Hastalık teşhisi için çok-amaçlı genetik algoritma kullanarak çoklu-bulanık sınıflandırıcıların geliştirilmesi

Semra GÜNGÖRFIRAT ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜB LG SAYAR MÜHEND SL ĞY.L SANS?Hastalık Teşhisi çin Çok-Amaçlı Genetik Algoritma Kullanarak Çoklu-BulanıkSınıflandırıcıların Geliştirilmesi?Bu tezde, hastalık teşhisi için çok amaçlı genetik algoritmalar kullanılarak bir veri madenciliğiyöntemi olan çoklu-bulanık sınıflandırıcılar geliştirilmiştir. Çok-amaçlı genetik algoritmaların diğerklasik yaklaşımlardan üstünlüğü, bu tezde sınıflandırıcıları temsil eden birçok optimum çözümler birtek yazılım koşturmasıyla elde edilebilir. Yani, sadece bir defa eğitim örüntülerine çok-amaçlı genetikalgoritma uygulanarak çoklu-sınıflandırıcılar elde edilmektedir.Önerilen metodun temel avantajı, sınıflandırma doğruluğunun maksimize edilmesi, kuralsayısının minimize edilmesi ve toplam uzunluğun minimize edilmesi gibi çelişen amaçlar için çoksayıda bulanık sınıflandırıcılar elde etmektir.yi bilinen ve nicel nesnelere sahip iki medikal veri kümesi olan hepatit ve diyabetle elde edilendeneysel sonuçlar test verileri üzerinde yüksek sınıflandırma doğruluğunu gösterir.