Sınırlandırılmış esnek kümeler ve bijektif esnek karar sistemi
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Akın Osman Atagün
Abstract (TR)
Bu tez sekiz bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, esnek küme hakkında literatürde yapılmış olan çalışmalar verilmiştir. İkinci bölümde, ileriki bölümlerde gerekli olan temel tanımlar verilmiştir. Üçüncü bölümde, esnek kümelerin sınırlandırılmasını sağlayan dört farklı α-kümeler ve özellikleri incelenmiştir. Dördüncü bölümde, esnek kesişim grubu üzerinde α-kesişimin bir uygulaması yapılmıştır. α tarafından üretilen bir grubun esnek kesişim-altgrubu tanıtılmış, özellikleri incelenmiş ve örneklendirilmiştir. Esnek kesişim alt grupların üreteçleri ile ilgili bazı özellikler irdelenmiştir. Beşinci bölümde, esnek kümelerin özel bir hali olan bijektif esnek kümeler ve işlemleri ele alınmıştır. Altıncı bölümde, bijektif esnek matrisler yardımıyla elde edilmiş bir karar verme metodu tanıtılmıştır. Yedinci bölümde, dilsel küme ve dilsel değerli fonksiyon kavramları tanıtılarak çoklu-bijektif dilsel esnek karar sistemi inşa edilmiştir. Son bölümde, bu karar sisteminin bir uygulaması yapılmıştır.
Author
Hakan Aykut
How to Cite
Hakan Aykut (Yüksek Lisans Tezi). Sınırlandırılmış esnek kümeler ve bijektif esnek karar sistemi, 2020, Kırşehir Ahi Evran University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Kırşehir Ahi Evran University
- Matematik kavramları öğretiminde öyküleştirme yönteminin tutuma ve başarıya etkisi(2013)
- Jean-Jacques Rousseau'nun emile eserinde hayat bilgisi dersine ve eğitime yönelik düşünceleri(2019)
- Karayaka koyunlarında aşım öncesi ağırlığın ve plasenta özelliklerinin kuzu doğum ağırlığına etkisi(2020)
- H. 1301 (M. 1884) tarihli salname ışığında II. Abdülhamid Dönemi Hicaz vilayeti (Tarihi ve coğrafyası, sosyal-kültürel, ekonomik, idari-askeri yapı)(2020)
- Diyabetik hastalarda proteinurinin mortalite üzerine etkisi(2022)
- Rüzgar enerjı̇sı̇ tahminı̇ yöntemleri: Uzun kısa sürelı̇ bellek modeli (LSTM) örneği(2024)
