Tıbbi veriler üzerinde makine öğrenme algoritmaları ve bulanık mantık ile kurallar öğrenme
Machine learning algorithms and learning rules with fuzzy logic on medical data
- Tez No: 167699
- Danışmanlar: PROF.DR. AHMET ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: makine öğrenmesi, veri madenciliği, kural öğrenme, bulanık mantık, sınıflandırma, machine learning, data mining, learning rules, fuzzy logic, classification. u
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Bu çalışma ameliyat sonrasında hastalardan alman tıbbi veriler üzerinde sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmaları (OneR, Navie Bayes, JRip, Ridor, SMO, J48, LMT, Conjunctive Rule, Decision Tables, NNge, KStar, IBk, PART) ve bulanık mantık ile sınıflandırma analizleri yapmak ve kural öğrenimi yapmak için yapılmıştır. Tıbbi veri kümesi 9 özellik ve 90 veriden oluşmaktadır. Bulanık Mantık sınıflandırmayı kıyaslamak için OneR algoritması kullanıldı. Bu sınıflandırmada L_02 ve ADMDECS özellikleri kodlanıldı. OneR algoritmasına göre L_02'nin sınır değeri 95.5 dir. Şekil 8.1'de, L_02(A) ve L_02(S) bulanık üyelik fonksiyonları yaklaşık olarak ~ 96.07 noktasında kesişmektedir. Bu değer sınır, değer gibi kabul edildi. Bulanık mantık ile yapılan sınıflandırma değerinin, OneR algoritması ile elde edilen sınıflandırma değerinden daha iyi olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this paper, machine learning algorithms (OneR, Navie Bayes, JRip, Ridor, SMO, J48, LMT, Conjunctive Rule, Decision Tables, NNge, KStar, IBk, PART) and Fuzzy Logic with classification analysis and rules learning made from instances in medical data set. There are 90 instances and 9 attributes in medical data set. OneR algorithm is used in fuzzy logic classification to confirm. In this classification L_02 and ADMDECS attributes used. Approach to OneR algorithm is limited value 95.5 of L02. L_02(A) and L_02(S) fuzzy membership functions are approximately intersect at point ~ 96.07 from the fuzzy membership functions at figure 8.1. This value is accepted as limit value. I was determined fuzzy logic classifications value more suitable from OneR algorithm classifications value.
Benzer Tezler
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Görüntü madenciliği ve görüntü işlemeye dayalı meyve resimlerinin sınıflandırması üzerine bir uygulama
An application on the classification of fruit imafes based on image mining and image processing techniques
ARASH MANZOORI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
- Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering
Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu
ASAL MAMIZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Classification of diabetes data set from Iraq via different machine learning techniques
Irak'tan alınan diyabet verilerinin farklı makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması
DILSHAD OMAR M.SAEED ALTALABANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN