Farklı belirsizlik ortamlarında veri birleştirmesi

Bilgi (veri) kavramı belirsizlik kavramı ile yakından ilişkilidir. Belirsizlik, bazı bilgi eksikliğinin ortaya konması, bilgi ise belirsizliği azaltmak için gerekli kapasitedir. Bilgi eksikliğini azaltmanın yollarından bir tanesi ortamda farklı kaynakların varlığından yararlanmaktır. Veri birleştirme teknikleri kullanılarak, birden fazla kaynaktan alınan sonuçların bir araya getirilmesi ile elde edilen sonuçlar, bağımsız tek bir kaynağın elde edebileceği bilgilerden daha sağlıklı, zengin ve duyarlı olacaktır. Bu tez çalışmasında görüntü bulanık kümeler için Bonferroni ortalamasına bağlı üç tane birleştirme operatörü önerilmiştir. Bu operatörlerin elde ettiği sonuçların da bir görüntü bulanık sayı olduğu ayrıca birleştirme operatörlerinin arzu edilen bazı özelliklerini sağladıkları ispat edilmiştir. Görüntü bulanık bilgiler için bir karar verme modeli geliştirilerek operatörlerin uygulanabilirliği gösterilmiş mevcut operatörler ile karşılaştırılmıştır. Bilgi eksikliğini göstermenin bir yolu olan belirsizliği ele alan farklı yaklaşımlar vardır. Bu tez çalışmasında Zadeh'in "bir olayın olası olması için mümkün olması gerekir" tutarlılık prensibi göz önünde bulundurularak üst sınırın fiziksel olabilirlikten, alt sınırın ise bilgisel olabilirlikten oluştuğu aralıklı olabilirlik yapıları önerilmiştir. Önerilen yeni belirsizlik yaklaşımından olasılık bilgisinin elde edildiği bir dönüşüm yöntemi ortaya koyulmuştur. Dönüşüm yönteminin literatürdeki arzu edilen özellikleri sağladığı ispat edilerek bir sayısal örnek ile gösterilmiştir. Önerilen birleştirme operatörü ile ortamdaki aralıklı olabilirlik bilgilerinin birleştirildiği, önerilen dönüşüm yöntemi ile ise aralıklı olabilirliklerin olasılık bilgisine çevirildiği bir gerçek hayat problemi sayısal örneği çözülerek yöntemlerin uygulanabilirliği gösterilmiştir.