Geri Dön

Developing synergic data mining method for dicovering anomalies

Anomalilerin keşfi için sinerjik veri madenciliği yönteminin geliştirilmesi

  1. Tez No: 387458
  2. Yazar: NUHA SHAWAHNA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METE ÇELİK
  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: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Anomali tespiti olağandışı/farklı kayıt ve gözlemlerin belirlenmesi işlemidir. Anomali tespiti tıp, halk sağlığı, iklim çalışmaları, finans hizmetleri gibi farklı uygulama alanları için önemli bir problemdir. Tıbbi veri, anormal hasta durumu, cihaz hatası veya hastalık salgınları gibi çeşitli nedenlerden dolayı, anomali içerebilir. Bu nedenle bu alanda anomali tespiti kritiktir ve yüksek derecede doğruluk gerektirir. Farklı anomali tespiti algoritmaları farklı sonuçlar üretirler. Herbiralgoritmalanın çalışma mantıklarının farklı olması, verinin yüksek boyutlu olması ve uygun giriş parametrelerin seçilmesi gibi nedenler bu algortimaların sonuçlarını etkiler. Bu nedenle anomali tespiti için tek bir algoritmmanın sonuçlarına bağlı kalmak doğru olmayabilir. Bu durumun üstesinden gelmek için bu tez kapsamında sinerjik bir yöntem önerilmiştir. Sinerjik yöntemde farklı anormallik tespiti algoritmaları, diyabet verilerindeki anomalileri tespit etmek için birleştirilmiştir. Bu algoritmalar yoğunluk-tabanlı DBSCAN algoritması, ızgara-tabanlı WaveCluster algoritması , en yakın komşu tabanlı algoritmalar KNN ve INFLO algoritmaları, paylaşımlı en-yakın komşu (SNN) algoritması, açı-tabanlı ABOD algoritması ve istatistiksel-tabanlı algoritmaları Gauss modeli ve Gauss homojen karışım modeli algoritmalarıdır. Önerilen sinerjik yöntem ile, algoritmalar birleştirilerek, herbir algoritmanın en iyi yönlerinin/faydalarının kullanılması amaçlanmıştır. Deney sonuçları, önerilen sinerjik yöntemin diğer algoritmalara göre daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Anomaly detection is the process of identifying unusual records or observations. It is an important problem in several application domains, such as, medicine, public health, climate studies, financial services, etc. Medical data can have anomalies due to several reasons such as abnormal patient condition,instrumentation errors, recording errors or disease outbreaks. Thus anomaly detection is a very critical problem in this domain and requires high degree of accuracy. Different anomaly detection algorithms provide different results. The difference in the working logic for each algorithm, the high dimensionality of the data, and choosing the appropriate input parameters are all factors that affect the results of these algorithms. Therefore we found that it's not sufficient to depend on the results of one algorithm for finding abnormal values. To overcome this disadvantage in this study, we suggest a synergic method. In the synergic method, we combined different anomaly detection algorithms to find anomalies in diabetes data. These algorithms are density-based DBSCAN algorithm, grid-based WaveCluster algorithm, angle-based ABOD algorithm, nearest neighbor-based algorithms KNNoutlier and influenced outlierness factor (INFLO), density-based and similarity-based shared nearest neighbor (SNN) algorithm, statistical-based algorithms Gaussian model and Gaussian-uniform mixture model. In our synergic method, we aimed at getting use from the benefits of each algorithm by combining these algorithms in one method. Experimental results show that proposed synergic method outperforms other algorithms.

Benzer Tezler

  1. Asimetrik tehdit kavramı bağlamında, 11 Eylül 2001 sonrası dönemde Amerika Birleşik Devletleri'ndeki siber tehdit algılamasının ve geliştirilen güvenlik politikalarının incelenmesi

    Analysis of cyber threats perception and cybersecurity policies developed in the United States within the period after September 11th, 2001 in the context of asymmetric threat concept

    MURAT DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    HukukKara Harp Okulu Komutanlığı

    Güvenlik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUAMMER KETİZMEN

  2. Kombinatoryal optimizasyon problemlerinde arı sistemi yaklaşımı

    Bee system approach for combinatorial optimization problems

    PINAR ZARİF TAPKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR

  3. Sinerjik kontrollü darbeli MIG/MAG T-bağlantı kaynağında tel besleme hızının dikiş geometrisi ve kaynak parametrelerine etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of wire feed speed on the welding parameters and weld bead geometry at the position of t-joint with synergic controlled pulsed mig/mag welding

    EKREM ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KARADENİZ

  4. Adıyaman tekstil kümesindeki işletmelerin pazarlama faaliyetlerine ilişkin yönetici algıları

    Manager perceptions on marketing action of the workings in Adıyaman textile clustering

    BURHAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeSakarya Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. NİHAL SÜTÜTEMİZ

  5. Çok ortaklı işletmelerde stratejik rekabet gücü analizi ve bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    İSHAK ALSAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeDumlupınar Üniversitesi

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI DÜĞER