Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/12107
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÜnal, Gazanfertr_TR
dc.contributor.authorTutar, Cemtr_TR
dc.date2000tr_TR
dc.date.accessioned2016-03-30T18:50:06Z-
dc.date.available2016-03-30T18:50:06Z-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11527/12107-
dc.descriptionTez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2000tr_TR
dc.descriptionThesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2000en_US
dc.description.abstractBu tez çalışması ile bulanık sorgulama ile dilsel özet kavramları kullanılarak, herhangi bir veritabanınıdaki potansiyel bulanık kurallara ulaşılması ve kuralların bir uzman sistem tarafından değerlendirilmesi neticesinde yeni bilgi elde edilmesi amaçlanmış ve bu amaçla Dan Rasmussen ve Ronald R. Yager tarafından ortaya atılan veri madenciliği için bir bulanık araç ( SummarySQL- A Fuzzy Tool For Data Mining ) isimli makale temel alınmıştır. Geliştirilen uygulama ile kural çıkarım sürecinde iki farklı yöntem kullanılması mümkün olmaktadır. İlk yaklaşım, uzman bilgisi kullanılarak uzman kişinin veritabanındaki alanlar üzerine bulanık kavramlar tanımlaması ve tanımlanan bu kavramlar arasındaki ilişkiler irdelenerek bulanık kurallar çıkarılmasına dayanan uzman yaklaşımıdır. Ham veri yaklaşımı olarak adlandırılan ikinci yaklaşım ise uzman bilgisi gerektirmez. Veritabanındaki ham veriler arasındaki ilişkilerden bulanık kural çıkarımına gidilir. Her iki yaklaşımda da üretilen kurallar “Genel Amaçlı Bir Bulanık Uzman Sistem” için kural tabanı oluşturacak şekilde kullanılabilmektedir.tr_TR
dc.description.abstractThe main goal of this thesis is, combine the idea of fuzzy query an linguistic summaries to find fuzzy rules. Afterwards the rules will be evaluated by an expert system to gain new knowledge. The algorithm is based on the article “Summary SQL- A Fuzzy Tool For Data Mining” introduced by Dan Rasmussen and Ronald R. Yager. Two different methods can be used in the rule generation process. In the first approach, rule generation is the conjecture of potential rules for validation. The process of conjecturing rule requeries some kind of expert knowledge to help in this process. In the second, a naive but more automated approach uses the values of the objects in the database themselves to generate the rules and then uses the same validation process with the first one. Afterwards the rules will be exported to a “General Purpose Fuzzy Expert System” as a rule-base to gain knowledge.en_US
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.publisherInstıtute of Science and Technologyen_US
dc.rightsİTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.tr_TR
dc.rightsİTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.en_US
dc.subjectBilgi Kaşifliğitr_TR
dc.subjectVeri Madenciliğitr_TR
dc.subjectBulanık Sorgulamatr_TR
dc.subjectDilsel Özet Cümleleritr_TR
dc.subjectBulanık Kurallartr_TR
dc.subjectKnowledge Discoveryen_US
dc.subjectData Miningen_US
dc.subjectFuzzy Queryen_US
dc.subjectLinguistic Summaryen_US
dc.subjectFuzzyRulesen_US
dc.titleVeritabanından Bilgi Tabanına Geçişte Bulanık Bir Araçtr_TR
dc.title.alternativeA Fuzzy Tool For Extracting Knowledge-base From Databaseen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeTeztr_TR
dc.contributor.departmentSistem Analizitr_TR
dc.contributor.departmentSystem Analysisen_US
dc.description.degreeYüksek Lisanstr_TR
dc.description.degreeM.Sc.en_US
Appears in Collections:Mühendislik Bilimleri Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
1033.pdf1.89 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.