Geri Dön

Veritabanlarında genetik algoritma ve bulanık mantık tabanlı esnek sorgulama

Genetic algorithm and fuzzy logic based flexible querying in databases

  1. Tez No: 342831
  2. Yazar: ALİ ŞENOL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HACER KARACAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Veritabanları çok büyük boyuttaki veriyi saklamada büyük öneme sahip kaynaklardır. Her yıl üretilen bilgideki artışının katlarla ifade edildiği günümüzde veritabanlarının önemi günden güne artmaktadır. Veri saklama kadar önemli bir diğer nokta ise veritabanlarından doğru veriyi çekmektir. Bu noktada yapılan sorgular önem kazanmaktadır. Klasik SQL sorguları, sadece veritabanında arama kriterlerini birebir sağlayan kayıt olması durumunda sonuç döndürür. Ancak, kullanıcının aranan kritere yakın kayıtları da görebilmesi gerekli olduğundan, esnek SQL sorguları üzerine çalışmalar yapılmaktadır. Yapay zeka tekniklerinden biri olan bulanık mantık, Aristo mantığının tersine, mutlak doğru ve mutlak yanlışın yanı sıra hayatta kısmen doğru veya kısmen yanlışın da olabileceğini ortaya koyduğu için, bu alanda öne çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında, adı geçen probleme çözüm olması açısından, bulanık mantığa ek olarak, genetik algoritma diğer bir esnek veritabanı sorgulama yaklaşımı olarak uygulanmıştır. Örnek bir emlak veritabanı üzerinde her iki yöntem ile sorgulama yapılarak sonuçlar karşılaştırılmış ve yöntemlerin etkinliğine dair değerlendirmeler sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Databases are very important sources for storing huge size of data. Today, yearly produced information is expressed as multiple size of it, which produced before. Retrieving correct data is as important as storing. At this point, querying becomes more important. Classical SQL queries return a record only if the database has a record which satisfies all search criteria. However, the user mostly wants to see similar records when there is no record satisfying all search criteria. For this reason, studies are focused on flexible SQL queries. In this sense, fuzzy logic, which is an artificial intelligent technique, is becoming more important since it maintains the idea that there may be interval values between true and false, contrary to the logic of Aristotle. Genetic algorithm based database querying is another flexible querying approach to the mentioned problem. In this thesis, both approaches are applied on a sample real-estate database and the results are compared while discussing the efficiency of the two methods.

Benzer Tezler

  1. Nicel birliktelik kurallarının keşfinde bulanık mantık ve genetik algoritma yaklaşımı

    Fuzzy logic and genetic algorithm approaches in mining of quantitative association rules

    BİLAL ALATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ARSLAN

  2. Nicel birliktelik kurallarının bulanık mantık ve genetik algoritma ile otomatik keşfi

    Discovery of quantitative association rules with fuzzy logic and genetic algorithms

    KORKUT KORAY GÜNDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YETKİN TATAR

  3. Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu

    Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning

    BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    UlaşımManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GERŞİL

  4. Veri madenciliğinde genetik programlama temelli yeni bir sınıflandırma yaklaşımı ve uygulaması

    A new genetic programming based classification approach in data mining and application

    MEHMET BURAK TELCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR

  5. Data mining and knowledge discovery in medical information systems

    Tıbbi bilişim sistemlerinde veri madenciliği ve bilgi keşfi

    YUNUS DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP ALP KUT