Hayat ve hayat dışı sigortalar için karar verme problemi
|
|
- Ceren Çolak
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Araştırma Makalesi BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) DOI: 0.09/baunfbed.9 J. BAUN Inst. Sci. Technol. 0() 7-88 (08) Hayat ve hayat dışı sigortalar için karar verme problemi atma KARACA * Nihal TAŞ Balıkesir Üniversitesi en Edebiyat akültesi Matematik Bölümü Çağış Kampüsü Balıkesir. Geliş Tarihi (Recived Date): Kabul Tarihi (Accepted Date): Özet Karar verme problemlerinde esnek küme ve bulanık esnek küme kavramları son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir. Sigortacılık sektöründe kişinin özelliklerine göre sigorta türünün belirlenmesi de günümüzde bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada esnek küme ve bulanık esnek küme kavramları kullanılarak hayat ve hayat dışı sigortaların seçimi problemi ele alınmıştır. Bu problemde sigorta seçimine karar verebilmek için esnek küme ve bulanık esnek küme kavramları kullanılarak iki farklı matematiksel modelleme elde edilmiştir. İlaveten elde edilen bu matematiksel modellemeler dikkate alınarak sigorta seçimine yardımcı olacak bir yapay sinir ağı modeli önerilmiştir. Önerilen matematiksel modellemeler için çeşitli örnekler elde edilmiştir. Sigorta şirketleri kendi gerçek hayat verileri üzerinde bu modellemeleri kullandığında daha kesin sonuçların ortaya çıkacağı öngörülmektedir. Anahtar kelimeler: Esnek küme bulanık esnek küme hayat sigortası hayat dışı sigorta. Decision making problem for life and non life insurances Abstract In decision making problems the notions of soft set and fuzzy soft set have become popular recently. According to characteristics of person determination of insurance type also emerges as a problem in insurance company nowadays. In this study the selection problem of life and non-life insurances has been analyzed using the notions of soft set and fuzzy soft set. In this problem in order to decision making of insurance two mathematical models are obtained by using the notions of soft set and fuzzy soft set. In addition a neural network model is proposed for insurance selection using these * atma KARACA fatmagurlerr@gmail.com Nihal TAŞ nihaltas@balikesir.edu.tr 7
2 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) mathematical models. Various examples are obtained for proposed mathematical models. When insurance companies use these models on their own real dataset it is thought that more certain results emerge. Keywords: Soft set fuzzy soft set life insurance non-life insurance.. Giriş Sağlık finans ekonomi mühendislik gibi birçok alanda karşılaşılan problemlerin çoğunda çeşitli belirsiz durumlar mevcuttur. Bu kapsamda esnek küme teorisi ilk defa 999 yılında Molodtsov tarafından tanımlanmıştır []. Bu teori karşılaşılan problemlerin çözümünü modellemek için kullanılan matematiksel bir araç olmuştur. Daha sonra 00 yılında Maji ve arkadaşları tarafından esnek küme teorisi bulanık esnek küme teorisine genelleştirilmiştir []. Tanımlanan bu yeni kavramlar sayesinde birçok karar verme problemine uygulama alanı elde edilmiştir. Örneğin sağlık alanında esnek küme teorisinden yararlanılarak prostat kanserine yakalanma riskini tahmin eden bir matematiksel model oluşturulmuştur []. Yatırım karar verme problemlerin üzerine de hem esnek küme hem de bulanık esnek küme kavramları kullanılarak çeşitli parametreler yardımıyla farklı modellemeler yapılmıştır [ ]. Ayrıca bir firmanın stok yönetiminin takibini kolaylaştırabilmek için Excel ve MATLAB programları yardımıyla esnek küme ve bulanık esnek küme teorisine yeni bir uygulama kazandırılmıştır []. Esnek ve bulanık esnek küme kavramları kullanılarak pek çok farklı alanda daha karar verme problemi çalışılmıştır [7-]. Sigorta ekonomik ve sosyal hayatta güven unsuru tesis eden bir dinamik olarak yaşamın önemli bir parçası haline gelmiştir. Bu nedenle sigorta şirketleri için modelleme yapmak geleceği öngörmek açısından oldukça önemli hale gelmiştir. Bu kapsamda birçok uygulama mevcuttur. Örneğin sigorta anomalilerini kategorize eden davranışlar incelenip karar alma standart ekonomik modellerine uymayan davranışları açıklamak için bir sigorta karar verme teorisinin oluşturulması sağlanmıştır []. İlaveten Yücenur ve arkadaşı Türkiye'de bir yerel sigorta şirketi satın almak isteyen yabancı yatırımcı için ölçütleri ele almak ve en uygun alternatif sigorta şirketinin seçimine karar vermek için genişletilmiş VIKOR yöntemini önermişlerdir []. Diğer taraftan gerçek hayatta uygulama alanlarının bulunduğu bir çalışma da yapay sinir ağlarıdır. Yapay sinir ağlarının finans ekonomi kimya fizik biyoloji mühendislik gibi birçok alanda uygulamaları mevcuttur. Örneğin BİST Ulusal 00 Endeksi nin ertesi gün hangi yönde olacağını tahmin etmek için bir yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır []. BİST sigorta endeksini oluşturan şirketlerin hisse senedi fiyatlarının tahmini de bir yapay sinir ağı yardımıyla yapılmıştır []. Bu çalışmada yukarıda bahsedilen çalışmalardan da esinlenilerek sigorta seçimi üzerine bir karar verme problemi çalışılmıştır. İlk bölüm giriş bölümüdür. İkinci bölümde oluşturulacak matematiksel modeller için gerekli temel kavramlar hatırlatılıp örneklemeler yapılmıştır. Üçüncü bölümde bulanık esnek küme kavramı kullanılarak hayat sigortalarının seçimini kolaylaştıracak bir model elde edilmiştir. Dördüncü bölümde hayat dışı sigorta seçimine karar verebilmek için esnek küme kavramı yardımıyla bir matematiksel modelleme geliştirilmiştir. Beşinci bölümde sigorta 7
3 KARACA. TAŞ N. seçiminde kullanılabilecek bir yapay sinir ağı modeli önerilmiştir. Son bölümde ise elde edilen bazı sonuçlara değinilmiştir.. Önbilgiler Bu bölümde bazı temel kavramlara ve örneklere yer verilmiştir... Tanım X bir evrensel küme P ( X ) X kümesinin kuvvet kümesi ve E tüm parametrelerin bir kümesi olsun. : E P ( X ) olmak üzere X kümesi üzerindeki bir ( E ) esnek kümesi { } ( E) ( e ( e) ) : e E ( e) P( X ) = şeklinde tanımlıdır []... Örnek Aşağıdaki şekilde tanımlanan X evrensel kümesini ve E parametre kümesini dikkate alalım: { } X = I I I ve { e e e e e } E=. Burada I ( i ) ve e ( j ) i Sigorta şirketleri: I : Allianz Sigorta A.Ş. I : Halk Sigorta A.Ş. I : Axa Sigorta A.Ş. Etkili parametreler: e : Medeni hal e : Cinsiyet e : Yaş e : Sigortalı sayısı e : Sigorta yapılma sıklığı. j elemanları aşağıdaki şekildedir: ( E ) esnek kümesi yukarıda verilen parametrelerden etkilenen sigorta şirketlerini tanımlar. : E P ( X ) fonksiyonu ( ) = { I I } ( e ) = { I I } ( e ) = { I } ( e ) = X ( e ) e = X 7
4 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) şeklinde tanımlı olsun. Bu durumda ( E ) esnek kümesi {( ) ( { } ) ( { } ) ( ) ( )} ( ) { } E = e I I e I I e I e X e X şeklinde elde edilir... Tanım Her e E için ( e ) = ise ( ) üzerinde bir boş esnek küme denir ve ile gösterilir []. E esnek kümesine X evrensel kümesi.. Örnek Örnek.. de verilen X evrensel kümesini ve E parametre kümesini E esnek kümesi dikkate alalım. Bu durumda ( ) { } ( E) ( e )( e )( e )( e )( e ) = şeklinde tanımlı ise ( E ) esnek kümesi X üzerinde bir boş esnek kümedir... Tanım Her e E için ( e) = X ise ( E ) esnek kümesine X evrensel kümesi üzerinde bir mutlak esnek küme denir ve X ile gösterilir []... Örnek Örnek.. de verilen X evrensel kümesini ve E parametre kümesini E esnek kümesi dikkate alalım. Bu durumda ( ) { } ( E) ( e X )( e X )( e X )( e X )( e X ) = şeklinde tanımlı ise ( E ) esnek kümesi X üzerinde bir mutlak esnek kümedir. U bir evrensel küme olsun. U üzerindeki bir X bulanık kümesi : U [ 0] µ ile gösterilen bir fonksiyon yardımıyla tanımlıdır. µ X fonksiyonuna X in üyelik fonksiyonu denir ve µ X ( u ) değerine de u U elemanının derecesi denir. U üzerinde X bulanık kümesi aşağıdaki şekilde tanımlıdır: {( µ X ( ) / ) : µ X ( ) [ 0] } X = u u u U u. U üzerindeki tüm bulanık kümelerin kümesi ( U ) ile gösterilir [7]..7. Tanım X bir evrensel küme ( X ) X kümesinin tüm bulanık alt kümelerinin bir kümesi ve E tüm parametrelerin bir kümesi olsun. : E ( X ) olmak üzere ( E ) ikilisine X üzerinde bir bulanık esnek küme denir []..8. Örnek Örnek.. de verilen X evrensel kümesini ve E parametre kümesini E esnek kümesi dikkate alalım. Bu durumda ( ) X 7
5 KARACA. TAŞ N. ( E) I I I I I e e e = I I I I I I e e şeklinde ise ( E ) ikilisi X üzerinde bir bulanık esnek kümedir. Burada I i E = e j : i j µ i ( Ii ) [ 0] µ i ( Ii ) µ i Ii değeri X üzerinde I i elemanının üyelik derecesini belirtir. ( ) dir ve ( ).9. Tanım ( E ) ve ( ) olsun. ( G E ) üzerinde ( ) y G ( f ) olacak şekilde R : E E P( X X ) bağıntısı ( x y) ( x) ( y) µ = µ µ R ( e) G( f ) üyelik fonksiyonu ile belirlenir [8]. G E X evrensel kümesi üzerinde iki bulanık esnek küme E kümesinin R bağıntısı her e f E için x ( e) dönüşümü şeklinde tanımlıdır. R.0. Örnek Örnek.. de verilen X evrensel kümesini ve E parametre kümesini E bulanık esnek kümesi dikkate alalım. Bu durumda ( ) ( E) I I I I e e e = I I I e e ve ( E ) bulanık esnek kümesi ( E) I I I I e e e = I I I e e şeklinde tanımlı olsun. e (cinsiyet) ve e (yaş) parametreleri dikkate alınırsa R : E E P( X X ) şeklinde tanımlı R bağıntısı Tablo deki gibi üyelik matrisi ile verilir. 7
6 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) Tablo. R bağıntısına göre üyelik dereceleri matrisi. R (cinsiyet/yaş) I I I I I I Bulanık esnek küme teorisinin hayat sigortalarına bir uygulaması Bu bölümde bulanık esnek küme kavramı kullanılarak hayat sigortası yaptırmak isteyen bir kişinin kendisine uygun bir sigortaya karar vermesine yardımcı olacak bir uygulama elde edilmiştir. Bunun için aşağıdaki algoritma verilmiştir. Adım : X evrensel kümesini tanımla. Adım : E parametre kümesini tanımla. i n bulanık esnek kümesini oluştur. Adım : ( ) i Adım : MATLAB programı kullanılarak uygun üyelik fonksiyonlarını seç. Adım : Hayat sigorta türleri için karar vermeyi etkileyen parametreleri belirle. Adım : Rastgele bir kişinin seçtiği parametreler için R bağıntısı kullanılarak üyelik derecelerini hesapla ve yeni bir bulanık esnek küme oluştur. Adım 7: İlgili parametrelerin üyelik derecelerinin aritmetik ortalamasını hesapla. Adım 8: Eğer elde edilen aritmetik ortalama üyelik derecelerinden büyük ise bu üyelik derecesine sahip sigorta türünü ile göster. Adım 9: Eğer elde edilen aritmetik ortalama üyelik derecelerinden küçük ise bu üyelik derecesine sahip sigorta türünü 0 ile göster. Adım 0: Uygun hayat sigorta türüne karar ver. Yukarıdaki algoritmayı kullanarak bir örnek elde edebilmek için aşağıdaki kavramlar tanımlanmıştır: Hayat sigortaları: L : Ölüm hali sigortası L : Grup hayat sigortası L : Maluliyet sigortası L : erdi kaza sigortası L : Sağlık sigortası L : Özel durum sigortası. Hayat sigortalarını etkileyen faktörler: e : Yaş e : Cinsiyet e : Sigara-içki kullanımı e : Sağlık e : Yaşam stili (örneğin hobiler) 77
7 KARACA. TAŞ N. e : Aile sağlık geçmişi e : Araç sicili 7 e : Meslek. 8 Adım ve Adım : X evrensel kümesi ve E parametre kümesi { } X = L L L L L L ve { e e e e e e e e } E= 7 8 şeklinde tanımlıdır. Adım : Her bir parametre için bulanık esnek kümeler evrensel kümede verilen hayat sigortası çeşitleri ve bu sigortaların gerekli şartları dikkate alınarak aşağıdaki şekilde elde edilmiştir: L L L L L L = L L L L L L = L L L L L L = L L L L L L = L L L L L L = L L L L L L = L L L L L L 7 = L L L L L L 8 =
8 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) Adım : Burada tanımlanan i bulanık esnek kümeleri sigorta yaptıracak olan kişinin tercihlerine göre değişiklik gösterebilir. Dolayısıyla bu değişiklik üyelik fonksiyonlarının oluşmasını da etkiler. Üyelik fonksiyonları oluşturulurken her bir bulanık esnek kümenin sahip olduğu üyelik derecelerinden geçecek şekilde uygun fonksiyon derecesi belirlenmiştir. Bu seçim tek türlü değildir. Burada ise seçilen örneğin şartlarını sağlayacak en uygun derece ile üyelik fonksiyonları belirlenmiştir. MATLAB programı ve yukarıda tanımlanan bulanık esnek kümelerin üyelik dereceleri kullanılarak her bir bulanık esnek küme için βi ( i 8) üyelik fonksiyonları x { } olmak üzere aşağıdaki şekilde oluşturulmuş ve Şekil ile gösterilmiştir. ( x) Şekil. Bulanık esnek kümenin üyelik fonksiyonları. β = 0.08x 0.8 x.x.0 x 7.7 x 9. ( x) = β x x.8x.79 x 7.7 x 7.9 ( x) β = x x.7x +.08 x 7.7 x+ 8.9 ( ) β x = 0.0 x x. x +.8 x. x + ( x) β + + = 0.08 x 0. x.797 x.7 x 8. x ( ) = β x + + x x x 0.8 x.79 x ( ) β 7 x = 0.007x 0.0 x x 0. x x 0. 8 ( x) β + = 0.0x 0. x. x. x + 7. x.7. Yukarıda elde edilen üyelik fonksiyonları oluşturulurken tüm üyelik derecelerini sağlayacak en optimum derecede fonksiyonlar dikkate alınmıştır. 79
9 KARACA. TAŞ N. Dikkat edilirse β 7 ve β 8 fonksiyonları diğer altı fonksiyona göre farklılık göstermiştir. Bu farklılığın temel sebebi sigorta türlerini etkileyen parametrelerin sigortayı etkileme µ üyelik fonksiyonları derecesinin ne kadar farklı olduğudur. Burada ( ) ( ) µ L = β x f e ( ) ( ) ( ) i i x i şeklinde tanımlıdır. L fi ei x Adım - Adım 0: Bu bulanık esnek küme modeli farklı dört kişi için bulanık esnek kümeler arasındaki R bağıntısı kullanılarak aşağıdaki şekilde örneklendirilebilir: Birinci kişi (A): A kişisinin hayat sigortası seçimini etkileyen faktörler yaş ( e ) cinsiyet ( e ) sağlık ( e ) ve aile geçmişi ( ) bulanık esnek kümesi R bağıntısına göre L L L L L L A = şeklinde elde edilmiştir. e şeklindedir. Bu durumda A A bulanık esnek kümesi kullanılarak A kişisi için en uygun hayat sigortasının sağlık sigortası ( L ) olduğu görülmektedir. Ayrıca üyelik derecelerinin 0. olan aritmetik ortalaması dikkate alındığında A kişisinin birden fazla hayat sigortası yaptırma seçeneğinin oluştuğu elde edilmektedir. Bu durumda A kişisinin hem sağlık sigortası ( L ) hem de özel durum sigortası ( L ) yaptırabileceği aşağıdaki matris yardımıyla kolaylıkla görülmektedir: A [ ] M =. İkinci kişi (B): B kişisinin hayat sigortası seçimini etkileyen faktörler yaş ( e ) sigaraiçki kullanımı ( e ) sağlık ( e ) yaşam stili ( e ) ve meslek ( e 8 ) şeklindedir. Bu durumda B bulanık esnek kümesi R bağıntısına göre B L L L L L L = şeklinde elde edilmiştir. B bulanık esnek kümesi kullanılarak B kişisi için en uygun hayat sigortasının sağlık sigortası ( L ) olduğu görülmektedir. Ayrıca üyelik derecelerinin 0. olan aritmetik ortalaması dikkate alındığında B kişisinin birden fazla hayat sigortası yaptırma seçeneğinin oluştuğu elde edilmektedir. Bu durumda B kişisinin ölüm hali sigortası ( L ) sağlık sigortası ( L ) ve özel durum sigortası ( L ) yaptırabileceği aşağıdaki matris yardımıyla kolaylıkla görülmektedir: 80
10 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) B [ ] M =. Üçüncü kişi (C): C kişisinin hayat sigortası seçimini etkileyen faktörler yaş ( e ) sağlık ( e ) aile sağlık geçmişi ( ) ( e ) ve meslek ( e 8 ) şeklindedir. Bu durumda e araç sicili 7 C bulanık esnek kümesi R bağıntısına göre C L L L L L L = şeklinde elde edilmiştir. C bulanık esnek kümesi kullanılarak C kişisi için en uygun hayat sigortasının sağlık sigortası ( L ) olduğu görülmektedir. Ayrıca üyelik derecelerinin 0.0 olan aritmetik ortalaması dikkate alındığında C kişisinin birden fazla hayat sigortası yaptırma seçeneğinin oluştuğu elde edilmektedir. Bu durumda C kişisinin sağlık sigortası ( L ) ve özel durum sigortası ( L ) yaptırabileceği aşağıdaki matris yardımıyla kolaylıkla görülmektedir: C [ ] M =. Dördüncü kişi (D): D kişisinin hayat sigortası seçimini etkileyen faktörler sağlık ( e ) yaşam stili ( ) ( e ) ve meslek ( 8 ) bulanık e araç sicili 7 esnek kümesi R bağıntısına göre e şeklindedir. Bu durumda D D L L L L L L = şeklinde elde edilmiştir. D bulanık esnek kümesi kullanılarak D kişisi için en uygun hayat sigortasının özel durum sigortası ( L ) olduğu görülmektedir. Ayrıca üyelik derecelerinin 0.9 olan aritmetik ortalaması dikkate alındığında D kişisinin birden fazla hayat sigortası yaptırma seçeneğinin oluştuğu elde edilmektedir. Bu durumda D L ve kişisinin maluliyet sigortası ( ) L ferdi kaza sigortası ( L ) sağlık sigortası ( ) özel durum sigortası ( L ) yaptırabileceği aşağıdaki matris yardımıyla kolaylıkla görülmektedir: [ 0 0 ] M =. D Diğer taraftan farklı kişilerin hayat sigortası önceliklerini belirleyip en uygun hayat sigortası seçeneklerini gösteren bir bilgisayar programı MATLAB yardımıyla aşağıdaki şekilde yazılabilir. clc; clear all; %% Üyelik dereceleri e = [ ]; e = [ ]; e = [ ]; 8
11 KARACA. TAŞ N. e = [ ]; e = [ ]; e = [ ]; e7 = [ ]; e8 = [ ]; %% Karar verme Akisisi = e.*e.*e.*e; [maksdeger maksindis] = max(akisisi); disp('a kişisi için belirlenen sigorta türü: '); disp(maksindis); disp('sigorta türünün ağırlığı: ') disp(maksdeger); ortalama = mean (Akisisi); Ma = Akisisi > ortalama; indisler = find (Ma==); disp('a kişisi için belirlenen sigorta türü matrisi: '); disp(ma); disp('a kişisi için belirlenen sigorta türleri: '); disp(indisler); (a) Önerilen yöntemin MATLAB kodu A kişisi için belirlenen sigorta türü: Sigorta türünün ağırlığı: A kişisi için belirlenen sigorta türü matrisi: A kişisi için belirlenen sigorta türleri: (b) MATLAB kodunun ekran çıktıları Yukarıda kodu ve ekran çıktıları paylaşılan yönteme ait sigorta seçim grafikleri Şekil de verilmiştir. Bu grafikler tek ve çoklu sigorta seçimi durumlarında ilgili kişi için önerilen sigorta türlerini göstermektedir. (a) Tek sigorta seçimi. (b) Çoklu sigorta seçimi. Şekil. Sigorta seçim grafikleri. A kişisi için elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde gerek tek sigorta gerek çoklu sigorta seçiminin bilgisayar programı yardımıyla hızlı bir şekilde elde edilebileceği görülmektedir. Diğer kişilere ait sonuçlar benzer kodlama biçimi kullanılarak elde edilebilir. 8
12 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08). Esnek küme teorisinin hayat dışı sigortalara bir uygulaması Bu bölümde esnek küme kavramı kullanılarak hayat dışı sigorta yaptırmak isteyen bir kişinin kendisine uygun bir sigortaya karar vermesine yardımcı olacak bir uygulama elde edilmiştir. Bunun için aşağıdaki algoritma verilmiştir: Adım : X evrensel kümesini tanımla. Adım : parametre kümesini tanımla. G esnek kümesini oluştur. Adım : ( ) Adım : Uygun i i { n} Adım : ( ) ( ) parametre alt kümelerini belirle. Gi i esnek kümeleri oluştur. Adım : f i olmak üzere G i ( f ) kümelerini hesapla. Adım 7: Eğer kesişim kümesi boş küme ise parametrelerden etkilenen hayat dışı sigorta türlerini ile parametrelerden etkilenmeyen hayat dışı sigorta türlerini 0 ile göster. Adım 8: Her bir esnek küme için parametrelerden etkilenme durumuna göre değerlendirme tablosu oluştur. Adım 9: Uygun hayat dışı sigorta türüne karar ver. [9] numaralı çalışmada verilen bir esnek kümenin tablo olarak gösterimine yer verilmiştir. Elde edilen tablo gösterimi ve belirlenen seçim yöntemine göre en uygun karar verme seçeneğine ulaşılması sağlanmıştır. Burada kullanılan yönteme benzer şekilde yukarıdaki algoritmayı da kullanarak bir örnek elde edebilmek için aşağıdaki kavramlar tanımlanmıştır: Hayat dışı sigortalar: : Yangın sigortası : Araç sigortası : Kaza sigortası : Nakliye sigortası : Tarımsal sigorta : Makine sigortaları. Hayat dışı sigortaları etkileyen faktörler: f : Gelir seviyesi f : Eğitim seviyesi f : Kentleşme f : Aracın yaşı f : Binanın yaşı f : Popülasyon yoğunluğu f : Meslek 7 f : İklim değişikliği. 8 X evrensel kümesi ve parametre kümesi 8
13 KARACA. TAŞ N. { : } X = i ve i { j : 8} = f j şeklinde tanımlıdır. ( G ) esnek kümesi { j j j } ( G ) ( f Y ) : j 8 Y P( X ) = olarak elde edilir. Bu esnek küme aşağıdaki şekilde örneklendirilebilir: ( G ) ( f X )( f X )( f { } )( f { } ) ( f { } )( f { } )( f7 { } )( f8 { } ) =. ( G ) esnek kümesi kullanılarak dört farklı parametre durumu altında seçilebilecek hayat dışı sigorta örnekleri aşağıdaki şekilde verilmiştir: Durum : = { f f f } olsun. ( ) { ( )} ( G ) ( f X )( f X ) f { } = esnek kümesi elde edilir. Buradan { } { } X X = G esnek küme tanımından kesişimi hesaplanır. Bu kesişime göre birinci durum kapsamında hayat dışı sigorta yaptırmak isteyen biri araç sigortası ( ) kaza sigortası ( ) ve nakliye sigortası ( ) türlerinden birini ya da birden fazlasını yaptırabilir. Ayrıca bu tercih aşağıdaki değerlendirme tablosundan da kolaylıkla görülebilir. Tablo. Birinci durum için değerlendirme tablosu. f f f Tablo de en fazla değerine sahip sütunlar uygun hayat dışı sigortaları göstermektedir. Örneğin sütunu araç sigortasının uygun bir hayat dışı sigorta olabileceğini yansıtır. 8
14 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) Durum : = { f f f } olsun. ( ) ( ) = { } G esnek küme tanımından {( ) ( { }) ( { })} G f f f esnek kümesi elde edilir. Buradan { } { } { } { } = kesişimi hesaplanır. Bu kesişime göre ikinci durum kapsamında hayat dışı sigorta yaptırmak isteyen biri araç sigortası ( ) ve nakliye sigortası ( ) türlerinden birini ya da birden fazlasını yaptırabilir. Ayrıca bu tercih aşağıdaki değerlendirme tablosundan da kolaylıkla görülebilir. Tablo. İkinci durum için değerlendirme tablosu. f f 0 0 f Tablo de en fazla değerine sahip sütunlar uygun hayat dışı sigortaları göstermektedir. Örneğin sütunu nakliye sigortasının uygun bir hayat dışı sigorta olabileceğini yansıtır. Durum : = { f f f } olsun. ( ) 8 ( ) { } G esnek küme tanımından {( ) ( { }) ( { })} G = f f f 8 esnek kümesi elde edilir. Buradan { } { } { } { } = kesişimi hesaplanır. Bu kesişime göre üçüncü durum kapsamında hayat dışı sigorta yaptırmak isteyen biri yangın sigortası ( ) yaptırabilir. Ayrıca bu tercih aşağıdaki değerlendirme tablosundan da kolaylıkla görülebilir. Tablo. Üçüncü durum için değerlendirme tablosu. f f f
15 KARACA. TAŞ N. Tablo de en fazla değerine sahip sütunlar uygun hayat dışı sigortaları göstermektedir. Örneğin sütunu yangın sigortasının uygun bir hayat dışı sigorta olabileceğini yansıtır. Durum : = { f f f f } olsun. ( ) 7 8 ( ) ( ) ( ) { } G esnek küme tanımından { ( ) ( { })} G = f X f X f f 7 8 esnek kümesi elde edilir. Buradan { } { } X X = kesişimi hesaplanır. Bu kesişim değeri boş küme olduğundan hayat dışı sigorta yaptırmak isteyen biri için bir seçenek sunamadığından aşağıdaki değerlendirme tablosu dikkate alınır. Tablo. Dördüncü durum için değerlendirme tablosu. f f f f Tablo kullanıldığında yangın sigortası ( ) kaza sigortası ( ) ve tarımsal sigorta ( ) çeşitlerinden birinin ya da birden fazlasının yapılabilmesi uygun görülür.. Yapay sinir ağları kullanılarak sigorta seçimi için yeni bir yaklaşım Bu bölümde uygun olan sigorta seçimine karar vermeye yardımcı olacak bir yapay sinir ağı modeli önerilmiştir. Evrensel kümede yer alan hayat sigortası ya da hayat dışı sigorta çeşitleri S S Sn karar verme probleminin çözümünde kullanılacak girdi işlem elemanlarını temsil eder ve bu elemanlar girdi katmanı üzerinde yer alır. Sigortanın seçimini etkileyen faktörler E E Em gizli işlem elemanlarını temsil eder ve gizli katman üzerinde yer alırlar. Buradan uygun olan sigorta türleri D D Dk çıktı işlem elemanlarını gösterir. Bu çıktı elemanları çıktı katmanında bulunur. Bu durum Şekil te görülmektedir. 8
16 BAUN en Bil. Enst. Dergisi 0() 7-88 (08) Şekil. Sigorta seçimi için önerilen bir yapay sinir ağı modeli. Diğer taraftan her bir esnek küme ve bulanık esnek küme birer fonksiyon olduğundan bu kümeler yapay sinir ağı için bir aktivasyon fonksiyonu olarak kullanılabilir. Sigorta seçimini etkileyen faktörler de sinir ağının ağırlığı olarak düşünülebilir. Bu aktivasyon fonksiyonu ve ağırlıklar yardımıyla uygun olan sigorta türü çıktı katmanında yer alır. Şekil. Sigorta seçimi için önerilen aktivasyon fonksiyonu modeli. Şekil de verilen sigorta türü girdi sayısı ve sigorta seçimini etkileyen faktör sayısı herhangi bir n sayısına genişletilebilir.. Sonuçlar Bu çalışmada hayat sigortası ve hayat dışı sigorta seçimi için iki farklı model verilmiştir. Bu modeller esnek küme ve bulanık esnek küme mantığı yardımı ile oluşturulmuştur. Seçilen sigorta türlerinin genel şartları dikkate alınarak bu modellerin örneklendirmeleri yapılmıştır. Sigorta şirketlerinin gerçek hayat verileri kullanılarak bu modellerin daha kesin sonuç vermesi öngörülmektedir. Ayrıca uygun bir bilgisayar programı ve yapay sinir ağı modeli kullanılarak bu karar verme probleminin çözümü daha da hızlandırılabilir. Kaynaklar [] Molodtsov D. Soft set theory first results Computers & Mathematics with Applications 7 9- (999). 87
17 KARACA. TAŞ N. [] Maji P.K. Biswas R. ve Roy A.R. uzzy soft sets The Journal of uzzy Mathematics (00). [] Yüksel Ş. Dizman T. Yıldızdan G. ve Sert Ü. Application of soft sets to diagnose the prostate cancer risk Journal of Inequalities and Applications doi:0.8/09-x-0-9 (0). [] Kalaichelvi Dr.A. ve Malini P.H. Application of fuzzy soft sets to investment decision making problem International Journal of Mathematical Sciences and Applications () 8-8 (0). [] Özgür N.Y. ve Taş N. A note on application of fuzzy soft sets to investment decision making problem Journal of New Theory 7-0 (0). [] Taş N. Özgür N.Y. ve Demir P. An application of soft set and fuzzy soft set theories to stock management Süleyman Demirel University Journal of Natural and Applied Sciences () (07). [7] Çağman N. Enginoğlu S. ve Çıtak. uzzy soft set theory and its applications Iranian Journal of uzzy Systems 8() 7-7 (0). [8] Çağman N. Enginoğlu S. Soft matrix theory and its decision making Computers & Mathematics with Applications 9(0) 08- (00). [9] eng. Jun Y. B. Liu X. ve Li L. An adjustable approach to fuzzy soft set based decision making Journal of Computational and Applied Mathematics () 0-0 (00). [0] Sakarya Ş. ve Aytekin S. İMKB'de işlem gören mevduat bankalarının performansları ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkinin ölçülmesi: PROMETHEE: çok kriterli karar verme yöntemiyle bir uygulama Uluslararası Alanya İşletme akültesi Dergisi () (0). [] Roy A.R. Maji P.K. A fuzzy soft set theoretic approach to decision making problems Journal of Computational and Applied Mathematics 0() - 8 (007). [] Kunreuther H. ve Pauly M. Insurance decision-making and market behavior. oundations and Trends in Microeconomics () -7 (00). [] Yücenur G.N. ve Demirel N.Ç. Group decision making process for insurance company selection problem with extended VIKOR method under fuzzy environment Expert Systems with Applications 9() (0). [] Diler A.İ. İMKB Ulusal 00 endeksinin yönünün yapay sinir ağları hata geriye yayma yöntemi ile tahmin edilmesi İMKB Dergisi 7 - (00). [] Akcan A. ve Kartal C. İMKB sigorta endeksini oluşturan şirketlerin hisse senedi fiyatlarının yapay sinir ağları ile tahmini Muhasebe ve inansman Dergisi (0). [] Maji P.K. Biswas R. ve Roy A.R. Soft set theory Computers & Mathematics with Applications - (00). [7] Zadeh L. A. uzzy sets Information and Control 8 8- (9). [8] Chaudhuri A. De Dr.K. ve Chatterjee Dr.D. Solution of the decision making problems using fuzzy soft relations International Journal of Information Technology () (009). [9] Maji P.K. Roy A.R. ve Biswas R. An application of soft sets in a decision making problem Computers & Mathematics with Applications (8-9) (00). [0] Matlab R0a and Curve itting Toolbox (Version 8.) The Mathworks Inc. Natick Massachusetts United States (0). 88
Parametric Soft Semigroups
Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / Ordu University Journal of Science and Technology Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg., 2018; 8(1): 91-99 Ordu Univ. J. Sci. Tech., 2018; 8(1): 91-99 e-issn: 2146-6459
DetaylıYard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik
Unvanı Yard. Doç. Dr. Adı Soyadı İrfan DELİ Doğum Yeri ve Tarihi: Çivril/Denizli -- 06.04.1986 Bölüm: E-Posta Matematik irfandeli20@gmail.com, irfandeli@kilis.edu.tr AKADEMİK GELİŞİM ÜNİVERSİTE YIL Lisans
DetaylıL-BULANIK ESNEK GRUPLAR
Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg., Cilt:7, Sayı:, 207,98-0/Ordu Univ. J. Sci. Tech., Vol:7, No:,207,98-0 L-BULANIK ESNEK RUPLAR Yıldıray ÇELİK *, Sevgi DEMİR Ordu Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik
DetaylıGenelleştirilmiş bulanık esnek cebirsel yapılar. Generalized fuzzy soft algebraic structures
SAÜ. Fen Bil. Der. 17. Cilt, 3. Sayı, s. 301-306, 2013 SAU J. Sci. Vol 17, No 3, p. 301-306, 2013 Genelleştirilmiş bulanık esnek cebirsel yapılar Hacı Aktaş 1*, Özlem Bulut 1 1* Erciyes Üniversitesi Fen
DetaylıYrd.Doç.Dr. SERDAR ENGİNOĞLU
Yrd.Doç.Dr. SERDAR ENGİNOĞLU ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1977 BAYBURT T: 28621800181711 F: 2862180533
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE
ÖZEL EGE LİSESİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Berk KORKUT DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gizem GÜNEL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI 3.33 2. GİRİŞ... 3 3. YÖNTEM 3 4.
DetaylıGAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ/MATEMATİK BÖLÜMÜ/MATEMATİK PR.
İRFAN DELİ YARDIMCI DOÇENT E-Posta Adresi irfandeli@kilis.edu.tr Telefon (İş) Telefon (Cep) Faks Adres 3488142662-1731 3488142663 Kilis 7 aralık üniv. Eğitim fak. kilis/merkez Öğrenim Bilgisi Doktora 2010
DetaylıEsnek çoklu topolojide bazı sonuçlar. Some results on soft multi topology
SAÜ. Fen Bil. Der. 17. Cilt, 3. Sayı, s. 371-379, 2013 SAU J. Sci. Vol 17, No 3, p. 371-379, 2013 Esnek çoklu topolojide bazı sonuçlar İsmail Osmanoğlu, Deniz Tokat * Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi,
DetaylıL-BULANIK ESNEK GRUPLAR
Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg., Cilt:7, Sayı:, 207,98-0/Ordu Univ. J. Sci. Tech., Vol:7, No:,207,98-0 L-BULANIK ESNEK GRUPLAR Yıldıray ÇELİK *, Sevgi DEMİR Ordu Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik
DetaylıDr.Öğr.Üyesi SERDAR ENGİNOĞLU
Dr.Öğr.Üyesi SERDAR ENGİNOĞLU ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1977 BAYBURT T: 28621800181712 F: 2862180533
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıDerece Bölüm/Program Üniversite Yıl
DR. ALI S. NAZLIPINAR Dumlupınar Üniversitesi, Fen Ed. Fakültesi Matematik Bölümü, Kütahya, TÜRKİYE ali.nazlipinar@dpu.edu.tr Tel: +90 274 2652031 /3065 (Dahili) Öğrenim Durumu Derece Bölüm/Program Üniversite
DetaylıBulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti
Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa
DetaylıBULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı
BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy
DetaylıSOFT TOPOLOJİK UZAYLARIN TERS SİSTEMLERİ
SOFT TOPOLOJİK UZAYLARIN TERS SİSTEMLERİ Sadi Bayramov 1, Çiğdem Gündüz (Aras) 2, Nesrin Demirci 1 1 Kafkas Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi-KARS 2 Kocaeli Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi-KOCAELİ
DetaylıT.C. BULANIK ESNEK TOPOLOJİK UZAYLARDA BAĞLANTILILIK
T.C. ORDU ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BULANIK ESNEK TOPOLOJİK UZAYLARDA BAĞLANTILILIK Merve TELLİOĞLU YÜKSEK LİSANS TEZİ ORDU 2016 TEZ ONAY Ordu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü öğrencisi
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SOFT BAĞLANTILI UZAYLARIN BAZI ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE Büşra AYDIN YÜKSEK LİSANS TEZİ Matematik Anabilim Dalını Haziran-2016 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SOFT TOPOLOJİK UZAYLAR ÜZERİNE Uğur ÇOŞKUN YÜKSEK LİSANS Matematik Anabilim Dalı HAZİRAN-2014 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezdeki bütün bilgilerin
DetaylıSEZGİSEL BULANIK ESNEK TOPOLOJİK UZAYLARDA BAĞLANTILILIK
T.C. ORDU ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SEZGİSEL BULANIK ESNEK TOPOLOJİK UZAYLARDA BAĞLANTILILIK Mehmet Akif İŞLEYEN Bu tez, Matematik Anabilim Dalında Yüksek Lisans derecesi için hazırlanmıştır
DetaylıLeyla Bugay Doktora Nisan, 2011
ltanguler@cu.edu.tr Çukurova Üniversitesi, Matematik Bölümü Doktora 2010913070 Nisan, 2011 Yarıgrup Teorisi Nedir? Yarıgrup teorisi cebirin en temel dallarından biridir. Yarıgrup terimi ilk olarak 1904
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR
Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr
DetaylıOSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ
OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,
DetaylıBULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA. Ayşe KURUÜZÜM (*)
D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi Cilt:14, Sayı:1, Yıl:1999, ss:27-36 BULANIK AMAÇ KATSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA Ayşe KURUÜZÜM (*) ÖZET Çalışmada bulanık ( fuzzy ) katsayılı amaç fonksiyonuna sahip doğrusal programlama
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ. Duygu ÖZÇALIK
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ Duygu ÖZÇALIK GAYRİMENKUL GELİŞTİRME VE YÖNETİMİ ANABİLİM DALI ANKARA 2018 Her hakkı saklıdır
DetaylıYaklaşık Düşünme Teorisi
Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni
DetaylıYÜKSEK DERECELİ BULANIK ZAMAN SERİSİ MODELİ VE IMKB UYGULAMASI Çağdaş Hakan ALADAĞ 1, Erol EĞRİOĞLU 2, Süleyman GÜNAY 1, Ufuk YOLCU 2 ÖZ
NDOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ NDOLU UNIVERSITY JOURNL OF SCIENCE ND TECHNOLOGY pplied Sciences and Engineering Cilt/Vol.:-Sayı/No: 2 : 95-0 (200) YÜKSEK DERECELİ BULNIK ZMN SERİSİ MODELİ
DetaylıBu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.
Bölüm 3 Gruplar Bu bölümde ilk olarak bir küme üzerinde tanımlı işlem kavramını ele alıp işlemlerin bazı özelliklerini inceleyeceğiz. Daha sonra kümeler ve üzerinde tanımlı işlemlerden oluşan cebirsel
DetaylıKABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN
KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına
DetaylıFATMA KANCA. Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Matematik Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Yüksek Lisans Matematik Kocaeli Üniversitesi 2004
FATMA KANCA EĞİTİM Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Matematik Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü 2011 Yüksek Lisans Matematik Kocaeli 2004 Lisans Matematik Kocaeli 2001 AKADEMİK UNVANLAR Kurum/Kuruluş
Detaylı4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları
4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları Bulanık Sayı Normal ve dışbükey bir bulanık kümenin alfa kesimi kapalı bir küme ise bulanık sayı olarak adlandırılmaktadır. Her bulanık sayı dış bükey bir bulanık
DetaylıISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI
SORU- 1 : ISTATISTIK VE OLASILIK SINAVI EKİM 2016 WEB SORULARI X ve Y birbirinden bağımsız iki rasgele değişken olmak üzere, sırasıyla aşağıdaki moment çıkaran fonksiyonlarına sahiptir: 2 2 M () t = e,
DetaylıSigma 2006/3 Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM
Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Sigma 6/ Araştırma Makalesi / Research Article A SOLUTION PROPOSAL FOR INTERVAL SOLID TRANSPORTATION PROBLEM Fügen TORUNBALCI
DetaylıGRAVİTE-MANYETİK VERİLERİNE ÇEŞİTLİ MODELLERLE YAKLAŞIM AN APPROACH FOR THE GRAVITY-MAGNETIC DATA WITH VARIOUS MODELS
GRAVİTE-MANYETİK VERİLERİNE ÇEŞİTLİ MODELLERLE YAKLAŞIM AN APPROACH FOR THE GRAVITY-MAGNETIC DATA WITH VARIOUS MODELS AŞÇI, M. 1, YAS, T. 1, MATARACIOĞLU, M.O. 1 Posta Adresi: 1 Kocaeli Ünirsitesi Mühendislik
DetaylıA. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar
A. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar A.1. Erilli N.A., Yolcu U., Egrioglu E., Aladag C.H., Öner Y., 2011 Determining the most proper number of cluster in fuzzy clustering by using artificial neural networks.
DetaylıGevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları
Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları Ders Adı Gevşek Hesaplama Ders Kodu COMPE 474 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin
DetaylıDEVLET VEYA ÖZEL OKUL SEÇİMİNDE KARAR VERME SÜRECİ VE MATEMATİKSEL KARAR YÖNETİMİ
DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ MATEMATİK YARIŞMASI DEVLET VEYA ÖZEL OKUL SEÇİMİNDE KARAR VERME SÜRECİ VE MATEMATİKSEL KARAR YÖNETİMİ ÖĞRENCİLER: CİHAN ATLİNAR KAAN YURTTAŞ DANIŞMAN: SERHAT GÖKALP MEV KOLEJİ
DetaylıKLİMA SİSTEM KONTROLÜNÜN BULANIK MANTIK İLE MODELLEMESİ
PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 2004 : 10 : 3 : 353-358
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ Adı Soyadı E-posta İletişim Adresileri : Özge CAĞCAĞ YOLCU : ozge.cagcag_yolcu@kcl.ac.uk ozgecagcag@yahoo.com : Giresun Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ NAİM ÇAĞMAN
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ NAİM ÇAĞMAN Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Matematik B./Fen Fakültesi İstanbul Üniversitesi 13.06.1991 Y. Lisans Matematik Bölümü Wales Swansea University
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT
DetaylıMATLAB A GİRİŞ. EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN
MATLAB A GİRİŞ EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN MATLAB Teknik ve bilimsel hesaplamalar için yazılmış yüksek performanslı bir yazılım geliştirme aracı MATrix LABoratory (MATLAB) Boyutlandırma gerekmeyen
Detaylı2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler
2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler Klasik Küme Teorisi Klasik kümelerde bir nesnenin bir kümeye üye olması ve üye olmaması söz konusudur. Bu yaklaşıma göre istediğimiz özelliğe sahip olan bir birey, eleman
DetaylıProje Adı: Sonlu Bir Aritmetik Dizinin Terimlerinin Kuvvetleri Toplamının İndirgeme Bağıntısıyla Bulunması.
Proje Adı: Sonlu Bir Aritmetik Dizinin Terimlerinin Kuvvetleri Toplamının İndirgeme Bağıntısıyla Bulunması. Projenin Amacı: Aritmetik bir dizinin ilk n-teriminin belirli tam sayı kuvvetleri toplamının
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Matlab Programlama BIL449 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze Dersin
DetaylıVeri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi
Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Mesleki Yönlendirme Sistemi YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ, BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Meslek Seçimi Meslek Seçimi
DetaylıBulanık Küme Kavramı BULANIK KÜME. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler. Sonlu ve Sonsuz Bulanık Kümeler
ULNIK KÜME ulanık Küme Kavramı Elemanları x olan bir X evrensel (universal küme düșünelim. u elemanların ÌX alt kümesine aitliği, yani bu altkümelerin elemanı olup olmadığı X in {0,1} de olan karakteristik
DetaylıENTROPİ OPTİMİZASYONU YÖNTEMİYLE PORTFÖY SEÇİMİ PORTFOLIO SELECTION WITH THE METHOD OF ENTROPY
ENTROPİ OPTİMİZASYONU YÖNTEMİYLE PORTFÖY SEÇİMİ Mehmet Hakan Özdemir 1 Özet Bu çalışmada, Shannon entropi kavramı kullanılarak modifiye edilmiş ortalama-varyans modeli yardımıyla Borsa İstanbul da işlem
DetaylıPlazma İletiminin Optimal Kontrolü Üzerine
Plazma İletiminin Optimal Kontrolü Üzerine 1 Yalçın Yılmaz, 2 İsmail Küçük ve 3 Faruk Uygul *1 Faculty of Arts and Sciences, Dept. of Mathematics, Sakaya University, Sakarya, Turkey 2 Faculty of Chemical
DetaylıBULANIK MANTIK MODELİ İLE ZEMİNLERİN SINIFLANDIRILMASI CLASSIFICATION OF THE SOILS USING MAMDANI FUZZY INFERENCE SYSTEM
BULANIK MANTIK MODELİ İLE ZEMİNLERİN SINIFLANDIRILMASI CLASSIFICATION OF THE SOILS USING MAMDANI FUZZY INFERENCE SYSTEM Eray Yıldırım 1, Emrah DOĞAN 2, Can Karavul -3, Metin Aşçı -4, Ferhat Özçep -5 Arman
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ENM 317 Prof. Dr. Nihal ERGİNEL 2 ÖRNEKLEME Anakütleden n birimlik örnek alınması ve anakütle parametrelerinin örnekten tahmin edilmesidir. 3 ÖRNEKLEME ALMANIN NEDENLERİ Anakütleye
DetaylıSERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI
SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI Faruk Şen 1*, Serkan Ballı 2 1, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Enerji Sistemleri
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Quadratic Programming Bir karesel programlama modeli aşağıdaki gibi tanımlanır. Amaç fonksiyonu: Maks.(veya Min.) z
DetaylıÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr
DetaylıDEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI
DEPREM KONUMLRININ BELİRLENMESİNDE BULNIK MNTIK YKLŞIMI Koray BODUR 1 ve Hüseyin GÖKLP 2 ÖZET: 1 Yüksek lisans öğrencisi, Jeofizik Müh. Bölümü, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Trabzon 2 Yrd. Doç. Dr., Jeofizik
DetaylıMekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı İlkeleri
Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Programı İlkeleri TEZLİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Tezli yüksek lisans programında öğrencinin 60 ECTS kredilik Lisansüstü ders alması ve 60 ECTS kredilik tez çalışması
DetaylıDERS 2 : BULANIK KÜMELER
DERS 2 : BULNIK KÜMELER 2.1 Gİriş Klasik bir küme, kesin sınırlamalarla verilen bir kümedir. Örneğin, klasik bir küme aşağıdaki gibi belirtilebilir: = { x x > 6 }, Kapalı sınır noktası burada 6 dır.burada
DetaylıELİF DEMİRCİ HAMAMCIOĞLU
ELİF DEMİRCİ HAMAMCIOĞLU YARDIMCI DOÇENT E-Posta Adresi : edemirci@ankara.edu.tr Telefon (İş) : 3122126720-1109 Telefon (Cep) : Faks : Adres : Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü B Blok
DetaylıKimya Mühendisliğinde Uygulamalı Matematik
Fen Bilimleri Enstitüsü Kimya Mühendisliği Anabilim Dalı Kimya Mühendisliğinde Uygulamalı Matematik DERS BİLGİ FORMU DERS BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Yarıyıl Kimya Mühendisliğinde Uygulamalı Matematik T
DetaylıAkıllı Mekatronik Sistemler (MECE 404) Ders Detayları
Akıllı Mekatronik Sistemler (MECE 404) Ders Detayları Ders Adı Akıllı Mekatronik Sistemler Ders Kodu MECE 404 Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bahar 2 0 2 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıEĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI
T.C. ERCĠYES ÜNĠVERSĠTESĠ Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 2015-2016 EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI I. YARIYIL II. YARIYIL Ders Kodu Ders Adı T P K ECTS Ön şart* Ders Kodu Ders Adı T P K ECTS Ön
DetaylıX ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir.
Bulanık İlişkiler X ve Y boş olmayan iki küme olsun. İki küme arasında tanımlanmış olan bir bulanık ilişki R, X x Y nin bir bulanık alt kümesidir. R F(X x Y) Eğer X = Y ise R bir ikilik (binary) bulanık
DetaylıT.C. İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ KOORDİNASYON BİRİMİ
T.C. İZMİR KÂTİP ÇELEBİ ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ KOORDİNASYON BİRİMİ PROJE BAŞLIĞI Mühendislik Problemlerinin Bilgisayar Destekli Çözümleri Proje No:2013-2-FMBP-73 Proje Türü ÖNAP SONUÇ
DetaylıÖZEL EGE LİSESİ FİBONACCİ DİZİLERİ YARDIMIYLA DEĞERİNİ HESAPLAYAN BİR FORMÜL
ÖZEL EGE LİSESİ FİBONACCİ DİZİLERİ YARDIMIYLA DEĞERİNİ HESAPLAYAN BİR FORMÜL HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Tilbe GÖKÇEL DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Emel ERGÖNÜL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI... 3 2. GİRİŞ... 3
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Matematik Kocaeli Üniversitesi 2007 Y. Lisans Uygulamalı Matematik Analiz ve Fonksiyonlar Teorisi
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı: Sercan TURHAN 2. Doğum Tarihi: 03. 09. 1985 3. Unvanı: Dr. Öğr. Üyesi 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Matematik Kocaeli Üniversitesi 2007 Y. Lisans Uygulamalı
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Ayrık Matematik BİM-214 2/I 3+0+0 3 2,5 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ SOFT BAĞLANTILI UZAYLAR Zehra ER YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Matematik Anabilim Dalı Eylül-2015 KONYA Her Hakkı Saklıdır ÖZET YÜKSEK LĠSANS TEZĠ SOFT BAĞLANTILI
DetaylıBulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Final Sınavı 27 Mayıs 2014 Süre: 1 Saat 45 Dakika
AÇIKLAMALAR: 1. Bu sınavda KTÜ Sınav Uygulama Yönergesi uygulanmaktadır. SORU 1. X ve Y uzaylarında tanımlı üçgen yapılı bulanık alt kümeler sırasıyla sol, tepe ve sağ tanım parametrelerine bağlı olarak
DetaylıEĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI
T.C. ERCĠYES ÜNĠVERSĠTESĠ Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü 2016-2017 EĞĠTĠM-ÖĞRETĠM PLANI I. YARIYIL II. YARIYIL ENM 101 Matematik I 4 0 6 6 ENM 102 Matematik II 4 0 6 6 ENM 103 Fizik
Detaylı2012-2013 EĞİTİM ÖĞRETİM YILINDAN İTİBAREN GEÇERLİ OLACAK NEVŞEHİR ÜNİVERSİTESİ İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ İKTİSAT-İ.Ö
I. YIL YY KODU Z/S DERSİN ADI DERSİN İNGİLİZCE ADI HAFTALIK DERS SAATI ECTS KREDİSİ İKTİÖ-101 Z Davranış Bilimleri Introduction to Behavioral Sciences 3+0-3 3 İKTİÖ-103 Z Genel Muhasebe-I Financial Accounting
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Emin AVCI Doğum Tarihi: 20.07.1976 Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans İngilizce İşletme Bölümü Marmara Üniversitesi 1994-1998 Yüksek
DetaylıTemel Kavramlar. (r) Sıfırdan farklı kompleks sayılar kümesi: C. (i) Rasyonel sayılar kümesi: Q = { a b
Bölüm 1 Temel Kavramlar Bu bölümde bağıntı ve fonksiyon gibi bazı temel kavramlar üzerinde durulacak, tamsayıların bazı özellikleri ele alınacaktır. Bu çalışma boyunca kullanılacak bazı kümelerin gösterimleri
DetaylıYrd. Doç. Dr.Yiğit Aksoy
Yrd. Doç. Dr.Yiğit Aksoy ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Lisans Celal Bayar Üniversitesi Makine Mühendisliği 00 Y. Lisans Celal Bayar Üniversitesi Makine Mühendisliği 00 Doktora Celal
DetaylıBulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Arasınav - 11 Nisan 2014 Süre: 1 Saat 30 Dakika
SORU 1 (20P). Bir tartı aletinin kalibrasyonunu yapmak üzere kurulan düzenekte, kalibrasyon katası ±10 gram arasında bakılmaktadır. Öyleki -10 ve altı kesinlikle NEGATİF BÜYÜK hata, +10 ve üstü kesinlikle
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Rastgele Değişkenlerin Dağılımları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Ders konusu Bu derste; Rastgele değişkenlerin tanımı ve sınıflandırılması Olasılık kütle fonksiyonu Olasılık yoğunluk
DetaylıDUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ BELGESİ
DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ BELGESİ KİMLİK VE İLETİŞİM BİLGİLERİ Unvanı Adı Soyadı E posta Prof. Dr. Erhan ATA erhan.ata@dpu.edu.tr Telefon 507 7631676 Dumlupınar Ün. Evliya Çelebi Yerleşkesi
DetaylıBULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım
BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ Bölüm-4 Bulanık Çıkarım 1 Bulanık Çıkarım Bölüm 4 : Hedefleri Bulanık kuralların ve bulanık bilgi tabanlarının nasıl oluşturulacağını anlamak. Gerçekte bulanık muhakeme olan
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: IND 3907
Dersi Veren Birim: Endüstri Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: MATEMATİKSEL MODELLEME ve UYGULAMALARI Dersin Orjinal Adı: MATHEMATICAL MODELING AND APPLICATIONS Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans,
DetaylıSüreç Modelleme, Dinamiği ve Kontrolü (CEAC 407) Ders Detayları
Süreç Modelleme, Dinamiği ve Kontrolü (CEAC 407) Ders Detayları Ders Adı Süreç Modelleme, Dinamiği ve Kontrolü Ders Kodu CEAC 407 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Güz 3 1 0
DetaylıAyrık Hesaplamalı Yapılar (COMPE 251) Ders Detayları
Ayrık Hesaplamalı Yapılar (COMPE 251) Ders Detayları Ders Adı Ayrık Hesaplamalı Yapılar Ders Kodu COMPE 251 Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Kredi AKTS Saati Güz 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıGenel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez
Genel Graf Üzerinde Mutlak 1-merkez Çözüm yöntemine geçmeden önce bazı tanımlara ihtiyaç vardır. Dikkate alınan G grafındaki düğümleri 1 den n e kadar numaralandırın. Uzunluğu a(i, j)>0 olarak verilen
Detaylıtarih ve 548 sayılı Eğitim Komisyonu Kararı Eki
16.01.2014 tarih ve 548 sayılı Eğitim Komisyonu Kararı Eki Tablo 2 SERVİS DERSLERİ TABLOSU Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Bölümü * EBB147 Eğitim Bilimine Giriş 3 0 3 4 19 EBB148 Eğitim Psikolojisi 3
DetaylıADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ
Ders List ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ 17.11.2016 Yüksek Lisans Dersleri Kod Ders Adı Ders Adı (EN) T U L K AKTS MTK501 Reel
Detaylı13.Konu Reel sayılar
13.Konu Reel sayılar 1. Temel dizi 2. Temel dizilerde toplama ve çarpma 3. Reel sayılar kümesi 4. Reel sayılar kümesinde toplama ve çarpma 5. Reel sayılar kümesinde sıralama 6. Reel sayılar kümesinin tamlık
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 2(1) (2006) Available online at www.e-lse.org Analysis Concrete Perfonmance with Process Sand,Water, Cement,Guantities by Fuzzy Logic Haydar Alparslan* Sakarya
DetaylıBULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
BULANIK TOPSİS YÖNTEMİYLE TELEFON OPERATÖRLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ 1 İpek Nur Erkmen ve 2 Özer Uygun 1 Karabük-Sakarya Ortak Program, Fen Bilimleri Enstitüsü Endüstri Mühendisliği ABD, 2 Sakarya Üniversitesi
DetaylıYAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK
YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK SORU 1: Aşağıdaki grafik, bir okuldaki spor yarışmasına katılan öğrencilerin yaşa göre dağılışını göstermektedir. Öğrenci sayısı 5 3 9 10 1 14 Yaş 1.1: Yukarıdaki
DetaylıDENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
DetaylıKural Motoru. www.paperwork.com.tr
Kural Motoru www.paperwork.com.tr İş Kuralı Örnekleri Aşağıda iş kurallarına çeşitli örnekler verilmiştir; : İş Kuralı Nedir? T üm işletmeler kural merkezli çalışırlar. Kurallar hangi fırsatların takip
DetaylıBulanık Kümeler ve Sistemler. Prof. Dr. Nihal ERGİNEL
Bulanık Kümeler ve Sistemler Prof. Dr. Nihal ERGİNEL İçerik 1. Giriş, Temel Tanımlar ve Terminoloji 2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler 3. Olasılık Teorisi-Olabilirlik Teorisi 4. Bulanık Sayılar-Üyelik Fonksiyonları
DetaylıKARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR
KARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 Karakter Dizgisi Karakter Dizgisi Üzerine İşlemler Altdizgi Tanım 3.1.1: Bir X kümesi üzerinde bir karakter dizgisi (string)
DetaylıAll documents should be presented with an official English or Turkish translation (if the original language is not English or Turkish).
Application to Gaziantep University Graduate Programs Gaziantep University invites applications for admission to Graduate Programmes (Masters and Doctoral Degree) for the 2018/2019 Academic Year. To qualify
DetaylıSÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI
SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI Sürekli verilerin göstermiş olduğu dağılışa sürekli olasılık dağılışı denir. Sürekli olasılık dağılışlarının fonksiyonlarına yoğunluk fonksiyonu denilmekte ve bu dağılışlarla
DetaylıDr.Öğr.Üyesi HALİL TANIL
Dr.Öğr.Üyesi HALİL TANIL ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1974 ALAŞEHİR T: 23231117281728 F: halil.tanil@ege.edu.tr
DetaylıTanım Bir X kümesi üzerinde bir karakter dizgisi (string) X kümesindeki. boş karakter dizgisi (null string) denir ve l ile gösterilir.
BÖLÜM 3 Karakter Dizgileriil i Tanım 3.1.1 Bir X kümesi üzerinde bir karakter dizgisi (string) X kümesindeki öğelerden oluşan bir sonlu dizidir. Hiç bir öğesi olmayan bir karakter dizgisine boş karakter
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıPOSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM
POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr
Detaylı