Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS’in eğitilmesi
Yükleniyor...
Tarih
2017
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Sınıflandırma, verilerin analiz edilmesi için önemli bir veri madenciliği tekniği olup tıp, genetik ve biyomedikal mühendisliği başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle tıp alanında DNA mikrodizi gen ekspresyon verilerini sınıflandırmaya yönelik yapılan çalışmalarda artış görülmektedir. Ancak, mikrodizi gen ekspresyon (ifade) verilerinde bulunan gen sayılarının çokluğu ve bu veriler arasında doğrusal olmayan bağıntılar bulunması gibi problemlerden dolayı geleneksel sınıflandırma algoritmalarının başarımları sınırlı kalabilmektedir. Bu sebeplerden dolayı son yıllarda sınıflandırma probleminin çözümü için yapay zekâ tekniklerine dayalı sınıflandırma yöntemlerine olan ilgi giderek artmaya başlamıştır. Bu çalışmada, karaciğer mikrodizi kanser veri setinin sınıflandırılması için Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) ve Genetik Algoritmaya (GA) dayalı hibrid bir yaklaşım önerilmiştir. Simülasyon sonuçları, diğer bazı yöntemlere ait sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlardan, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu görülmüştür.
Classification is an important data mining technique, which is used in many fields mostly exemplified as medicine, genetics and biomedical engineering. The number of studies about classification of the datum on DNA microarray gene expression is specifically increased in recent years. However, because of the reasons as the abundance of gene numbers in the datum as microarray gene expressions and the nonlinear relations mostly across those datum, the success of conventional classification algorithms can be limited. Because of these reasons, the interest on classification methods which are based on artificial intelligence to solve the problem on classification has been gradually increased in recent times. In this study, a hybrid approach which is based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Algorithm (GA) are suggested in order to classify liver microarray cancer data set. Simulation results are compared with the results of other methods. According to the results obtained, it is seen that the recommended method is better than the other methods.
Classification is an important data mining technique, which is used in many fields mostly exemplified as medicine, genetics and biomedical engineering. The number of studies about classification of the datum on DNA microarray gene expression is specifically increased in recent years. However, because of the reasons as the abundance of gene numbers in the datum as microarray gene expressions and the nonlinear relations mostly across those datum, the success of conventional classification algorithms can be limited. Because of these reasons, the interest on classification methods which are based on artificial intelligence to solve the problem on classification has been gradually increased in recent times. In this study, a hybrid approach which is based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Algorithm (GA) are suggested in order to classify liver microarray cancer data set. Simulation results are compared with the results of other methods. According to the results obtained, it is seen that the recommended method is better than the other methods.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Fizik, Akışkanlar ve Plazma, Mühendislik, Kimya, Fizik, Atomik ve Moleküler Kimya, Savunma Bilimleri, Kristalografi, Paleontoloji, Bilgisayar Bilimleri, Teori ve Metotlar, Nanobilim ve Nanoteknoloji, Kimya, Uygulamalı, Ekoloji, Spektroskopi, Fizik, Katı Hal, Taşınım, Ortak Disiplinler, Parazitoloji, Bilgisayar Bilimleri, Sibernitik, Mühendislik, Makine, Kimya, Ortak Disiplinler, Su Kaynakları, Robotik, Endüstri Mühendisliği, İstatistik ve Olasılık, Yerbilimleri, Ortak Disiplinler, Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Bilgisayar Bilimleri, Disiplinler Arası Uygulamalar, Evrim Biyolojisi, Matematik, Çevre Bilimleri, Kimya, İnorganik ve Nükleer, Genetik ve Kalıtım, Kimya, Tıbbi, Otomasyon ve Kontrol Sistemleri, Termodinamik, Jeoloji, Biyoliji Çeşitliliğinin Korunuması, Fizik, Nükleer, Kuş Bilimi, Bilgisayar Bilimleri, Donanım ve Mimari, Fizik, Ortak Disiplinler, Yeşil, Sürdürülebilir Bilim ve Teknoloji, Üreme Biyolojisi, Elektrokimya, Denizcilik, Fizik, Partiküller ve Alanlar, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Uzaktan Algılama, Görüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi, Gıda Bilimi ve Teknolojisi, Mühendislik, Jeoloji, Kimya, Organik, Fizik, Uygulamalı, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, İmalat Mühendisliği, Fizik, Matematik, Mühendislik, Elektrik ve Elektronik, İnşaat ve Yapı Teknolojisi, Kimya, Analitik, Çevre Mühendisliği, Entomoloji, Optik, Biyoloji, Enerji ve Yakıtlar, Fizikokimya, Telekomünikasyon, İnşaat Mühendisliği, Metalürji Mühendisliği
Kaynak
Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
21
Sayı
1
