Bilişim sistemlerinde güvenilirlik analizi
Reliability analysis in information systems
- Tez No: 641129
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜZİN YÜKSEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Bilişim Güvenilirliği, Yazılım Güvenilirliği, Genetik Algoritma, Karma Model, Information Reliability, Software Reliability, Genetic Algorithm, Mixed Model
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Günümüzde bilgisayar ve yazılım tüm alanlarda giderek daha yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Kritik görevler üstlenen bilgisayar ve yazılım sistemlerinin görevlerini gerçekleştirirken uğrayacağı başarısızlıkların giderek daha ciddi hasarlar oluşturacağı aşikardır. Bu sebeple bir bilişim sisteminin ileride oluşturacağı başarısızlıkları gerçeğe en yakın şekilde tahmin edebilmek önemlidir. Bu tezin amacı bir yazılım sisteminin güvenilirlik modellerini incelemek ve bir makine öğrenmesi tekniği olan genetik algoritma kullanarak kayıp fonksiyonu minimize edecek modelin parametrelerini belirlemektir. Bu amacı gerçekleştirmek için iki farklı uygulama yapılmıştır. Karma model ve sağdan sansürlü karma Weibull modelleri için Genetik Algoritma ile model parametreleri optimize edilmiştir. Literatürdeki yöntemler ile karşılaştırılmış ve Genetik Algoritma ile daha performanslı sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, computers and software are used more and more in all fields. It is obvious that the failures of computer and software systems that undertake critical tasks while performing their tasks will cause increasingly serious damage. For this reason, it is important to be able to estimate the future failures of an informatics system. The purpose of this thesis is to examine the reliability models of a software system and to determine the parameters of the model that will minimize the loss function using a machine learning technique, genetic algorithm. Two different applications have been made to achieve this goal. For mixed model and right-censored mixture Weibull models, model parameters were optimized by Genetic Algorithm. It was compared with the methods in the literature and it was observed that more performance results were obtained with the Genetic Algorithm.
Benzer Tezler
- Sağlık bilişim sistemlerinde teknolojiye hazır olma ve kabul modelinin teknostres üzerindeki rolü
Role of technology preparation and acceptance model on technostress in health information systems
NURAY DORUKBAŞI
- Applications of bayesian networks in complex system reliability
Karmaşık sistem güvenilirliğinde bayesian network uygulamaları
ÖZGE DOĞUÇ
Doktora
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolStevens Institute of TechnologySistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. JOSE EMMANUEL RAMIREZ-MARQUEZ
- Kurumsal kaynak planlama sistemlerinde iç kontrol uygulanabilirliğinin analizi
Analysis on applicability of internal control in enterprise resource planning systems
TUĞBA ÖRS
- Paddy-rice leaf area index (LAI) estimation using radar and optical imagery
Radar ve optik görüntüler kullanarak çeltik bitkisi yaprak alan indeks kestirim
ELNAZ NAJATISHENDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Analysis of information security frameworks for small and medium-sized enterprises (SMEs): Investigation of attacks and mitigation proposals
KOBİ'ler için bilgi güvenliği çerçevelerinin analizi, saldırıların incelenmesi ve çözüm önerileri
GİZEMNUR TAŞKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
