Yazarlar
Yayınlar
- Doktora TeziAçık Erişim2025Nötrosofik kümelerde deng entropi
Ümit Demir
Bu 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.
- Yüksek Lisans TeziAçık Erişim2022Olasılıksal neutrosophic zaman serisi tahmin model
Abdullah Kolotoğlu
Zaman serileri belirli zaman aralıklarında ölçülen bir gözlemin sonucudur. Zaman serisi analizi ise zamanla gözlemlenen bu verilerin geçmiş değerlerini kullanarak gelecek değerlerini tahmin etme sürecidir. Zaman serileri genellikle belirsizlik içerir. Bu belirsizlik istatiksel belirsizlik ve istatiksel olmayan belirsizlik olarak ikiye ayrılır. İstatiksel olmayan belirsizlik bulanık küme teorisi kullanılarak, istatiksel belirsizlik ise olasılık teorisi kullanılarak modellenir. Zaman serilerinin hem istatiksel hem de istatiksel olmayan belirsizliklerini temsil etmek için olasılık ve neutrosophic küme kavramlarının aynı anda kullanılması tahmin modelinin doğruluğu artırmaktadır. Bu tezde zaman serisi verilerindeki hem istatiksel belirsizliği hem de istatiksel olmayan belirsizliği ele almak için yeni bir olasılıksal neutrosophic zaman serisi tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen bu model üç farklı örnek üzerinde uygulanmış ve literatürdeki mevcut modellerin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen model ile elde edilen değerlerin diğer modellere göre gerçek değerlere daha yakın olduğu sonucuna varılmıştır.
