Geri Dön

Multiple criteria sorting methods based on support vector machines

Destek vektör makineları temelli çok kriterli sınıflandırma yöntemleri

  1. Tez No: 285694
  2. Yazar: ASLI DUMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Bu çalışma, önceden tanımlanmış sınıflara sahip sıralama (sorting) problemi üzerine yapılmıştır. Tezde, esas olarak iki ya da daha çok sınıflı nominal (tercih bağımsız) sınıflandırma problemlerinde kullanılan Destek Vektör Makineleri temelli yeni bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde karar vericinin tercih önceliklerinin ve tanımlanmış olan sınıfların sıralı (ordinal) ilişkilerin dikkate alınması amacıyla DVM modeline ek kısıt kümeleri eklenmiştir. Önerilen yöntemin performansının gözlenmesi amacıyla, seçilmiş olan veri kümelerine önerilen yöntem uygulanmıştır. Sonuçlar mevcut model ve tanınmış çok kriterli karar alma yöntemlerinden biri olan UTADIS yöntemi uygulamalarından elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Ayrıca Çekirdek Fonksiyon uygulamasının etkisi de incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

This study addresses sorting problems with predefined ordinal classes. We develop a new method based on Support Vector Machine (SVM) model, which is mainly used for nominal binary or multi-class classification processes. In the proposed method, the SVM model is extended to include the preferences of the decision maker and the ordinal relationship between classes in sorting problems. New sets of constraints are added to the SVM model. We demonstrate the performance of the proposed method through several data sets. We compare the results with those of classical SVM model and UTADIS method, a well-known multiple criteria sorting method. We also analyze the effect of feature space mapping by Kernel Trick utilization on the results.

Benzer Tezler

  1. Bütçeleme yazılımı seçimi için bir yaklaşım: Küresel Bulanık Doğrusal Programlama Metodu

    An approach to select budgeting software: Spherical Fuzzy Linear Programming Method

    ELİF ÖZVATAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Kıyı yapısı inşaatları için iş güvenliği risk yönetim sistemi

    Occupational safety risk management system for coastal structure construction

    DİNÇER İNANÇ YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ARTAN

  3. En uygun konut seçimi problemine mekânsal karar destek süreci ile alternatif bir yaklaşım

    An alternative approach to the problem of choosing the best suitable housing with spatial decision support process

    HAKAN BURAK EMEKLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANER GÜNEY

  4. Sürdürülebilir toplu konut yerleşmesi tasarımı için Pareto genetik algoritmaya dayalı bir model önerisi: SSPM

    A model for sustainable site layout design with pareto genetic algorithm: SSPM

    YAZGI AKSOY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

  5. Extending an outranking multiple criteria decision making method to differentiate gain and loss

    Baskınlık ilişkisi kullanan bir çok kriterli karar verme yönteminin kazanç ve kaybı farklılaştırarak genişletilmesi

    HAZEL ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA KARASAKAL

    PROF. DR. ORHAN KARASAKAL