Bulanık birliktelik kurallarının genetik algoritmalarla keşfi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAlataş, Bilal
dc.contributor.authorArslan, Ahmet
dc.date.accessioned2020-03-26T16:47:15Z
dc.date.available2020-03-26T16:47:15Z
dc.date.issued2004
dc.departmentSelçuk Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBirliktelik kurallarının keşfi veri madenciliğinde en çok çalışılan konulardan biridir. Bu çalışmada nitelikleri nicel değerler alabilen veritabanlarında nicel birliktelik kurallarının keşfi için yapay zeka ve yumuşak hesaplama konularından bulanık mantık ve genetik algoritma tabanlı yeni yöntemler geliştirilmiştir. Özellikle genetik algoritmanın ilk aşamasında gelişigüzel üretilen başlangıç populasyonunun dezavantajlarını gideren etkili üç farklı yöntem daha denenmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemleri test için veritabanı olarak Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği lisans öğrencilerinin ders not kayıtlan seçilmiş, kullanışlı ve ilginç kurallar etkili şekilde bulunmuştur.en_US
dc.description.abstractAssociation rules mining is one of the most studied subjects in data mining. In this work, new methods based on fuzzy logic and genetic algorithm, topics of soft computing and artificial intelligence, have been developed for quantitative association rules mining from databases that can have quantitative attributes. Especially, three different initial population methods that have been eliminated, the disadvantages of random initial population method in the first step of genetic algorithm have been used and the obtained results have been compared. To test the proposed methods, recordings of the Fırat University Electrical and Electronic Engineering students' class grades have been selected as sample database and useful and interesting rules have effectively been mined.en_US
dc.identifier.citationAlataş, B., Arslan, A. (2004). Bulanık Birliktelik Kurallarının Genetik Algoritmalarla Keşfi. Politeknik Dergisi, 7(4), 269-276.
dc.identifier.endpage276en_US
dc.identifier.issn1302-0900en_US
dc.identifier.issn2147-9429en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage269en_US
dc.identifier.urihttp://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TXpnME1URXg=
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/18835
dc.identifier.volume7en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorArslan, Ahmet
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofPoliteknik Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectVeri madenciliği
dc.subjectbirliktelik kuralları
dc.subjectbulanık kümeler
dc.subjectgenetik algoritma performansı
dc.titleBulanık birliktelik kurallarının genetik algoritmalarla keşfien_US
dc.title.alternativeMining of fuzzy association rules with genetic algorithmsen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Bilal ALATAŞ.pdf
Boyut:
496.16 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Full Text Access
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü/Makale Koleksiyonu