ortalama kazanç oranı modeli uygulanması

    SADDAM RAHEEM SALIH AL-SAADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU

    YRD. DOÇ. DR. SHADI AL SHEHABI