Geri Dön

Development of genetic algortihm based classification and cluster analysis methods for analytical data

Analitik veriler için genetik algoritma temelli sınıflandırma ve öbek analizi metotları geliştirilmesi

  1. Tez No: 252244
  2. Yazar: BETÜL ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Kimya, Chemistry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 177

Özet

Bu çalışmada spektral veriler için genetik algoritmaya dayalı sınıflandırma ve öbekleme yöntemlerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen yöntemler, genetik algoritma gibi doğayı model alarak, var olan çeşitli sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerine uyarlanmıştır. İlk olarak genetik algoritmaya dayalı temel bileşen analiz yöntemi (Genetic Algorithm based Principle Component analysis, GAPCA), ikinci olarak da genetik algoritmaya dayalı diskriminant analizi yöntemi (Genetic Algorithm based Discriminant Analysis, GADA) geliştirilmiştir. Her iki yöntem de zeytin yağları ve bitkisel yağların sınıflandırılması için kullanılmıştır. Bu süreçte, yakın infrared (NIR), Fourier dönüşümlü infrared (FTIR) ve floresans spektroskopi verileri kullanılmıştır. Sınıflandırma ve kümeleme yöntemlerinin performansını iyileştirmek ve spektral verileri daraltarak dalga boyu seçimini gerçekleştirmek için genetik algoritma kullanılmış, böylelikle farklı özellikler üzerinden uyumlu ve uyumsuz örneklerin sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Genetik algoritmanın optimizasyonunu takiben, sınıflandırma sonuçları farklı bir test setiyle karşılaştırılmıştır. Son olarak geliştirilen her iki algoritmanın da başarısı PCA ve SIMCA yöntemlerinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study genetic algorithm based classification and clustering methods were aimed to develop for the spectral data. The developed methods were completely achieved hybridization of nature inspired algorithm (genetic algorithms, GAs) to other classification or clustering methods. The first method was genetic algorithm based principal component analysis (GAPCAD), and the second was genetic algorithm based discriminant analysis (GADA). Both methods were performed to achieve the best discrimination between the olive oil and vegetable oil samples. The classifications of samples were examined directly from their spectral data obtained from using near infrared spectrometry, Fourier transform infrared (FTIR) spectrometry, and spectrofluorometry. The GA was used to optimize the performance of classification or clustering techniques? on training set in order to maximize the correct classification of acceptable and unacceptable samples or samples of dissimilar properties and to reduce the spectral data by wavelength selection. After GA optimization the classification results of training set were controlled by validation set. Lastly, the success of both algorithms was compared to the results of PCA and SIMCA.

Benzer Tezler

  1. New approach to unsupervısed based classıfıcatıon on mıcroarray data

    Mi̇krodi̇zi̇li̇m veri̇lerden danışmansız öğrenmeye dayalı sınıflamada yeni̇ yaklaşım

    ERDAL COŞGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU

  2. A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine

    Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı

    AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ

  3. Deniz taşımacılığında emniyet esaslı akıllı gemi denetim analitiği

    Safety based intelligent ship inspection analytics for maritime transportation

    SEYİD MAHMUD ESAD DEMİRCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Deniz Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK

  4. Gen ekspresyon verilerinde kümelemeye dayalı yeni bir sınıflandırma yaklaşımı

    A novel clustering based classification approach to gene expression datasets

    GÖKMEN ZARARSIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikErciyes Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM KARABULUT

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZTÜRK

  5. Makine öğrenmesi uygulamalarında yapay arı koloni programlama temelli yeni yöntemlerin geliştirilmesi

    Development of new methods based on artificial bee colony programming in machine learning applications

    SİBEL ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK