Geri Dön

Regresyon analizinde 'soft computing' teknikleri

Soft computing technics in regression analysis

  1. Tez No: 182907
  2. Yazar: GÜLBAHAR EZEL
  3. Danışmanlar: PROF.DR. EFENDİ NASİBOV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde Soft Computing Teknolojilerinden olan bulanık mantık,genetik algoritmalar, yapay sinir ağları ve yapay zeka teknikleri incelenerekliteratürdeki değişik bulanık en küçük kareler regresyon modellerinedeğinilmiş ve bu modellerin uygulanmasıyla karşılaşılabilecek sakıncalıdurumlar incelenmiştir.Switching regresyon incelenerek klasik regresyondan ne gibifarklılıklara sahip olduğuna değinilmiştir. Bulanık yapay sinir ağlarınınbulanık regresyonda kullanımı incelenerek, bir bulanık uyarlanabilir sinirağı algoritmasının (FAN), Borland C++ Builder 6.0 programlama dilindeprogramı yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, by investigating Fuzzy logic, genetic algorithms,neural networks and artificial intelligence in Soft Computing Tecnologies,different kinds of Fuzzy least sqares regression models have beenmentioned and some inconvenient situations possible to face in use of thesemodels have been evaulated.Switching Regression models have been investigated and theirdifferences from classical regression have been mentioned. By investigating,Fuzzy Neural Networks in Fuzzy Regression , the programme of a FuzzyAdaptive Networks algorithm (FAN) has been made with Borland C++builder 6.0 programme language.

Benzer Tezler

  1. Lasso tahminlerinin genetik algoritma yaklaşımı ile bulunması

    Finding lasso esti̇mates via genetic algorithm approximation

    MUSTAFA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Teorisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDİDE REZAN USLU

  2. Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  3. Pankreas duktal adenokarsinomlu olgularda ekstrapankreatik perinöral invazyonun saptanmasında bilgisayarlı tomografi ve radyomik bulgularının histopatolojik bulgular ile korelasyonu ve prognostik rolü

    Assessment of extrapancreatic perineural invasion in pancreatic ductal adenocarcinoma: Correlation of ct and radiomic features with histopathology and prognostic implications

    DUYGU DOĞA EKİZALİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    OnkolojiEge Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. EZGİ GÜLER

  4. Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler

    Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas

    MAHMUD ESAD YİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  5. Tekli implant üstü restorasyonların estetik sonuçlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of the aesthetic outcomes of single implant supported restorations

    AHMET MAHİR AKTÜRK

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiUşak Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ GÜNGÖR