Bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağ kullanılarak tıbbi hastalık teşhisi
Diagnosis of medical diseas using adaptive neuro-fuzzy inference system
- Tez No: 640794
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tez çalışmasının amacı günümüzde en sık görülen hastalıklardan olan diyabet ve anemi hastalıklarının tanısını koymaktır. Bu nedenle bir Bulanık Mantık Sistemine Dayalı Uyarlanır Ağ tasarlanarak kişinin hasta veya sağlıklı olduğuna dair bir sınıflandırma yapılmıştır. Ağın tasarımında gerçek hastalardan alınan verilerden yararlanılmıştır. Bu verilerden ağı etkilemeyecek parametreler çıkartılmış ve diğer parametreler kullanılarak her hastalık için eğitim giriş, eğitim çıkış, test giriş, test çıkış olmak üzere oluşturulan dört farklı dosya Matlab'a yüklenmiş ve Matlab'ın fonksiyonlarından yararlanılarak en doğru sonuç bulunmaya çalışılmıştır. Diyabet tanısı için Matlab'ın Alt Kümeleme Yöntemi kullanılarak 8 giriş ve 1 çıkıştan oluşan bir ağ; Anemi tanısı için Matlab'ın Izgara Bölümleme Yöntemi kullanılarak 5 giriş 1 çıkıştan oluşan bir ağ tasarlanmıştır. Uygulama sonucunda tasarlanan ağdan alınan sonuç ile gerçek sonuçlar kıyaslanmış ve ağın yüksek oranda doğru sonuçlar ürettiği bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis study is to diagnose diabetes and anemia diseases, which are among the most common diseases today. For this reason, a Adaptive Network Based on a Fuzzy Logic System was designed and a classification was made as to whether the person is sick or healthy. Data from real patients were used in the design of the network. Parameters that will not affect the network have been extracted from these data and four different files created for each disease as education entry, education exit, test entry, test exit have been uploaded to Matlab and it has been tried to find the most accurate result by using the functions of Matlab. A network of 8 entries and 1 exit using Matlab's Subset Clustering Method for the diagnosis of diabetes; A network consisting of 5 inputs and 1 output was designed using Matlab's Grid Partitioning Method for the diagnosis of anemia. As a result of the application, the results obtained from the designed network were compared with the actual results and the network was found to produce highly accurate results.
Benzer Tezler
- Kompakt mikroşerit antenlerin rezonans frekansının yapay sinir ağları ve bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağ kullanarak hesaplanması
Computing the resonant frequency of compact microstrip antennas by using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system
AHMET KAYABAŞI
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
- Bulanık mantık sistemleri ile çeşitli tipteki mikroşerit antenlerin karakteristik parametrelerinin hesaplanması
Computation of characteristic parameters of various type microstrip antennas with the use of fuzzy inference systems
NURCAN SARIKAYA BAŞTÜRK
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KERİM GÜNEY
- Yapay zeka tekniklerine dayanan yöntemlerle çok sayıda hedef izleme
Multiple target tracking with the methods based on artificial intelligence techniques
İLKE TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. KERİM GÜNEY
- Eviriciler için bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağlar ile bir fazlı izolasyon transformatörünün elektriksel parametrelerinin tahmini ve analizi
Estimation and analysis of electrical parameters of single phase isolation transformer with adaptable networks based on fuzzy logic for inverters
BÜŞRA ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ BALCI
DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
- Çok seviyeli eviricilerin çıkış parametrelerinin bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağlar mimarisi ile belirlenmesi
Determining the output parameters of multilevel inverters with adaptive networks architecture based on fuzzy logic system
TUĞBA ATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ BALCI