Selcuk University Digital Archive Systems

Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler

Show simple item record

dc.contributor.advisor Apaydın, Ayşen
dc.contributor.author Pehlivan, Nimet Yapıcı
dc.date.accessioned 2017-10-02T12:01:10Z
dc.date.available 2017-10-02T12:01:10Z
dc.date.issued 2005-04-04
dc.identifier.citation Pehlivan, N. Y. (2005). Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış doktora tezi, Konya. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/6075
dc.description.abstract Bu çalışmada, kernel regresyon ve k. en yakın komşuluk tahmin edicilerinde hem bağımlı hem bağımsız değişkenlerin bulanık olması durumu incelenerek yeni bulanık tahmin ediciler önerilecektir. Ayrıca, parametrik olmayan regresyona alternatif bir yöntem olacağı düşünülen, girdilerin, çıktıların ve ağırlıkların bulanık olduğu bulanık radyal tabanlı fonksiyon ağlan oluşturulacak ve bu ağları içeren bir yöntem önerilecektir. Çalışma, yedi bölümden oluşmaktadır. Birinci Bölüm, giriş ve önceki çalışmaları içeren bölümdür. İkinci Bölüm5 de, parametrik olmayan regresyon yöntemlerine ilişkin genel bilgiler verilmiştir. Üçüncü Bölüm' de, sinir ağlan ve sinir ağı yöntemleri ay mitili olarak verilmiştir. Dördüncü Bölüm' de, bulanık kümeler, bulanık sayılar ve bulanık sinir ağlan ayrıntılı olarak verilmiştir. Çalışmanın özgün kısımlarından ilkini oluşturan Beşinci Bölüm' de, parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler ve gerçek verilerle yapılan uygulama ele alınmıştır. Çalışmanın özgün kısımlarından ikincisi olan Altıncı Bölüm' de, bağımlı ve bağımsız değişkenleri bulanık parametrik olmayan regresyonda bulanık radyal tabanlı fonksiyon ağlan yaklaşımı ele alınmıştır. Yedinci Bölüm' de, çalışmanın sonuçlan özetlenmiştir. tr_TR
dc.description.abstract In this study, by evaluating the case that when both dependent and independent variables are fuzzy in kernel regression and Mh nearest neighbourhood estimators, new fuzzy estimators will be proposed. Also, fuzzy radial basis function networks thought as an alternative method to nonparametric regression in which the inputs, outputs and weights are fuzzy will be formed and a method corresponds to these networks will be proposed. This study consists of seven chapters. The first chapter includes introduction and previous studies. In the second chapter, the general information about nonparametric regression methos is given. In the third chapter, neural networks are explained in detailed form. In the fourth chapter, fuzzy sets, fuzzy numbers and fuzzy neural networks are given in detailed form. In the fifth chapter, whish is the original first part of this study includes fuzzy estimators in nonparametric regression In the sixth chapter, whish is the original second part of this study includes fuzzy radial basis function networks approach in fuzzy nonparametric regression with dependent and independent variables. In the seventh chapter, the results of study summarized. tr_TR
dc.language.iso tur tr_TR
dc.publisher Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.subject Parametrik olmayan regresyon tr_TR
dc.subject Nonparametric regression tr_TR
dc.subject Kernel regresyon edicisi tr_TR
dc.subject Kernel regression estimator tr_TR
dc.subject Bulanık sayılar tr_TR
dc.subject Fuzzy numbers tr_TR
dc.subject Bulanık sinir ağları tr_TR
dc.subject Fuzzy neural networks tr_TR
dc.subject Bulanık radyal tabanlı fonksiyon ağları tr_TR
dc.subject Fuzzy radial basis function networks tr_TR
dc.title Parametrik olmayan regresyonda bulanık tahmin ediciler tr_TR
dc.title.alternative Fuzzy estimators in nonparametric regression tr_TR
dc.type Thesis tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account