Decision making system algorithm on menopause data set
Menopoz verileri hakkında karar verebilen bir sistemin geliştirilmesi algoritması
- Tez No: 268972
- Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU, YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada çok merkezli kümeleme yöntemi ve bu yöntemin sonucunda menopoz verileri hakkında karar verebilen bir sistemin geliştirilmesinden bahsedilmiştir. Bu yöntem iki bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde, yüksek sayıda küme sayısı seçilerek veri setine bulanık C-ortalamalar (FCM) kümeleme yöntemi uygulanmaktadır. FCM'nin sonucunda küme merkezleri ve her verinin aitlik fonksiyon değeri hesaplanmaktadır. İkinci bölümde ise, ilk bölümde elde edilen küme merkezleri, kullanıcı tarafından belirlenen en son küme adedine erişinceye kadar küme birleştirme işlemi uygulanır. Bu birleştirme işlemleri, kümeler arasındaki ?benzerlik ölçütü?'ne dayanmaktadır. Birleştirme işlemleri sırasında küme merkezlerinde bir değişiklik olmazken, birleşen kümelere ait veriler yeni bir küme altında birleşirler. Böylece bu yöntemin sonucunda, birden fazla merkeze sahip kümeler elde edilmektedir.Bu çalışmanın son kısmında ? çok merkezli öbekleme algoritması da dahil olmak üzere öbekleme algoritmalarının bir uygulaması olarak ? menapoz tedavisinden elde editen özel bir veri kümesi üzerinden bir karar verici sistem tasarlanmıştır. Kararlar bu tezin daha önceki bölümlerinde anlatılan algoritmaların elde ettiği öbeklemeler kullanılarak elde edilmektedir. Karar verici / karar vermeye yardımcı olan bu sistemin bir doğrulaması ise başında Prof. Dr. Sinan Beksaç'ın bulunduğu Hacettepe Üniversitesi Kadın Hastalıkları ve Doğum anabilim dalından bir uzman grubu tarafından yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Multiple-centered clustering method and decision making system algorithm on menopause data set depending on multiple-centered clustering are described in this study. This method consists of two stages. At the first stage, fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm is applied on the data set under consideration with a high number of cluster centers. As the output of FCM, cluster centers and membership function values for each data member is calculated. At the second stage, original cluster centers obtained in the first stage are merged till the new numbers of clusters are reached. Merging process relies upon a ?similarity measure? between clusters defined in the thesis. During the merging process, the cluster center coordinates do not change but the data members in these clusters are merged in a new cluster. As the output of this method, therefore, one obtains clusters which include many cluster centers.In the final part of this study, an application of the clustering algorithms ? including the multiple centered clustering method ? a decision making system is constructed using a special data on menopause treatment. The decisions are based on the clusterings created by the algorithms already discussed in theprevious chapters of the thesis. A verification of the decision making system / decision aid system is done by a team of experts from the Department of Department of Obstetrics and Gynecology of Hacettepe University under the guidance of Prof. Sinan Beksaç.
Benzer Tezler
- Elektrikli araçlarda şarj yükünün dağıtım şebekesine etkilerinin incelenmesi için derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir karar verme sisteminin geliştirilmesi
Development of a deep reinforcement learning-based decision-making system for investigating the impacts of electric vehicle charging load on the distribution grid
MUHAMMED SEFA ÇETİN
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHSİN TUNAY GENÇOĞLU
PROF. DR. OZAN ERDİNÇ
- Dinamik yapıda yeni bir genetik algoritma önerisi: Seçilim operatörü kararcı genetik algoritma (SOKGA) ve asimetrik kapasiteli araç rotalama problemi üzerine bir uygulama
A new genetic algorithm proposal with dynamic structure: Selection operator decider genetic algorithm (SODGA) and an application on asymmetric capacitated vehicle routing problem
BÜŞRA MENİZ
- A medical decision making system for brain tumor identification from magnetic resonance images using machine learning techniques
Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak manyetik rezonans görüntülerinden beyin tümörünün belirlenmesi için tıbbi karar verme sistemi
ZAHRAA ABD AL RAHMAN MOHAMMED AL SAFFAR
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Distributed algorithms based on fictitious play for near optimal sequential decision making
Başlık çevirisi yok
ESRA ŞİŞİKOĞLU
Doktora
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUnıversıty Of MıchıganDOÇ. DR. MARINA A. EPELMAN
PROF. ROBERT L. SMITH
- Multi-quadcopter salvo attack system with impact time and angle control guidance algorithm based on polynomial trajectory and artificial intelligence
Yapay zeka ve polinom fonksiyonlu yörünge temelli etki zamanı ve açısı kontrollü güdüm algoritmasıyla çoklu dört pervaneli helikopter salvo saldırı sistemi
FURKAN GÖKTUĞ AKBALIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR