Yeniden sıralamalı yüksek boyutlu model gösterilim ile veri modellemesi
Data modelling with indexing high dimentional model representation method
- Tez No: 292804
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. ALPER TUNGA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mathematics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri işleme, Veri madenciliği, Çok boyutlu tahmin modeli, Çok değişkenli analiz teknikleri, Data processing, Data mining, Multidimensional forecasting methods, Multivariate analysis techniques
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, çok değişkenli fonksiyonların yaklaştırımı ve sınıflandırma problemleri ileilgilenilmektedir. Bu amaçla bilimsel yazında geçmekte olan Yüksek Boyutlu Model GösterilimYöntemi (YBMG) ve Yeniden Sıralamalı Yüksek Boyutlu Model Gösterilim Yöntemi (YSYBMG)incelenmektedir. Bu tezin amacı, YSYBMG yöntemi ile gerçek veri kümeleri üzerindesınıflandırma çözümleri üretmektir. Bu amaçla bu tez içerisinde YSYBMG yöntemi farklıyaklaşımlar ile yeniden yapılandırılmıştır. Elde edilen farklı modellerin sınıflandırma başarılarıölçülmüştür. Bu tez içerisinde yapılan analiz çalışmaları IHDMR yazılımı ile yapılmıştır. IHDMRyazılımı bu analiz çalışmaları için geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar bilinen sınıflandırmaalgoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Analiz çalışmaları sonucunda, 16 farklı modeloluşturulmuştur. Bu modeller, farklı 7 veri kümesi üzerinde denenmiştir. Oluşturulan yeniYSYBMG modellerinin sınıflandırma problemlerinde başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we are dealing with multivariate interpolation and classification problems. For thispurpose, the fundamental properties of High Dimensional Model Representation Method (HDMR)and Indexing High Dimensional Model Representation (IHDMR) are analyzed. The aim of thisthesis is to produce solutions for classification on real data sets with IHDMR method. For thispurpose, in this thesis IHDMR was restructured through a number of different approaches Theclassification performance of different IHDMR models are measured. The analysis in this thesiswas done with IHDMR software. IHDMR software was developed for this analysis work. Theresults obtained are compared with the results of well-known classification algorithms. As the resultof this analysis, 16 different models were built. These models were tested on 7 different data sets. Itis observed that our new IHDMR models work successfully in the classification problems.
Benzer Tezler
- Comressıon of convolutıonal neural networks vıa hıgh dımensıonal model representatıon
Yüksek boyutlu model gösterilimi aracılığıyla evrişimsel sinir ağlarının sıkıştırılması
BERNA YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Simulation of the neutron reflection method using geant4
Geant4 kullanarak nötron yansıma yönteminin simülasyonu
ZEHRA GÜZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSKENDER ATİLLA REYHANCAN
- Active learning for semantic image segmentation through conformal risk control
Konformal risk kontrolü ile semantik görüntü bölütleme için etkin öğrenme
CAN ERHAN
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Profiling developers to predict vulnerable code changes
Güvenlik açığı kod değişikliklerini öngörmek için geliştiricilerin profilini oluşturma
TUĞÇE COŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN
- Smart city concept and urban planning: Geographical analysis of the smart city index and implications for Turkish context
Akıllı kent kavramı ve kent planlama: Akıllı kent indeksinin coğrafi çözümlemesi ve Türkiye bağlamına ilişkin çıkarsamalar
KABEER SALEH TIJJANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YASEMİN SARIKAYA LEVENT