Geri Dön

Sosyal tabanlı sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla sınıflandırma kurallarının keşfi

Mining of classification rules with social based heuristic optimization algorithms

  1. Tez No: 357183
  2. Yazar: SONER KIZILOLUK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Parlamenter Optimizasyon Algoritması, Veri Madenciliği, Sınıflandırma Kural Keşfi, Parliamentary Optimization Algorithm, Data Mining, Classification Rule Mining
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tunceli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Optimizasyon bir işi daha iyi yapma işlemidir. Örneğin optimizasyondaki bir f(x) fonksiyonunda sonuç değerlerini minimum yapacak x değerleri bulmak istenir. Optimizasyon problemlerini çözmek için değişik yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemlerden bazılarında doğal süreçlerden esinlenilmiştir. Örnek olarak Karınca Koloni Optimizasyon Algoritması verilebilir. Bazı diğer yöntemlerde de sosyal olaylardan esinlenilmiştir. Sosyal tabanlı yöntemlerin sayısı fazla olmamakla birlikte en çok bilineni tabu arama algoritmasıdır. Son zamanlarda ise araştırmacılar öğretme-öğrenme tabanlı algoritma, Emperyalist Yarışmacı Algoritma ve Parlamenter Optimizasyon Algoritmasını geliştirmişlerdir.Bu tez çalışmasında veri madenciliği, optimizasyon, sezgisel optimizasyon, emperyalist yarışmacı algoritma ve parlamenter optimizasyon algoritması hakkında genel bilgi verilmiştir. Visual C# programında, parlamenter optimizasyon algoritmasına uygun program yazılmıştır. UCI veri ambarından alınan 4 farklı veri tabanı bu programda uygulanmış ve sınıflandırma kuralları elde edilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlar da WEKA programında elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Optimization is the process of making something better. For example, in an f(x) function in optimization, it is asked for finding x values which make the outcome of the f(x) minimum. Different methods have been proposed for solving optimization problems. Some of these processes have been inspired by natural processes. Ant Colony Optimization Algorithm can be given as an example. Some of the other methods have been inspired by social events. Although the number of social based methods is limited, the most known one is tabu search algorithm. Recently, researchers have developed teaching-learning based algorithm, Imperialist Competitive Algorithm, and Parliamentary Optimization Algorithm.In this thesis study, general information about data mining, optimization, heuristic optimization, imperialist competitive algorithm and parliamentary optimization algorithm is given. A program code compatible to the parliamentary optimization algorithm was written in Visual C#. Four different databases obtained from UCI data warehouse were applied onto this program and classification rules were obtained. Furthermore, the results were compared with the results obtained from WEKA program.

Benzer Tezler

  1. Güncel sürü zekâsı algoritmalarıyla sınıflandırma kurallarının keşfi

    Classification rule mining with current swarm intelligence algorithms

    SİNEM AKYOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTunceli Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ

  2. Sezgisel optimizasyon algoritmaları kullanılarak dinamik ağırlık ölçme sisteminin kimliklendirilmesi

    System identification of dynamic weighing system with heuristic algorithm

    AHMET EMİN BAKTIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DANACI

  3. Dinamik sistemlerin ANFIS ile modellenmesinde yayılımcı rekabetçi optimizasyon (ICA) algoritmasının kullanılması

    Usage of imperialist competitive optimization algorithm (ICA) for dynamic systems modelling with ANFIS

    MEHMET SARIKOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN KARAKUZU

  4. A novel modified teaching-learning based algorithm and its applications

    Yeni bir değiştirilmiş öğretme-öğrenme tabanlı algoritma ve uygulamaları

    TAREQ MEQDAM TAREQ AL-BASHAQHA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET NUSRET TOPRAK

  5. Cırcır böceği algoritması: Yeni bir meta-sezgisel yaklaşım ve uygulamaları

    Cricket algorithm: A new meta-heuristic approach and applications

    MURAT CANAYAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KARCI