Geri Dön

İmmün plazma algoritması temelli yeni bir öznitelik seçimi yönteminin geliştirilmesi

Development of a new feature selection method based on immune plasma algorithm

  1. Tez No: 800730
  2. Yazar: ÖZER OĞUZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BADEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Geleneksel yaklaşımda makine öğrenmesi yöntemlerinde veri önişleme tabi tutularak sınıflandırılmaktadır. Bu yaklaşımda uzman tasarım özniteliklerin problem temsil etme kabiliyeti her zaman arzu edildiği gibi olmayabilir. Çağdaş yaklaşımda bu sınırlılığın ortadan kaldırılabilmesi için sınıflandırmadan önce veri öznitelik seçim yöntemleri kullanılmaktadır. Öznitelik seçimi için küresel arama yeteneğine sahip Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yapay Arı Kolonisi Algoritması gibi metasezgisel algoritmalar kullanılmaktadır. Yakın zamanda COVID pandemisi sürecinde hastalara uygulanan plazma tedavisi sürecini modelleyen ve nümerik optimizasyon problemlerinde oldukça başarılı olduğu kanıtlanan yeni İmmün Plazma Algoritması (IPA) sunulmuştur. Bu nedenle öznitelik seçim problemlerinde IPA'nın yenilikçi sonuçlar vereceği kabul edilebilir. Bu çalışmada IPA temelli yeni bir öznitelik seçimi yöntemi IPAbFS önerilmiştir. Önerilen IPAbFS düşük-yüksek öznitelikli ve düşük-yüksek örneklemli 39 veriseti üzerinden en yeni 11 farklı rakip algoritma ile karşılaştırılmıştır. Önerilen IPAbFS ile gerçekleştirilen deneysel sonuçlar IPAbFS'nin problem temsil etme kabiliyeti yüksek verileri seçmekte oldukça başarılı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In the conventional approach, data is classified by preprocessing in machine learning methods. In this approach, the ability of expert design features to represent problems may not always be as desired. In order to remove this limitation, data feature selection methods are utilized before classification in the contemporary approach. Meta-heuristic algorithms such as Genetic Algorithm with global search capability, Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony Algorithm have been used for feature selection. More recently, a new Immune Plasma Algorithm (IPA) which models the plasma treatment process applied to patients during the COVID pandemic and proved to be very successful in numerical optimization problems has been presented. Therefore, it is acknowledged that IPA will yield innovative results in feature selection problems. In this study, a new IPA-based feature selection method IPAbFS was proposed. The proposed IPAbFS was compared with the latest 11 different competitor algorithms over 39 low-high-attribute and low-high-sampling datasets. The results of the experimental study conducted with the proposed IPAbFS showed that IPAbFS is quite successful in selecting data with high problem-representation capability.

Benzer Tezler

  1. İmmün plazma programlama temelli yeni yöntemlerin geliştirilmesi ve mühendislik problemlerine uygulanması

    Development of new methods based on immune plasma programming and application to engineering problems

    BEGÜM YETİŞKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ARSLAN

  2. Sembolik regresyon için immün plazma algoritması tabanlı yeni bir programlama yaklaşımının geliştirilmesi

    Development of a new programming approach based on immune plasma algorithm for symbolic regression

    SUAT BAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN BADEM

    DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN

  3. Deployment of sensor networks with immune plasma algorithm based techniques

    İmmün plazma algoritması temelli yöntemler ile duyarga ağlarının yerleşimi

    ADNAN TAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ

    DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN

  4. İmmun plazma algoritması ile insansız hava araçları için sabit irtifa güzergah planlama probleminin çözülmesi

    Solving fixed altitude route planning problem for unmanned aerial vehicles with immune plasma algorithm

    TEVFİK ERKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Uçak MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN

  5. Bilişsel radyo ağlarında immün plazma algoritması ile kanal atama probleminin çözülmesi

    Solving channel assignment problem in cognitive radio networks with immune plasma algorithm

    MURAT KISA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERCAN DEMİRCİ

    DOÇ. DR. SELÇUK ASLAN