Geri Dön

ifpifs-matrislere dayalı esnek karar verme yöntemlerini kullanan denetimli öğrenme yaklaşımı

A supervised learning approach using soft decision-making methods based on ifpifs-matrices

PDF İndir

  1. Tez No: 905570
  2. Yazar: HİVDA AYDOĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAN ŞOLA ERDURAN, DOÇ. DR. SAMET MEMİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Bu tez çalışmasında, sezgisel bulanık parametreli sezgisel bulanık esnek matrisler (ifpifs-matrisler) ve ifpifs-matrisler üzerinde tanımlı iki esnek karar verme yöntemi (isMBR01 ve iCCE10) kullanılarak AIFPIFSC1 ve AIFPIFSC2 isimli iki uyarlanabilir makine öğrenimi yöntemi önerildi. İlk bölümde ifpifs-matrisler ile ilgili temel tanımlar, özellikler ve esnek karar verme yöntemleri verildi. İkinci bölümde makine öğrenimindeki sınıflandırma problemleri için geliştirilen iki makine öğrenimi algoritması sunuldu. Üçüncü bölümde University of California, Irvine (UCI) veri tabanındaki veri setleri ve altı performans ölçütü kullanılarak bulanık küme tabanlı sınıflandırıcılarla karşılaştırıldı. Daha sonra, performans sonuçları Friedman ve Nemenyi testleri kullanılarak istatistiksel olarak değerlendirildi. Hem performans sonuçları hem de istatistiksel değerlendirmeler, AIFPIFSC1 ve AIFPIFSC2 sınıflandırıcılarının diğer bulanık küme tabanlı sınıflandırıcılardan daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, two adaptive machine learning methods named AIFPIFSC1 and AIFPIFSC2 are proposed using intuitionistic fuzzy soft matrices with intuitionistic fuzzy parameters (ifpifs-matrices) and two soft decision making methods (isMBR01 and iCCE10) defined on ifpifs-matrices. In the first section, basic definitions, properties and soft decision making methods for ifpifs-matrices are given. In the second section, two machine learning algorithms developed for classification problems in machine learning are presented. In the third section, data sets from the University of California, Irvine (UCI) database are compared with fuzzy set-based classifiers using six performance metrics. Then, the performance results are statistically evaluated using Friedman and Nemenyi tests. Both performance results and statistical evaluations reveal that the AIFPIFSC1 and AIFPIFSC2 classifiers outperform other fuzzy set-based classifiers.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    596908

    Sezgisel bulanık parametreli sezgisel bulanık esnek matrisler

    Intuitionistic fuzzy parameterized intuitionistic fuzzy soft matrices

    BURAK ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ENGİNOĞLU

  2. Tez No

    832469

    Microfinance in Bangladesh: A comparative study between interest-free and conventional microfinance

    Bangladeş'te mikrofinans: Faizsiz ve geleneksel mikrofinans arasında karşılaştırmalı bir çalışma

    ABDULLAH AL MAMUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    MaliyeMarmara Üniversitesi

    İslam Ekonomisi ve Finansı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KALLEK

Geri Dön