Geri Dön

Software development of fuzzy clustering artificial neural networks

Bulanık kümelemeli yapay sinir ağları yazılımı geliştirme

  1. Tez No: 244912
  2. Yazar: AHMET VEHBİ OLGAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR KARLIK
  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: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Günümüz teknolojisi, mükemmel bir yaratılışa sahip olan insanı taklit ederek, hızla gelişmektedir. Bu teknolojik gelişmeler insanların yapabildiği işleri makinelere yaptırarak, insanların yaşam standartlarını yükseltmeyi hedeflemektedir. Hatta bazı alanlarda insanların karar mekanizmalarından daha güçlü yapılar ortaya çıkarabilmektedirler.Birçok alanda ki teknolojik araştırma ve geliştirmeler, insanı davranışlarını taklit yoluyla işgücü kazanımı sağlayarak, ülke ekonomilerini güçlendirmektedirler. Bu tür çalışmalar genel olarak yapay zekâ diye adlandırılmaktadırlar. Bu gelişmelerin alt yapısı kabul edebileceğimiz, araştırma konusu olan yapay sinir ağları ve bulanık mantık uygulamaları yaygın olarak geliştirilmeye başlanmıştır.Yapay zekâ olarak adlandırılan bu metotların uygulanıp, test edilebildiği genel bir uygulama geliştirerek, araştırmacılara hız kazandırma düşüncesiyle yola çıktık. Uygulamamızda, bulanık mantık ve yapay sinir ağları yeteneklerinden faydalanarak, kümeleme ve sınıflandırma işlemlerini geçekleştiren ve bu işlemlerin sonuçlarını yorumlayan bir yapı kurguladık. Uygulama iki ana parça şeklinde ele alınmaktadır. Birinci parça verileri düzenleyen ve gürültüyü gideren yapı, ikinci yapı ise bu temizlenmiş veriyi işleyen ve sınıflandırabilen bir yapıdır.Uygulananın ilk parçası da iki alt parçadan oluşmaktadır. Bunlar veri normalleştirme ve kümeleme parçalarıdır. Bu parçalarda kullanıcı, farklı normalleştirme ve kümeleme metotlarını kullanabilmektedir. Bu metotları tezin diğer bölümlerinde detaylı bir şekilde anlatmaktayız. İkinci parça olan sınıflandırma işlemi için yapay sinir ağı teknolojisi kullandır. Yine bu parçada da farklı aktifleştirme fonksiyonu kullanarak uygulamaya esneklik kazandırmayı amaçladık.

Özet (Çeviri)

Today's technology is developed rapidly by mimicking human which has got perfect creation. These technological developments aim to raise people's living standards by developing human similar machines. Even stronger in some areas of human decision-making structures can reveal.In many areas of researches and technological developments provides acquisition workforce and strengthening the country economy. Such studies are usually called Artificial Intelligence. The sub-structure of these developments and this research Artificial Neural Network and Fuzzy Logic applications are started to developing extensively.This research aims to develop an application by implementing these methods are referred to as Artificial Intelligence, which researchers can apply and test these methods for gain speed. By using Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks capabilities, user can achieve clustering-classification process and interpret the results by this application. Implementation is discussed in two main parts. The first part issues and reduces noise, and the second part can process and classify the cleared data.Application?s first part constituted of the two sub-parts too. These parts are data normalization, and clustering parts. User can experience different normalization and clustering algorithms at this part for reduce the noise ratio. Artificial Neural Network technology was used for classification process at second part. At this part, different activation functions are implemented for decrease flexibility of application too. Details of these methods were explained in other chapter of thesis.

Benzer Tezler

  1. Human operator modelling with ts fuzzy modelling using symbolic interval-valued data

    Sembolik aralık-değerli veri kullanarak takagi-sugeno bulanık modelleme ile insan opertörlerinin modellenmesi

    ANIL ERDİNÇ TÜFEKÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Bilgisayar destekli mikrodalga filtre tasarımları için düzlemsel iletim hatlarının elektriksel parametrelerinin bulanık mantık yardımıyla hesaplanması

    Calculation of the electrical parameters of planar transmission lines for computer-aided microwave filter designs with the aid of fuzzy logic

    MEHMET URHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYHUN KARPUZ

  3. Development and implementations of fuzzy decision tree algorithms

    Bulanık karar ağacı algoritmalarının oluşturulması ve uygulamaları

    SUZAN KANTARCI SAVAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU

  4. Türkiye de faaliyet gösteren farklı ölçeklerdeki şirketlerin fuzzy kümeleme analizi ile gruplandırılması

    Grouping with fuzzy cluster analysis of the companies operating in turkey with different scales

    AYNUR İNCEKIRIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÜNEŞ

  5. Gizliliği koruyan bulanık veri madenciliği yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of privacy preserving fuzzy data mining methods

    TOLGA BERBEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA