Data mining on architecture simulation
Mimari benzetimi üzerinde veri madenciliği
- Tez No: 269434
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Veri madenciliği, büyük verilerden örüntüler çıkartma sürecidir. Veri madenciliğidallarından birisi de ardışık veriler üzerinde işlem yapılmasıdır ve burada veri olaylardizisi olarak görülür ve her bir veri bir meydana gelme zamanı değerine sahiptir.Ardışık veri, bölümler kullanılarak modellenir ve olaylar bu bölümler içinde yer alır.Bu tezin amacı, bölüm madenciliği tekniklerini kullanarak mimari benzetimiçıktılarını analiz etmek, mimarideki olaylar arasında bilinen ilişkileri göstermek vebir mimari üzerinde bir programın kodlarını çalıştırmadan önce performansı ile ilgilitahmin yapmak için bir ortam hazırlamaktır. Buradaki en önemli noktalardan birisibölüm madenciliği yöntemlerinin uygulama alanıdır. Mimari benzetimi verileri, buyöntemlerin uygulanması için yeni bir alandır ve bu yöntemlerle elde edilen sonuçlarkullanılarak bir mimari üzerinde bir programı çalıştırmadan önce performansıhakkında tahminler yapılması yeni bir yaklaşım olarak değerlendirilebilir. Bu amaçlabölüm madenciliğine ilişkin üç yöntem olan WINEPI yaklaşımı, örtüşmeyen oluştemelli yaklaşım ve MINEPI yaklaşımının gerçekleştirilmesiyle bir veri madenciliğiaracı geliştirilmiştir. Bu aracın üç temel bileşeni mevcuttur ve bunlar veri önişleyicisi, bölüm madencisi ve çıktı analizcisidir.
Özet (Çeviri)
Data mining is the process of extracting patterns from huge data. One of the branchesin data mining is mining sequence data and here the data can be viewed as asequence of events and each event has an associated time of occurrence. Sequencedata is modelled using episodes and events are included in episodes.The aim of this thesis work is analysing architecture simulation output data byapplying episode mining techniques, showing the previously known relationshipsbetween the events in architecture and providing an environment to predict theperformance of a program in an architecture before executing the codes. One of themost important points here is the application area of episode mining techniques.Architecture simulation data is a new domain to apply these techniques and by usingthe results of these techniques making predictions about the performance ofprograms in an architecture before execution can be considered as a new approach.For this purpose, by implementing three episode mining techniques which areWINEPI approach, non-overlapping occurrence based approach and MINEPIapproach a data mining tool has been developed. This tool has three maincomponents. These are data pre-processor, episode miner and output analyser.
Benzer Tezler
- Konut binalarında doğal aydınlatma sistemi tasarımına yönelik veri madenciliğine dayalı bir karar modeli
A data mining based daylighting design decision model for residential buildings
ZEHRA AYBİKE KILIÇ
Doktora
Türkçe
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPİN KÖKNEL YENER
- Hesaplamalı tasarım ve yapı bilgi model entegrasyonu dynamo ile yeni olanakların araştırılması
The integration of computational design and building information modelling the research of new possibilties with dynamo
ENES KAAN KARABAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
- Düşük güçlü ve kayıplı kablosuz sensör ağlarında topolojinin ağ kurulumunda enerji tüketimine etkisi
The effect of network installation on low power and lossy wireless sensor networks on energy consumption
NAMIK CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- Yaygın hesaplama kullanılarak hastalıkların teşhisi
Diagnosing illnesses using pervasive computing
CANAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Mühendislik BilimleriHaliç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GÜMÜŞKAYA
- Trusted distributed artificial intelligence for critical and autonomous systems
Kritik ve otonom sistemler için mutemet dağıtık yapay zeka
MUHAMMED AKİF AĞCA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of LuxembourgBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DJAMEL KHADRAOUI