Z-bilgisi ortamında diferansiyel gelişim algoritması tabanlı regresyon modeli ve uygulamaları

Gerçek yaşama özgü karar problemleri temelde belirsizlikler içerir. Bu belirsizlikler yargı farklılığı, verinin kesin yapısı, hesaplama yaklaşımı gibi karar alma süreçlerinin tüm bileşenlerinde bulunur. Bulanık kümeler ve uzantıları, yukarıda belirtilen belirsizliklerin modellenmesi ve çıkarımı için güçlü problem çözme yaklaşımları sağlar. Bulanık küme uzantılarından biri olan Z-sayısı, güvenilir bilgiyi ölçebilme özelliği ile karar alma süreçlerinde bilgi ve algıya dayalı belirsizlikleri ortadan kaldırır. Bir Z-sayısı rastgele değişken üzerindeki kısıtlama ve bunun güvenilirliği sıralı ikilisinden oluşur. Z-değerlemesi bir rastgele değişkenin değerini belirli olasılıkla aldığını ifade eder. Z-değerlemesinin sunduğu Z-bilgisi ortamı rastgele değişkenin değeri hakkında bilgi sağlar. Güvenilir bir bilgi ortamında karar verebilmek için Z-sayıları içeren karma yaklaşımlar geliştirmek gerekir. Bu tez çalışmasında, karar problemlerine özgü bir sistemin bileşenleri için bilginin güvenilirliğini içeren matematiksel modelin oluşturulması ile ilgilenilmektedir. Bu kapsamda, Z-bilgisi ortamında diferansiyel gelişim algoritması tabanlı regresyon çözümlemesi yaklaşımı incelenmiştir. Bu yaklaşımda Z-sayılarla tanımlanan sistem bileşenleri (çıktı ve girdileri) ve ilgili model katsayılarına ilişkin hesaplama karmaşıklığı bant genişliği yöntemi ile giderilmiştir. Ayrıca, Z-bilgisi ortamındaki model tahmin değerleri ile gözlenen çıktı değerler arasındaki farkı minimum yapacak çözümleme için diferansiyel gelişim algoritması kullanılmıştır. Z-bilgisi ortamında diferansiyel gelişim algoritması tabanlı regresyon çözümlemesi, bir teknoloji firmasında dijital olgunluk değerlendirmesine yönelik tek girdi/çok girdi ve tek çıktı sistem verisine uygulanmıştır. Klasik, bulanık ve Z-bilgisi ortamlarındaki regresyon model performansları karşılaştırılmıştır. Genel olarak, Z-bilgisi ortamında diferansiyel gelişim algoritması tabanlı regresyon çözümlemesinin karşılaştırıldığı diğer yöntemlere göre daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür. Klasik, bulanık ve Z-bilgisi ortamında incelenen regresyon yaklaşımlarına dair performans bulgularını ve gözlenen-tahmini çıktı karşılaştırmalarını içeren veri görselleştirme ile zenginleştirilmiş bir Matlab arayüzü oluşturulmuştur.