Geri Dön

Neuro fuzzy classification of Wisconsin breast cancer database

Wisconsin göğüs kanseri veritabanının nöral bulanık sınıflandırılması

  1. Tez No: 276605
  2. Yazar: SEDAT KIRTULUKOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METEHAN MAKİNACI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu projenin amacı bulanık mantık metodu kullanarak meme kanseri hücrelerini iyi huylu ve kötü huylu olarak teşhis etmek.Tezin araştırma evresinde, hücreleri iyi huylu ve kötü huylu olarak ayırmada kullanılan bulanık sistemin kurallarını oluşturmak için Wisconsin meme kanseri veritabanı detaylı bir şekilde incelendi. Bu maksatla bulanık mantık incelendi. Tanılama kısmında üyelik fonksiyonlarının ve kuralların oluşturulmasını sağlayan aynı zamanda MATLAB'da gömülü olan bulanık çıkarım sistemi kullanıldı. Bulanık kurallar, üyelik fonksiyonları, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotları Wisconsin meme kanseri veritabanına göre oluşturuldu.Aynı zamanda tezde adaptif nöral ? bulanık çıkarım sistemi de kullanıldı. Verinin içeriğini bilmeden bu sistemin kendisine ait kuralları, üyelik fonksiyonlarını, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotlarını ve gene sınıflandırma operasyonu için kendisine ait bir modeli oluşturmasına izin vermek mümkün.

Özet (Çeviri)

The purpose of this project is to diagnose the malignant and the benign breast cancer cells using fuzzy logic classification method.In the research phase of this thesis, Wisconsin breast cancer database was analyzed in detailed in order to be able to create rules according to fuzzy systems used for classifying the cells into both benign and malignant. For this purpose fuzzy logic was inspected. In the diagnosing section fuzzy inference system which allowed creating membership functions and rules, also built in MATLAB was used. Fuzzy rules, membership functions, implication and defuzzification methods were created according to the Wisconsin breast cancer database.In the thesis, an adaptive neuro ? fuzzy inference system was also used. Without knowing the content of the data, it was possible to let the system create its own rules, membership functions, implication and defuzzification methods and its own model for the classification operation with this system.

Benzer Tezler

  1. Adaptif bulanık mantık yöntemi kullanılarak harmoniklerin sınıflandırılması ve adaptif filtre yaklaşımı ile temel bileşenin belirlenmesi

    Classification of harmonics using adaptive neuro fuzzy inference systems and determination of fundamental component using an adaptive filter

    ERSEN KURU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ETEM KÖKLÜKAYA

  2. Finansal başarısızlığın öngörülmesinde sinirsel bulanık ağ modelinin kullanımı ve amprik bir çalışma

    Financial failure prediction using neuro fuzzy modelling and an empirical analysis

    SONER AKKOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeDumlupınar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ŞERAFETTİN SEVİM

  3. El yazısı karakter tanıma: Dalgacık moment özniteliklerinin yenilenen ANFIS ile sınıflandırılması

    Handwritten character recognition: Classification of the wavelet moment features using modified ANFIS

    BAYRAM CETİŞLİ

  4. Tıbbi teşhislerin (kanser) sınıflandırılması için yapay zeka modellerinin kullanılması

    Artificial intelligence models using for classification medical diagnosis (cancer)

    AYTÜRK KELEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. SAMET HAŞILOĞLU

  5. Kardiyak doppler işaretlerinin yapay sinir ağı ve NEFCLASS ile sınıflandırılması

    Classification of cardiac doppler signals by using artificial neural network and NEFCLASS

    NECAATTİN BARIŞÇI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNAN GÜLER

    YRD. DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ