Yazar "İnan, Onur" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Effects of Laser Irradiation and Sandblasting on Surface Characteristics of Polymethyl Methacrylate(Int Amer Assoc Dental Researchi A D R/A A D R , 2003) Üşümez, A.; İnan, Onur; Aykent, Filiz; Üşümez, S.[Abstract not Available]Öğe Tiroid ve kronik böbrek hastalığı verilerinin sınıflandırılmasında genetik algoritmalar ve pca ile hibrit özellik seçimi(Selçuk Üniversitesi, 2020) Mat, Ayşe Nagehan; İnan, OnurBu çalışmada tiroid ve kronik böbrek hastalığının teşhisinde k-nearest neighbors sınıflandırıcının performansını arttırmak amacıyla genetik algoritmalar ve temel bileşenler analizi (PCA) hibrit şekilde kullanılmış ve yeni bir özellik seçimi yöntemi önerilmiştir. Hibrit özellik seçimi yönteminde elde edilen uygulama sonuçları, veri setlerinin özellik seçimi uygulanmamış başlangıç performansıyla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak önerilen hibrit metotla birlikte sınıflandırma başarısı tiroid veri seti için %93.44’ten %95.89’a, böbrek veri seti için %93.75’ten %98.25’e çıkarılmıştır. Sonuçların tutarlı olması için her iki veri setine 10-kat çapraz doğrulama yapılmıştır.Öğe Veri madenciliği uygulamaları için veri indirgeme algoritmalarının geliştirilmesi ve resim madenciliğine uygulanması(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015-06-18) İnan, Onur; Yılmaz, NihatTeknolojinin ilerlemesi ve yaygınlaşmasıyla birlikte çok sayıda veri üretilmekte ve depolanmaktadır. Genelde kendi başlarına değersiz olan bu verilerin hızlı bir şekilde analiz edilerek anlamlı bilgilere dönüştürülmesi gerekir. Veriler büyüdükçe, verilerin tutarlılığı bozulmaya başlamış, içinde gürültü diye tabir edilen tutarsız ve yanlış veri miktarı artmaya başlamıştır. Bu gürültülü veriler, anlamlı bilgiye ulaşılmasını güçleştirmekte, bazı durumlarda imkânsız hale getirmektedir. Bu tez çalışmasında, özellikle medikal ve endüstriyel alandaki görüntü verileri üzerinde veri madenciliği ve sınıflama işlemlerinde kullanılacak verilerin analizinde karşılaşılan gürültülü, yanlış elde edilmiş ve sınıflanmış verilerin elenmesi, daha az nitelikle bilgiyi daha hızlı bir şekilde elde etmeyi amaçlayan sistemler geliştirilmiştir. Gürültülü verilerin elenmesinde, kümeleme algoritmalarından olan k-ortalamalar algoritması kullanılmış ve geliştirilmiştir. Sınıflama işlemlerinde güvenirliliği artırmak için kullanılan k-kat çaprazlama doğrulama algoritması tüm eğitme süreçlerine entegre edilmiştir. Niteliklerin azaltılması işleminde ise birliktelik algoritmalarından Apriori algoritması ve verinin en önemli karakteristik niteliklerini tespit eden Temel Bileşen Analizi (TBA) birleştirilerek oluşturulan hibrid bir sistem ile daha az nitelikle yararlı bilginin elde edilmesi sağlanmıştır. Geliştirilen bu sistemler literatürde yaygın olarak kullanılan veri kümeleriyle test edilmiş ve elde edilen yüksek başarı değerleri literatürdeki sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Ayrıca endüstride yüksek hızlı termal transfer yazıcılarda kullanılan yazıcı başlıklarının termal hücre arızalarının miktarını özel tasarlanmış bir mikroskop sistemi ile elde edilen görüntülerinden tespit eden bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistemin başarısının artırılması amacıyla gürültülü verilerin elenmesinde geliştirdiğimiz algoritmalar uygulanmış ve sistemin başarısının yükseldiği gözlenmiştir.
