Hibrit sınıflandırma sistemi ve kural çıkarmada farklı bir yaklaşım
Hybid classification system and a different approach in rule extraction
- Tez No: 258462
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM DOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 214
Özet
Farklı yapıda veriler içeren veri kümelerini sınıflandırmada başarı oranını yükseltmek amacıyla değişik yöntemlerin güçlerini birleştiren hibrit yapılar denenmektedir.Veri kümelerini sınıflandırmak amacıyla geliştirilen Hibrit Sınıflandırma Sistemi ile bu sistemden kurallar elde etmek amacıyla farklı bir yaklaşıma sahip olan Kural Çıkarma Sistemi'nin önerildiği bu çalışma dört bölümden oluşmaktadır.Birinci bölümde, Hibrit Sınıflandırma ve Kural Çıkarma Sistemlerini oluşturan Yapay Sinir Ağları, Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi, Destek Vektör Makineleri, Özellik Seçimi ve C5.0 yöntemleri açıklanmıştır. İkinci bölümde, Hibrit Sınıflandırma ve Kural Çıkarma Sistemlerinin oluşturulması anlatılmış, sistemlere ilişkin algoritmalara yer verilip çalışma prensipleri üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde, Hibrit Sınıflandırma ve Kural Çıkarma Sistemlerinin sınanması gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla UCI Machine Learning Repository'den alınan cleveland kalp hastalıkları ve hepatit hastalığı veri kümeleri kullanılmıştır. Sistemlerden elde edilen sonuçlar bu verileri sınıflandırmak üzere daha önceki çalışmalarda geliştirilen sistemlerden elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda önerilen sistemlerin önceki sistemlere göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Çalışmanın son bölümü olan dördüncü bölümde ise Hibrit Sınıflandırma ve Kural Çıkarma Sistemlerine ilişkin sonuç ve değerlendirmelere yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Hybrid structures, combining the power of different methods, being tested to increase the classification success rate of data sets that contain different structure variables.This study, which is proposed Hybrid Classification System developed for the purpose of classifying data sets and Rule Extraction System obtain rules from this system with different approach, consists of four parts.In the first section; Artifical Neural Network, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System, Support Vector Machine, Feature Extraction, and C5.0. methods which are forming Hybrid Classification System and Rule Extraction System have been explained. In the second section, constraction of Hybrid Classification and Rule Extraction Systems has been explained, and given the algorithms of the systems and has been focused on the working principle of them. In the third section, the testing of Hybrid Classification and Rule Extraction Systems has been performed. For this purpose cleveland heart disease and hepatitis disease data sets has been used. The results obtained from these systems has ben compared with the results obtained from the systems which were developed previous studies. As a result of comparison has been seen that the proposed systems gives better results than the previous ones. In the last part of the study, the fourt section, the results and evaluations of Hybrid Classification and Rule Extraction Systems have been given.
Benzer Tezler
- Hibrit bulanık sinir ağını kullanarak bir sınıflandırma ve kural çıkarma sisteminin geliştirilmesi
Developing a classification and rule extraction systems using hybrid fuzzy neural network
HUMAR KAHRAMANLI
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- Kanserli lökosit hücrelerinin tespit ve sınıflandırılmasında dinamik bölütleme
Determinationand classification of cancerous leukocyte cells with dynamic segmentation method
ÖMER KASIM
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU
- A hybrid method for toponym recognition on informal Turkish text
Gündelik Türkçe metinlerde hibrit yöntemle yer isimlerini tanıma
MERYEM KILINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Reinforcement learning based battery thermal management controller for electric vehicle charge time optimization using horizon data
Ufuk verileri kullanılarak takviyeli öğrenme tabanlı batarya termal yönetim kontrolü ile elektrikli araçlarda şarj süresinin iyileştirilmesi
YUNUS TURHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT YILMAZ
- Statistical methods for fine-grained retail productrecognition
İnce taneli perakende ürün tanıma sistemi için istatistikyöntemler
İPEK BAZ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
DR. ERDEM YÖRÜK