Show simple item record

dc.contributor.advisorAladağ, Çağdaş Hakan
dc.contributor.authorKaman, Zeynep
dc.date.accessioned2018-12-26T10:36:25Z
dc.date.available2018-12-26T10:36:25Z
dc.date.issued2018
dc.date.submitted2018-06-08
dc.identifier.citationKAMAN,Z., Risk Analizinde Bulanık Mantığın Kullanılmasına Yönelik Bir Uygulama Çalışması, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Ankara, 2018.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/5525
dc.description.abstractIn order to be able to produce solutions to the problems we face in our daily lives, researchers are trying to transfer the focused processes to analysis systems as realistically as possible. The success of implementation studies depends on the ability to transfer the highest level of information to the analysis process. This has inreased the necessity for verbal variables that increase the wealth of information in the analysis, however make the solution difficult. With more and more usage of linguistic variables due to the use of fuzzy logic based methods, the formation of solution systems similar to human thinking process are becoming widespread. Factors affecting risk and explaining risk levels are predominantly verbal in risk analysis studies. Fuzzy logic based methods provide a transition structure between classes in accordance with the structure of linguistic variables, therefore it is a reason for using fuzzy methods in studies. In this study, a risk analysis study was performed using fuzzy c-means methods from fuzzy clustering methods. Market surveillance data are used as application data. General information about the study is given in the first part, which is the entrance section. In the second and third chapters, the concepts of risk and market surveillance that application data are used, are examined. In the fourth chapter, fuzzy logic and fuzzy set concepts are briefly mentioned, and, information about fuzzy c-means methods used in practice are given in the fifth part. The sixth section contains the details of the implementation and the results of the k-means method, which is a classical logic application with the fuzzy c-means method, are evaluated and the classification success of the methods are compared. In the seventh chapter, which is the final chapter, the results were evaluated and suggestions are made for improvement of the study.tr_TR
dc.description.tableofcontentsÖZET i ABSTRACT iii TEŞEKKÜR v İÇİNDEKİLER vi ÇİZELGELER viii ŞEKİLLER ix KISALTMALAR x 1. GİRİŞ 1 2. RİSK ANALİZİ 4 2.1. Risk 4 2.2. Risk Analizi 5 2.3. Risk Analizi Süreci 7 2.4. Risk Analizi Yöntemleri 8 2.4.1. Nitel (Kalitatif) Risk Analizi 9 2.4.2. Nicel (Kantitatif) Risk Analizi 10 2.5. Risk Analizinin Temel İlkeleri 13 2.6. Risk Analizi Sonuçlarının Güvenirliğini Etkileyen Faktörler 14 3. PİYASA GÖZETİMİ VE DENETİMİNDE RİSK ANALİZİ 15 3.1. Piyasa Gözetimi ve Denetimi 15 3.2. Piyasa Gözetimi ve Denetiminin Genel İlkeleri 15 3.3. Piyasa Gözetimi ve Denetimi Faaliyetlerinin Ortaya Çıkışı ve Gelişimi 18 3.4. Türkiye’de Piyasa Gözetimi ve Denetimi 20 3.5. Piyasa Gözetimi ve Denetiminde Risk Analizi 22 3.6. Piyasa Gözetimi ve Denetiminde Risk Analizi Süreci 23 3.7. Avrupa Birliği Ülkelerince Kullanılan Risk Analizi Yöntemi 24 3.8. Türkiye’de Risk Analizi Uygulamaları 27 3.9. Risk Analizi Çalışmalarında Yapılan İyileştirme Çalışmaları 29 3.10. Risk Analizinin Avantajları ve Dezavantajları 31 4. BULANIK MANTIK 33 4.1. Bulanık Mantık 33 4.2. Bulanık Mantığın Bazı Uygulama Alanları ve Risk Analizinde Kullanımı 34 4.3. Bulanık Mantığın Sağladığı Avantajlar ve Dezavantajlar 36 4.4. Bulanık Küme Teorisi 37 4.5. Bulanık Kümelerin Temel Özellikleri 40 5. BULANIK KÜMELEME ANALİZİ 41 5.1. Geleneksel Bulanık Kümeleme Algoritmaları 43 5.1.1. Bulanık C-Ortalamalar (BCO) Algoritması 43 5.1.2. Gustafson-Kessel (GK) Algoritması 45 5.1.3. Gath-Geva (GG) Algoritması 46 5.2. Bulanık Kümeleme Algoritmalarında En Uygun Küme Sayısı 47 6. UYGULAMA 52 6.1. Uygulamada Kullanılan Değişkenler 54 6.2. Veri Setinin Genel Değerlendirmesi 56 6.3. Bulanık C-Ortalamalar Yönteminin PGD Verisine Uygulanması 58 6.4. K- Ortalamalar Yönteminin PGD Verisine Uygulanması 61 6.5. Kümeleme Sonuçlarının Değerlendirilmesi 63 7. SONUÇ VE ÖNERİLER 67 KAYNAKLAR 71 ÖZGEÇMİŞ 75tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectBulanık Kümeleme, Bulanık C-Ortalamalar, Piyasa Gözetimi ve Denetimi, Risk Analizi, Fuzzy Clustering, Fuzzy C-Means, Market Surveillance, Risk Analysistr_TR
dc.subjectBulanık Kümeleme
dc.subjectBulanık C-Ortalamalar
dc.subjectPiyasa Gözetimi ve Denetimi
dc.subjectRisk Analizi
dc.subjectFuzzy Clustering
dc.subjectFuzzy C-Means
dc.subjectMarket Surveillance
dc.subjectRisk Analysis
dc.titleRisk Analizinde Bulanık Mantığın Kullanılmasına Yönelik Bir Uygulama Çalışmasıtr_TR
dc.typemasterThesistr_TR
dc.description.ozetAraştırmacılar, günlük hayatımızın içinde karşılaştığımız problemlere çözüm üretebilmek adına, odaklanılan süreçleri olabildiğince gerçekçi bir şekilde analiz sistemlerine aktarmaya çalışmaktadır. Uygulama çalışmalarının başarıya ulaşması, sürece ilişkin her türlü veriden en yüksek bilgiyi analiz sürecine aktarabilmeye bağlıdır. Bu durum, analizlerdeki bilgi zenginliğini artıran ancak, çözüm yolunu zorlaştıran sözel değişkenlere olan gereksinimin daha fazla hissedilmesini sağlamıştır. Son dönemde yapılan çalışmalarda kullanılan bulanık mantık temelli yöntemler ile dilsel değişkenlerden daha çok faydalanılmasıyla birlikte insan düşünme şekline yakın çözüm sistemlerinin oluşumu yaygınlaşmaktadır. Risk analizi çalışmalarında, riski etkileyen ve risk seviyelerinin açıklanmasında kullanılan faktörler ağırlıklı olarak sözel yapıdadır. Bulanık mantık tabanlı yöntemlerin dilsel değişkenlerin yapısına uygun olarak sınıflar arasında geçişli bir yapıya imkân sunması, çalışmalarda bulanık yöntemlerin kullanılması için bir tercih sebebi olmaktadır. Bu çalışmada bulanık kümeleme yöntemlerinden bulanık c-ortalamalar yöntemi kullanılarak bir risk analizi çalışması gerçekleştirilmiştir. Uygulama verisi olarak piyasa gözetimi ve denetimi verisi kullanılmıştır. İlk bölüm giriş bölümü olup çalışma hakkında genel bir bilgilendirme yapılmıştır. İkinci ve üçüncü bölümlerde risk ve uygulama verilerinin kullanıldığı piyasa gözetimi ve denetimi kavramları incelenmiştir. Dördüncü bölümde bulanık mantık ve bulanık küme kavramlarından kısaca bahsedilmiş, beşinci bölümde uygulamada kullanılan bulanık c-ortalamalar yöntemi hakkında bilgi verilmiştir. Altıncı bölüm uygulamanın detaylarını içermekte olup bulanık c-ortalamalar yöntemi ile klasik mantık uygulaması olan k-ortalamalar yöntemi sonuçları değerlendirilmiş ve yöntemlerin sınıflandırma başarısı karşılaştırılmıştır. Son bölüm olan yedinci bölümde sonuçlar değerlendirilmiş ve çalışmanın geliştirilmesine ilişkin önerilerde bulunulmuştur.tr_TR
dc.contributor.departmentİstatistiktr_TR
dc.contributor.authorID10199097tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record