Geri Dön

Application of rule inductionalgorithms to DNA sequence analysis

Tümevarımla kural öğrenme algoritmalarının DNA dizi analizinde kullanımı

  1. Tez No: 68614
  2. Yazar: MAHMUT ULUDAĞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET R. TOLUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Tümevarımla öğrenme, Kural öğrenme, DNA dizi analizleri, Gürültü toleranslı öğrenme. ııı, Algoritmalar, DNA, Tümevarımsal öğrenme, Öğrenme, Inductive Learning, Rule Induction, DNA Sequence Analysis, Noise Tolerant Learning. ii, Algorithms, DNA, Learning
  7. Yıl: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

öz TÜMEVARIMLA KURAL ÖĞRENME ALGORİTMALARININ DNA DİZİ ANALİZİNDE KULLANIMI Uludağ, Mahmut Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Mehmet R. Tolun Nisan 1997, 83 sayfa Bu çalışmada, yeni bir tümevarımla kural öğrenme algoritması gerçekleştirildi. Aynı algoritma yeni bir değerlendirme fonksiyonu kullanılarak gürültülü eğitim veri setleri için geliştirildi. Bu değerlendirme fonksiyonu kullanıcının önceliklerini de göze alarak eğitim verilerinde gürültüye müsade etmektedir. Test sonuçlan, hata toleransının çoğu zaman işlem süresinde ve sınıflandırma modelinin büyüklüğünde azalmalar verdiğini gösterdi. Bu çalışmaya ek olarak, iki problemle ilgili de çalışıldı, bunlar hızlı kural üretme ve nitelik alt kümeleri seçimidir. Test sonuçlarına göre, geliştirilen algoritma üretilen sınıflandırıcıların büyüklüğü ve yeni verilerin doğru olarak sınıflandırılması açısından iyi-bilinen C4.5 algoritmaları ile yarışabilmektedir. Bu çalışmanın bir yönü tümevarımla kural öğrenme olmakla beraber diğer yönü DNA dizi analizleri ile ilgilidir. Testlerde çoğunlukla örnek DNA dizileri kullanılmıştır. Ayrıca tümevarımla öğrenme tekniklerinin DNA dizi analizinde kullanımı üzerine detaylı bir literatür taraması yapıldı ve literatürdeki ilgili çalışmaların bir derlemesi hazırlandı.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT APPLICATION OF RULE INDUCTION ALGORITHMS TO DNA SEQUENCE ANALYSIS Uludağ, Mahmut M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Mehmet R. Tolun April 1997, 83 pages In this study, a new rule induction algorithm has been implemented. The algorithm was also improved for noisy training data sets by using a novel evaluation function. The evaluation function permits noise in the training data, by also considering the preferences of the user. Results of the conducted experiments have shown that noise tolerance generally decreases the processing time and the size of the output classifiers. In addition to this work, two more problems, namely fast rule induction and feature subset selection have been addressed. According to the empirical comparisons, the extended algorithm appears to be comparable to the well-known C4.5 algorithms in terms of output classifier size and accuracy of the classifier in classifying unseen data. While a considerable part of this study is related with rule induction, the other part dealt with the DNA sequence analysis. In the experiments, mostly examples of DNA sequences were used. A detailed literature survey on application of inductive learning techniques to DNA sequence analysis was also conducted and a review of the related work from the literature was prepared.

Benzer Tezler

  1. Application of rule indiction algorithms to DNA sequence analysis

    Başlık çevirisi yok

    GÜNAY KARLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. SABİH AKSOY

  2. Gödel makinelerinde öğrenme sorunu

    Learning problem in Gödel machines

    ABDULLAH HANZALE KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Felsefeİstanbul Üniversitesi

    Sistematik Felsefe ve Mantık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜÇ GÜVEN

  3. Yeni makine öğrenmesi metotları ve ilaç tasarımına uygulamaları

    New machine learning algorithms and applications to drug design

    MEHMET FATİH AMASYALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. OKAN ERSOY

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

  4. Elektrik makinaları kontrolünde bulanık mantığın uygulanması

    Fuzzy logic applications in control of electrical machines

    NESLİHAN KEPEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. M. EMİN TACER

  5. Türkçe sözcük anlam belirsizliği giderme

    Word sense disambiguation for Turkish

    BAHAR İLGEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ