Wisconsin göğüs kanseri veritabanının nöral bulanık sınıflandırılması
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Bu projenin amacı bulanık mantık metodu kullanarak meme kanseri hücrelerini iyi huylu ve kötü huylu olarak teşhis etmek.Tezin araştırma evresinde, hücreleri iyi huylu ve kötü huylu olarak ayırmada kullanılan bulanık sistemin kurallarını oluşturmak için Wisconsin meme kanseri veritabanı detaylı bir şekilde incelendi. Bu maksatla bulanık mantık incelendi. Tanılama kısmında üyelik fonksiyonlarının ve kuralların oluşturulmasını sağlayan aynı zamanda MATLAB'da gömülü olan bulanık çıkarım sistemi kullanıldı. Bulanık kurallar, üyelik fonksiyonları, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotları Wisconsin meme kanseri veritabanına göre oluşturuldu.Aynı zamanda tezde adaptif nöral ? bulanık çıkarım sistemi de kullanıldı. Verinin içeriğini bilmeden bu sistemin kendisine ait kuralları, üyelik fonksiyonlarını, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotlarını ve gene sınıflandırma operasyonu için kendisine ait bir modeli oluşturmasına izin vermek mümkün.
Yazar
Sedat Kırtulukoğlu
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Sedat Kırtulukoğlu (Yüksek Lisans Tezi). Wisconsin göğüs kanseri veritabanının nöral bulanık sınıflandırılması, 2009, Dokuz Eylül University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Dokuz Eylül University tezlerinden daha fazlası
- Açık plan ofislerde konuşma anlaşılırlığı parametrelerinin analizi(2021)
- Urla bölgesi kırsal mimari mirasının karakteristikleri ve koruma sorunları(2019)
- AFAD gönüllülük sisteminin etkin müdahale açısından analiz(2020)
- Profesyonel ses sanatçılarının ses üretiminde karşılaştıkları teknik sorunlara yönelik yeni öneriler(2012)
- Mars habitatlarının yapısal açıdan irdelenmesi(2022)
- 21. yüzyıl postmodernizmi bağlamında çevresel grafik tasarım ve kamusal enstalasyon(2022)
