• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Muğla
  • Meslek Yüksekokulları
  • Bodrum Denizcilik Meslek Yüksekokulu
  • Motorlu Araçlar Ve Ulaştırma Teknolojileri Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Muğla
  • Meslek Yüksekokulları
  • Bodrum Denizcilik Meslek Yüksekokulu
  • Motorlu Araçlar Ve Ulaştırma Teknolojileri Bölümü Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A Novel Membership Function Definition for Fuzzy Classification

Thumbnail

Göster/Aç

Tam metin / Article (521.8Kb)

Tarih

2023

Yazar

Uylaş Satı, Nur

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

UYLAS SATI NUR A Novel Membership Function Definition for Fuzzy Classification. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 28, no.2 (2023): 404 - 411. 10.53433/yyufbed.1239769

Özet

In this paper, a novel membership function is defined for fuzzy sets using a supervised learning approach. Firstly, the training dataset is separated using the previously defined polyhedral conic functions in a supervised learning approach. Then obtained polyhedral conic functions are used for defining a new membership function. After that, a new fuzzy classification algorithm is formed to classify fuzzy sets with a similar structure. The algorithm with all suggested methods is implemented on real-world datasets, and the performance values are compared with the state of art classification algorithms.
 
Bu çalışmada gözetimli öğrenme yaklaşımı kullanılarak bulanık kümeler için yeni bir üyelik fonksiyonu tanımlanmıştır. İlk olarak, gözetimli öğrenme yaklaşımında, eğitim veri kümesi, önceden tanımlanmış çokyüzlü konik fonksiyonlarla ayrılmış ve daha sonra elde edilen bu çokyüzlü konik fonksiyonlar yeni bir üyelik fonksiyonu tanımlamak için kullanılmıştır. Sonrasında ise bu fonksiyon kullanılarak benzer yapıda bulanık kümeleri sınıflandırmak için yeni bir bulanık sınıflandırma algoritması tanımlanmıştır. Önerilen tüm yöntemler bir algoritmada birleştirilerek, veri kümeleri üzerinde denenmiş ve performans değerleri, literatürde yer alan sınıflandırma algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır.
 

Kaynak

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

Cilt

28

Sayı

2

Bağlantı

file:///C:/Users/Aidata/Downloads/document-53.pdf
https://hdl.handle.net/20.500.12809/10962

Koleksiyonlar

  • Motorlu Araçlar Ve Ulaştırma Teknolojileri Bölümü Koleksiyonu [11]
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [3005]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Muğla

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi || OAI-PMH ||

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Muğla:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.