Geri Dön

An application of adaptive-network-based fuzzy inference system on automated teller machine data and comparison of different data mining algorithms

Bir bankamatik verilerinin farklı veri madenciliği teknikleri kullanarak karşılaştırılması

  1. Tez No: 292820
  2. Yazar: MUSTAFA KARA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Data mining
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İş dünyasında karşılaşılan önemli problemlerde ve çözümlerinde veri madenciliği uygulamaları oldukça etkili bir biçimde yol göstermektedir. İş uygulamalarının ana öğelerinde veri madenciliği farklı biçimlerde yer almaktadır.Bu çalışmada, veri madenciliği teknikleri kullanılarak ATMlerden çekilen para miktarı tahmin edilmiştir. Çalışmanın sonucunda çeşitli veri madenciliği algoritmaları karşılaştırılmış ve bu tür veriler için en uygun olan yöntem belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Data mining applications have been shown to be highly effective in addressing many important business problems. Data Mining in various forms is becoming a major component of business operations. Almost every business process today involves some form of data mining.In this study, data mining techniques used for prediction of drawn amount in Automated Teller Machine (ATM). At the end of the study predictions of different data mining algorithms are compared to each other to see which method is better and efficient on large amount of datasets.

Benzer Tezler

  1. Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  2. Yapay zeka tabanlı talep tahmin yöntemlerinin performans üstünlükleri açısından değerlendirilmesi: Gıda sektöründe bir uygulama

    Evaluation of artificial intelligence based demand forecasting methods in terms of performance superiority: An application in the food sector

    MEHMET DİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCER ÖZDİL

  3. Bulanık ve yalın yapay sinir ağları ile çoklu lojistik regresyon yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin sınıflandırılması üzerine bir uygulama

    Comparison of classification performance of fuzzy and simple artificial neural networks and multiple logistic regression methods: An application on classification of developmental levels of countries

    ÖMER FARUK RENÇBER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriAksaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN METE

  4. Akıllı bomba güdüm kitlerinde kullanılan A357 alüminyum alaşımının uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi ile mekanik özelliklerinin tahmini

    Prediction of mechanical properties of A357 aluminum alloy used in smart bomb guidance kits by using adaptive neuro-fuzzy inference system

    ONUR AL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENNUR CANDAN

  5. Tiroid nodüllerinin genetik algoritma ile eğitilen anfıs yöntemi kullanılarak iyi huylu ve kötü huylu olarak ayrıştırılması ile yeni bir bilgisayar destekli tanı temelli risk sınıflandırma sistemi önerilmesi

    Differentiation of benign and malignant thyroid nodules with anfis by using genetic algorithm and proposing a novel cad-based risk stratification system of thyroid nodules

    AHMET CANKAT ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN EROĞUL