Geri Dön

Bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini

Parametres estimation based on fuzzt clustering

  1. Tez No: 343429
  2. Yazar: ERSEGÜL GÖKTÜRK ŞAHİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bulanık C-Ortalamalar Algoritması (FCM), Gustafson-Kessel (G-K) Algoritması, Bulanık Regresyon Çözümlemesi, Fuzzy C-Means (FCM) Algorithm, Gustafson-Kessel (G-K) Algorithm, Fuzzy Regression Analysis
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Regresyon çözümlemesinde verilerin farklı dağılımlara sahip olması durumu tahmin sürecinde klasik çözümlemelerin dışına çıkılmasını gerektirir. Böyle durumlarda bulanık çözümleme yöntemleri alternatif yöntemler olarak kendini göstermektedir. Bulanık regresyon çözümlemesinin önemli adımlarından biri veri setini meydana getiren kümelerin belirlenmesi ve bu kümelerde yer alan verilerin tahmine katkılarının derecelerini belirleyecek üyelik derecelerinin elde edilmesidir. Bu çalışmada veri setlerinin üyelik derecelerinin belirlenmesi aşamasında Bulanık C-Ortalamalar (FCM) ve Gustafson-Kessel (G-K) kümeleme algoritmasından faydalanılmış, elde edilen üyelik derecelerine dayalı parametre tahmini için bir algoritma önerilmiş ve algoritmadan elde edilen tahminler literatürde yer alan mevcut yöntemlerden elde edilen tahminler ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In regression analysis, the data has a different distribution requires to go beyond the classical resolutions during the estimation process. In such cases, fuzzy analysis methods are known as alternative methods. One of the important steps of the fuzzy regression analysis is determination of clusters which form the data set and obtaining membership degree which determine degree of contribution of the data in these clusters to estimation. In this study, at the stage of determination of membership degree of data sets, Fuzzy C-means and Gustafson-Kessel clustering algorithm were utilized. It is proposed an algorithm for fuzzy regression analysis depending membership degree to be obtained. The estimates obtained from this algorithm are compared with estimates obtained from existing methods.

Benzer Tezler

  1. Tip-2 bulanık kümelemeye dayalı parametre tahmini

    Parameter estimation based on type-2 fuzzy clustering

    SEDA SAĞIRKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN ERBAY DALKILIÇ

  2. Yeni bir yaklaşımla yük profillerinin oluşturulması ve dağıtım sistemlerinde teknik kayıpların tahmini

    A novel approach for load profile formation and technical loss estimation of electrical disrtibution systems

    GİZEM TULUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER USTA

  3. Bilgisayar destekli mikrodalga filtre tasarımları için düzlemsel iletim hatlarının elektriksel parametrelerinin bulanık mantık yardımıyla hesaplanması

    Calculation of the electrical parameters of planar transmission lines for computer-aided microwave filter designs with the aid of fuzzy logic

    MEHMET URHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEYHUN KARPUZ

  4. A novel offline algorithm configuration method

    Yeni bir çevrim dışı algoritma yapılandırma yöntemi

    YASEMİN ERYOLDAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN DURMUŞOĞLU

  5. Değiştirilmiş ateş böceği algoritması ve veri yoğunluğu kümelemesine uygulanması

    Improved firefly algorithm and apply to clustering based on density

    AREF YELGHI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL KÖSE