Neuro fuzzy classification of Wisconsin breast cancer database
Wisconsin göğüs kanseri veritabanının nöral bulanık sınıflandırılması
- Tez No: 276605
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METEHAN MAKİNACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Bulanık sistemler, Fuzzy logic, Fuzzy systems
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu projenin amacı bulanık mantık metodu kullanarak meme kanseri hücrelerini iyi huylu ve kötü huylu olarak teşhis etmek.Tezin araştırma evresinde, hücreleri iyi huylu ve kötü huylu olarak ayırmada kullanılan bulanık sistemin kurallarını oluşturmak için Wisconsin meme kanseri veritabanı detaylı bir şekilde incelendi. Bu maksatla bulanık mantık incelendi. Tanılama kısmında üyelik fonksiyonlarının ve kuralların oluşturulmasını sağlayan aynı zamanda MATLAB'da gömülü olan bulanık çıkarım sistemi kullanıldı. Bulanık kurallar, üyelik fonksiyonları, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotları Wisconsin meme kanseri veritabanına göre oluşturuldu.Aynı zamanda tezde adaptif nöral ? bulanık çıkarım sistemi de kullanıldı. Verinin içeriğini bilmeden bu sistemin kendisine ait kuralları, üyelik fonksiyonlarını, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotlarını ve gene sınıflandırma operasyonu için kendisine ait bir modeli oluşturmasına izin vermek mümkün.
Özet (Çeviri)
The purpose of this project is to diagnose the malignant and the benign breast cancer cells using fuzzy logic classification method.In the research phase of this thesis, Wisconsin breast cancer database was analyzed in detailed in order to be able to create rules according to fuzzy systems used for classifying the cells into both benign and malignant. For this purpose fuzzy logic was inspected. In the diagnosing section fuzzy inference system which allowed creating membership functions and rules, also built in MATLAB was used. Fuzzy rules, membership functions, implication and defuzzification methods were created according to the Wisconsin breast cancer database.In the thesis, an adaptive neuro ? fuzzy inference system was also used. Without knowing the content of the data, it was possible to let the system create its own rules, membership functions, implication and defuzzification methods and its own model for the classification operation with this system.
Benzer Tezler
- EMG işaretleri kullanılarak yorgunluk seviyelerinin neuro-fuzzy ve ysa ile sınıflandırılması
Level of fatique EMG signals classification by using neuro-fuzzy and artifical neural networks
HÜLYA EJDERHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. KEMAL KIYMIK
- Adaptif bulanık mantık yöntemi kullanılarak harmoniklerin sınıflandırılması ve adaptif filtre yaklaşımı ile temel bileşenin belirlenmesi
Classification of harmonics using adaptive neuro fuzzy inference systems and determination of fundamental component using an adaptive filter
ERSEN KURU
Doktora
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
- Kardiyak doppler işaretlerinin yapay sinir ağı ve NEFCLASS ile sınıflandırılması
Classification of cardiac doppler signals by using artificial neural network and NEFCLASS
NECAATTİN BARIŞÇI
Doktora
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNAN GÜLER
YRD. DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Security level classification for confidential documents by using adaptive neuro-fuzzy inference systems
Gizli dokümanların uyumsal nöron-bulanık çıkarım sistemleri yardımıyla güvenlik derecelerinin sınıflandırılması
ERDEM ALPARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- EEG ve EKG işaretlerinden örüntü tanıma uygulamaları ve karşılaştırılması
Applications and comparison of pattern recognition from EEG and ECG signals
ABDULNASIR YILDIZ
Doktora
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ