2026-10-23T17:03:35Zhttps://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/oai/requestoai:gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net:gumushane/216012026-10-22T12:05:45Zopenairedrivercom_gumushane_10000col_gumushane_10001Nötrosofik kümelerde deng entropiDeng entropy in neutrosophic setsÜmit DemirProf. Dr. Mehmet MerdanDempster-Shafer theoryNeutrophic clustersDempster-shafer teorisiNötrosofik kümelerBu çalışmanın amacı, Nötrosofik Kümeler (NK) aracılığıyla gerçek dünya bilgilerinde mevcut olan belirsizlik, muğlaklık, eksiklik ve tutarsızlığı ele almayı amaçlayan ek olasılıksal ölçütler sunmak için yeni Nötrosofik Kanıt Kümeleri (NKK) tanımlamaktır. Dempster-Shafer Kanıt Teorisi (D-S Kanıt Teorisi) belirsiz bilgileri ele almak için oldukça pratik bir kavramdır. Bu teorinin temeli, yalnızca odak elemanlara (OE) atfedilen destek derecesini hesaba katan Temel Olasılık Atama'sında (TOA) yatmaktadır. NKK'nin temel elemanı, üç bileşenden oluşan Nötrosofik Temel Olasılık Atama'sından (NTOA) oluşur. OE'nin doğruluk derecesi ilk TOA ile belirsizlik derecesi ikinci TOA ile ve yanlışlık derecesi ise son TOA ile karakterize edilir. NKK'de, OE'nın her destek derecesi herhangi bir sınırlama olmaksızın ayrı ayrı gösterilir. Bu nedenle NKK kapsayıcılık bakımından daha geniştir. NTOA yöntemi doğruluk desteği, belirsizlik desteği ve yanlış destek derecelerinin yanı sıra bu destek derecelerini de sınırlayıcı bir çerçevede tek ve çoklu alt kümelere atar. Bu çalışma, Nötrosofik Deng Entropisi (NDE), Nötrosofik Kosinüs Benzerlik Ölçümü (NKBÖ) ve Nötrosofik Jousselme Mesafesi (NJM) gibi NKK'leri için bazı bilgi ölçümleri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Devamında, bir yandan güvenilir kanıtların etkisini artırmak ve diğer yandan güvenilmez kanıtların etkisini azaltmak için çelişkili kanıtları birleştirmek üzere D-S Kanıt Teorisi'ne dayalı iyileştirilmiş bir yöntem oluşturulmasıdır. Son olarak, bu yenilikçi fikirlerin önemini vurgulamak ve üstünlüğünü göstermek üzere hedef tanımlama için sensör veri entegrasyonunu içeren bir örnek durum incelenmiştir.The aim of this study is to define new Neutrosophic Evidence Sets (NECs) to provide additional probabilistic metrics that aim to address the uncertainty, ambiguity, incompleteness and inconsistency present in real-world information through neutrosophic sets (NES). Dempster-Shafer evidence theory is a very practical concept for addressing uncertain information. The basis of this theory lies in the Basic Probability Assignment (BPA), which adds a support system structure attributed only to the focal elements (FE). The basic element of NES consists of the Neutrosophic Basic Probability Assignment (NBPA), which consists of three members. The accuracy degree of FE can be done with the first BPA, the performance degree with the second BPA, and the performance degree with the last BPA. In NECs, each support degree of FE is shown separately without any limitation. Therefore, NECs is broader in scope. The NBPA method assigns the correctness support, combination support and false support degrees as well as these support degrees to a constraining collaboration of single and multiple subsets. This work carries out some information metric improvements for NECs, such as Neutrosophic Deng Entropy (NDE), Neutrosophic Cosine Similarity Measure (NCSM) and Neutrosophic Jousselme Distance (NJD). In continuation, an improved method based on Dempster-Shafer evidence theory (D-S evidence theory) is provided to combine the replicated evidences to increase the duplication of reliable evidences on one hand and minimize the length of unreliable evidences on the other hand. Finally, a case study is provided to demonstrate the features and superiority of this standard part, which includes sensor data integration for target identification.Gümüşhane University2025Doctoral Thesishttps://rdlopen.rawdatalibrary.net/r/gumushane/21601https://doi.org/10.71008/gumushane.thesis.2025.111trinfo:eu-repo/semantics/openAccessinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://gumushane-rdlopen.rawdatalibrary.net/tr/items/gumushane/21601