Metasezgisel yöntemler ve model tabanlı veri analizi problemlerinde uygulamaları
Metaheuristic methods, applications to modeling and analysis of numerical data
- Tez No: 774958
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Elektronik burun, Hava kirliliği, Metasezgisel algoritmalar, Nümerik analiz, Veri analizi, Veri modelleme, Electronic nose, Air pollution, Metaheuristic algorithms, Data analysis, Data modelling
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde veri toplama, depolama ve iletim teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte günlük hayatın pek çok uygulama alanında (ekonomi, elektronik ticaret, sağlık gibi) veriler toplanabilmektedir. Bu toplanan verileri kullanan akıllı sistem uygulamalarını geliştirebilmek için veriye dayalı modelleme ve problem çözüm tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu süreçlerin manuel yönetimi uzmanlık bilgisi gerektirmekte ve gerçek zamanlı uygulamalara imkân vermemektedir. Bu nedenle veriye dayalı modellerin üretilmesi, bu modellere dayalı olarak tahmin ve sistem cevabı optimizasyonun otomatik ve güvenilir bir şekilde yapılması gerekmektedir. Bu tez çalışması, bu ihtiyacı karşılayabilmek için, mevcut metasezgisel yöntemler ve hesapsal zekâ teknikleri kullanılarak nümerik verilere dayalı optimal model üretimi ve model tabanlı metasezgisel analiz yöntemi araştırılmıştır. Bu amaçla, ilk aşamada, veri kümelerini iyi temsil edebilen optimal Yapay sinir ağı (YSA) modeli elde edildi ve ikinci aşamada ise bu optimal YSA tabanlı veri öğrenme modeli ile veri kümeleri üzerinde tanımlanabilecek uygulamaya dönük analiz ve optimizasyon problemlerinin çözümü çalışıldı. Bu iki aşama birleştirilerek veriye dayalı model tabanlı metasezgisel veri analizi ve problem çözümünü otonom gerçekleştirebilen bir sistematik çözüm mimarisi uygulanmıştır. Bazı seçilen mühendislik uygulamalarında önerilen yöntemin etkinliği değerlendirildi. Deneysel çalışmalarda, market talep siparişi tahmini, elektronik-burun ile hava kirletici tahmini, imalat sanayisinde delik-delme problemi ele alındı ve test veri setleri için uygulanabilir sonuçlar elde edildiği gözlemlendi.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with the development of data collection, storage and transmission technologies, data can be collected in many application areas of daily life (such as economy, electronic commerce, health). In order to develop intelligent system applications that use these collected data, data-driven modeling and problem solving techniques are needed. The manual management of these processes requires expert knowledge and hence it does not allow real-time applications. Therefore, generation of data-driven models, forecasting and system response optimization based on these models should be done automatically and reliably. In this thesis, to meet this requirement, numerical data-driven optimal model generation and model based metaheuristic analysis methods are investigated by using existing metaheuristic methods and computational intelligence techniques. For this purpose, at the first stage, optimal Artificial Neural Network (ANN) models, which can well represent data sets was obtained, and at the second stage, with these optimal ANN based data learning models, solutions of application-oriented analyses and optimization problems, which can be defined on these data sets, are studied. By combining these two stages, a systematic solution architecture, which can autonomously perform data-driven model-based metaheuristic data analysis and problem solving, is applied. The effectiveness of the proposed method was evaluated in some selected engineering applications. In experimental work, market demand order estimation, air pollutant analysis with electronic-nose, hole-drilling problem in the manufacturing were discussed and it was observed that applicable results were obtained for the test data sets.
Benzer Tezler
- Data driven optimization and applications in complex real-life problems
Veri güdümlü optimizasyon ve kompleks gerçek hayat problemlerinde uygulamaları
NURULLAH GÜLEÇ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
- Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
- Genetik programlama ve mühendislikte uygulamaları
The genetic programming and its applications in engineering
DAVUT ARI
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ BAYKANT ALAGÖZ
- An accelerated whale optimization algorithm (ACCWOA) for feature selection with applications to malware attack detection
Kötü amaçlı yazılım saldırısı algılama uygulamalarıyla özellik seçimi için hızlandırılmış balina optimizasyon algoritması (HBOA)
AHMED NOORI AHMED AL-GBURI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. İSA AVCI
- Kuantum devrelerin optimizasyonu için yapay zeka tabanlı yaklaşımlar
Artificial intelligence-based approaches for optimization of quantum circuits
TUBA ŞANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN YAMAN