Geri Dön

Data mining techniques for extraction and analysis of covid-19 data

Covıd-19 verilerinin çekilmesi ve analizi için veri madenciliği teknikleri

  1. Tez No: 795945
  2. Yazar: MOHAMMED GHANIM FATHI AL-OBAIDI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği Teknikleri, Çıkarma ve Analiz, Covid-19 Verileri, Data Mining Techniques, Extraction and Analysis, Covid-19 Data
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgi ve Belge Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu araştırmada, covid-19 verilerinin çıkarılması ve analizi için farklı senaryolarla derin öğrenmeyi içeren veri madenciliği teknikleri sunulmaktadır. Ayakların enerjisi uygulanıyor ve CT tarama görüntülerinden hesaplanmıştır. Farklı problemlere sahip farklı patineler araştırılır ve analiz edilir. Ayrıca sonuçlar diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre yüksek doğrulukta olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this research, data mining techniques that included the deep learning with different scenario is presented for extraction and analysis of covid-19 data. Energy of the feeatres are implemented and calculated from the CT scan images. Diferent patinets with different problems are investigated and analysed. Also the results are compared with other studies. The resukts of proposed method shows that the proposed methos has high accuracy that other methods.

Benzer Tezler

  1. Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği: RFM analizi ile müşteri bölümlendirme

    Data mining in customer relationship management: Customer segmentation with RFM analysis

    MELİH KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeFırat Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURCAN YÜCEL

  2. Knowledge extraction for the steam reforming of methane from the published papers in the literature using data mining techniques

    Literatürde yayınlanmış makalelerden veri madenciliği teknikleri kullanarak metan buhar reformu ile ilgili bilgi çıkarımı

    MELTEM BAYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ERDEM GÜNAY

  3. Pattern extraction by using both spatial and temporal features on Turkish meteorological data

    Türkiye meteoroloji verisinin uzaysal ve zamansal özelliklerini kullanarak kurallar bulunması

    IŞIL GOLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

    YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL

  4. Veri madenciliği teknikleri ile e-ticaret platformu satış verilerinin incelenmesi

    Analysis of e-Commerce platform sales data using data mining techniques

    YİĞİT ALTUNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRHAN GÜNDÜZ

  5. Yazılım güvenlik açıklarının skorlanması ve kategorisinin belirlenmesinde yeni bir yöntem

    A new method to determine scoring and category of software vulnerabilities

    HAKAN KEKÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURHAN ERGEN