Base node position optimization for optimal energyconsumption in wireless sensor networks
Kablosuz sensör ağlarında optimal enerji tüketimi için basenode pozisyonu optimizasyonu
- Tez No: 611094
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: meme kanseri, sınıflandırma, makine öğrenmesi, veri madenciliği, gradyan artırma makinesi, tahmin tabanlı sistem, breast cancer, classification, machine learning, data mining, gradient boosting machine, prediction based system
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Meme Kanseri, bu gibi yüksek ölüm oranlarına sahip en ölümcül hastalıklardır, sağkalım tahmini önemli bir rol üstlenir, çünkü klinisyenler her hastanın prognozunu ve denenecek ilgili tedavileri daha iyi tanımlamaya yardımcı olur. Özellikle meme kanseri için prognoz, tahmin şekilleriyle ilgilidir. Kanser Tahmini, tedaviden sonra ortaya çıkan kanseri ve spesifik meme kanseri durumunda, ilk teşhisten sonra hastaların yaklaşık üçte biri tarafından tecrübe edilen tahmin çok yaygındır. Bu nedenle, öngörü kalıplarını oluşturmak, bu patolojinin klinik davranışını doğru bir şekilde tahmin etmek için çok önemli bir görevdir. Bu, istenmeyen aşırı tedavi ve istenmeyen komplikasyonlardan kaçınarak hastalar için daha kişiselleştirilmiş bir tedavi sağlar. Gradient Boost, birçok“zayıf”sınıflandırıcı veya öğrenicinin etiketlerinin birleştirilmesinin göğüs kanserini öngörmek için güçlü bir sağlam kelimeye çevrildiği fikrine dayanan güçlü bir makine öğrenme algoritmasıdır. Yükseltme, bu temel öğrenenleri sırayla sınıflandırmak zor noktaların daha ağır olduğu ağırlıklı verilere ekleyerek uyarlamalı modellere uyan açgözlü bir algoritmadır. Uzmanlar, gradyan artırmanın, Meme Kanseri'ni tespit etmek ve tahmin etmek için şimdiye kadar geliştirilen en iyi kullanıma hazır sınıflandırıcı olduğunu iddia ediyor. Yukarıdaki yükseltme sürümlerinden görebileceğimiz gibi, her kayıp işlevi için benzersiz bir yükseltme algoritması türetilebilir ve performansı, hangi temel öğreniciye bağlı olarak değişebilir. Meme kanserinin tanımlanması, tespiti, tanınması ve öngörülmesi için gradyan artırma adı verilen takviye işleminin genel bir versiyonunu türetebiliriz.
Özet (Çeviri)
Breast Cancer is the most fatal diseases with high mortality rates, such as this one, survival prediction assumes an important role, since it aids clinicians to better define each patient's prognosis and the corresponding treatments to be attempted. In particular for breast cancer, prognosis is related to the patterns of prediction. Cancer Prediction describes cancer that reappears after treatment, and in the specific case of breast cancer, prediction is very common, being experienced by about one third of patients after initial diagnosis. Therefore, establishing the patterns of prediction is a crucial task to accurately predict the clinical behavior of this pathology. This enables a more personalized treatment for the patients, avoiding undesired overtreatment and adverse complications. Gradient Boosting is a powerful machine learning algorithm founded on the idea that combining the labels of many 'weak' classifiers or learners translates to a strong robust one to predict the breast cancer. Boosting is a greedy algorithm that fits adaptive models by sequentially adding these base learners to weighted data where difficult to classify points are weighted more heavily. Experts claim that gradient boosting is the best off-the-shelf classifier developed so far to detect and predict the Breast Cancer. As we can see from the above versions of boosting, a unique boosting algorithm can be derived for each loss function and its performance can vary depending on which base learner. We can derive a generic version of boosting called gradient boosting for the identification, detection, recognition and prediction of breast cancer.
Benzer Tezler
- Estimation theoretic analyses of location secrecy and ris-aided localization under hardware impairments
Konum gizliliğinin ve donanımsal hatalar altında YYAY destekli konumlandırmanın kestirim kuramsal analizleri
CÜNEYD ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ
- Elektrik dağıtım sistemlerinde gerilim optimizasyonu
Voltage optimization in power distribution systems
SEYHAN TURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OĞUZHAN CEYLAN
- B4c ilaveli tzm alaşımlarının spark plazma sinterleme (SPS) yöntemi ile farklı tasarımlarla üretimi ve karakterizasyonu
Production and characterization of b4c rei̇nforced tzm alloy with different designs prepared by spark plasma sintering (SPS) method
BARIŞ YAVAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN GÖLLER
- Solution-processed thin film deposition and characterization of multinarychalcogenides: Towards highly efficient Cu2BaSn(S,Se)4 solar devices
Solüsyon yöntemiyle sentezlenmiş çok elementli kalkojenitlerin ince film kaplama ve karakterizasyonu: Yüksek verimli Cu2BaSn(S,Se)4 bazlı güneş soğuran cihazlara doğru
BETÜL TEYMUR
Doktora
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiDuke UnıversıtyMalzeme Bilimi ve Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVİD B.MİTZİ
- Kablosuz algılayıcı ağlarında zeki yönlendirme teknikleri
Intelligent routing techniques for wireless sensor networks
SELÇUK ÖKDEM
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA