Esnek hesaplama yöntemleriyle çok girişli medikal sistemlerde giriş nitelik sayılarının indirgenmesiyle sınıflandırma
Classification by reduction of the input attributes of medical systems with soft computing techniques
- Tez No: 755513
- Danışmanlar: PROF. DR. NOVRUZ ALLAHVERDİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Çok girişli medikal sistemlerde baskın girişlerin tespit edilmesi önemli bir problemdir. Bu tez çalışmasında genetik algoritma ve kaba küme temelli hibrit bir indirgeme sistem yazılımı geliştirilerek çok girişli medikal sistemlerin giriş sayısının azaltılması ve baskın girişlerin tespit edilmesi sağlanmıştır. Modifiye edilmiş ve önerilen genetik seçim mekanizmasıyla sistem performansı attırılmıştır. Sistem hem ürolojik hem de standart veri tabanında denenmiş ve baskın giriş değerleri hesaplanmıştır. Geliştirilen indirgeme yazılımı ve seçim mekanizmalarına eklenen modifikasyonlar sayesinde daha yüksek giriş değerlerine sahip sistemlere yazılım tarafından desteklenmesi sağlanmıştır. Ayrıca genetik algoritma temelli sistemlerde görülen lokal optimuma takılma problemi çözülmüş ve indirgeme yazılımının hafızayı daha verimli kullanması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Detecting dominant inputs is an important problem in multi-input medical systems. In this thesis, a hybrid reduction system software based on a genetic algorithm and the rough set is developed to reduce the number of inputs and detect the dominant inputs in multi-input medical systems. The system performance is improved by using the proposed modified genetic selection mechanisms. The system was tested on both urological and standard databases and the dominant input values were calculated. Modifications added to genetic algorithm selection mechanism allow the software to support databases with high number of input variables. Local optimum problem of genetic algorithm based systems has been solved and effective memory usages have been obtained during tests.
Benzer Tezler
- Emulation of polarization mode dispersion: Discrete-time models and random parameter sampling
Polarizasyon kipi saçılımı öykünmesi: Ayrık zamanlı modeller ve rassal parametre örneklemesi
AHMET GÖKÇEN MAHMUTOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER DEMİR
DOÇ. DR. ALPER TUNGA ERDOĞAN
- Kablosuz haberleşme sistemlerinde zeki optimizasyon teknikleri ile tepe gücü/ ortalama güç oranının düşürülmesi
Peak to average power ratio reduction by using intelligent optimisation techniques in wireless communication systems
MAHMUT YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
- Learning of interval Type-2 fuzzy logic systems using big bang – big crunch optimization
Aralık değerli Tip-2 bulanık sistemlerin büyük patlama – büyük çöküş optimizasyonuyla eğitilmesi
CİHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- Transiet contact analysis of a hermetic reciprocating compressor valve
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM YILDIRIM
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR