Geri Dön

Bulanık kaba küme yöntemi ile nitelik indirgemede yeni bir algoritma

A new algorithm on attribute reduction with fuzzy rough set method

  1. Tez No: 245522
  2. Yazar: BEKİR AĞIRGÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEVRİYE GENCER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 149

Özet

Günümüzde bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ile yüksek boyutlu veritabanları ile karşılaşılmaktadır. Veritabanlarından gereksiz verilerin atılması, veri içerisindeki örüntülerin bulunması ve elde edilen bilginin kullanılması sürecine veri tabanlarında bilgi keşfi denilmektedir. Nitelik indirgeme, kısaca nitelik uzayının boyutunun belirli ölçütlere göre azaltılması olarak tanımlanmaktadır. Bu kapsamda literatürde birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmaların içerisinde en ilginç olanlarından biri ise bulanık ve kaba kümelerin melezlenmesi ile yapılan nitelik indirgeme çalışmalarıdır.Bu tezde, tip-2 bulanık kümeler kullanılarak bulanık-kaba kümeler için ayırtedilebilirlik matrisi tabanlı nitelik indirgemede yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen algoritma, UCI makine öğrenimi veri setinden alınan veri kümeleri kullanılarak, literatürdeki nitelik indirgeme algoritmaları ile karşılaştırılmış olup, etkinliğini test etmek için sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Today, with the development of computer technologies, we encounter with high dimensional databases. The process of removing the unnecessary data form databases, finding the patterns inside the data and using the obtained knowledge is called knowledge discovery in databases. Attribute reduction is defined as reducing of attribute space dimension according to certain criteria. In this context, a lot of studies have been carried out in literature. In these studies, the most interesting one is the attribute reduction with hybridization of fuzzy and rough sets.In this thesis, a new approach is proposed for attribute reduction based on discernibility matrix using the type-2 fuzzy sets. Proposed algorithm is compared with the other attribute reduction algorithms in the literature using the data sets taken from UCI machine learning repository and in order to test the effectiveness of the proposed algorithm, we made use of classification algorithms.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Bulanık kaba küme yöntemi ile tıbbi verilerin analizi

    Medical data analysing with fuzzy-rough set theory

    ERSİN KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET ARSLAN

  3. 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

  4. 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

  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