Filters

2007 - 200922010 - 20162
Reset filters

Settings

Subject: Decision support systems

Search Results

Now showing 1 - 4 of 4
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - WoS: 19
    Citation - Scopus: 24
    Increasing Accuracy of Two-Class Pattern Recognition With Enhanced Fuzzy Functions
    (Pergamon-elsevier Science Ltd, 2009) Celikyilmaz, Asli; Tuerksen, I. Burhan; Aktas, Ramazan; Doganay, M. Mete; Ceylan, N. Basak
    In building an approximate fuzzy classifier system, significant effort is laid oil estimation and fine tuning of fuzzy sets. However, in such systems little thought is given to the way in which membership functions are combined within fuzzy rules. In this paper, a robust method, improved fuzzy classifier functions (IFCF) design is proposed for two-class pattern recognition problems. A supervised hybrid improved fuzzy Clustering for classification (IFC-C) algorithm is implemented for structure identification. IFC-C algorithm is based oil it dual optimization method, which yields simultaneous estimates of the parameters of (c-classification functions together with fuzzy c partitioning of dataset based oil a distance measure. The merit of novel IFCF is that the information oil natural grouping of data samples i.e., the membership values, are utilized as additional predictors of each fuzzy classifier function to improve accuracy of system model. Improved fuzzy classifier functions are approximated using statistical and soft computing approaches. A new semi-non-parametric inference mechanism is implemented for reasoning. The experimental results Of the new modeling approach indicate that the new IFCF is it promising method for two-class pattern recognition problems. (c) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Üniversite Karar Destek Sistemi için Veri Ambarı Tasarımı
    (2007) Türkmen, Güzin; Çağıltay, Nergiz Ercil; Yazıcı, Ali
    Veri ambarı bir çok organizasyon için çagdas bir meseledir ve bilgi teknolojileri için yeni bir alandır. Özellikle egitimsel amaçlı kullanımda, veri ambarları birçok fayda saglar. Veri ambarları yeni bir alan oldugundan, akademik veri yapıları ve bu veriyi analiz etmedeki karmasa ile ilgili çok az sayıda arastırma yapılmıstır. Egitim kurumları basarıyı, ticari amaçlı organizasyonlardan çok farklı ölçer ve bu çevrede anlamlı olan analizler veri ambarlamada nadir problemler ortaya çıkarır. Bu tezin amacı, var olan Ögrenci Bilgi Sisteminden (MasterSIS) alınan veriyi sorgulayacak bir karar destek sistemi hazırlamak ve Atılım Üniversitesi Yüksek Lisans Programı'nda akademik karar vermeyi destekleyici rapor çıktıları almayı saglamaktır. Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemleri, Veri Ambarı, Egitim
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Yiyecek içecek sektörü için çok ürünlü, çok aşamalı üretim planlamasına yönelik model ve karar destek sistemi önerisi
    (2016) Tirkeş, Güzin; Çelebi, Neşe; Koyuncu, Murat
    Gıda ve içecek endüstrisinde; üretim planlama kararı güvenilir bir talep tahminine bağlıdır. Bu üretim alanlarında -özellikle hammaddelerin bozulabilir olduğu düşünüldüğünde- taleplerin zamanlamasını tahmin etmek; üretimi planlamak ve müşteri gereksinimlerini karşılamak için çok önemlidir. Literatürde gıda ve içecek endüstrisinde talep tahmini yapmak için, otoregresif hareketli ortalama (ARMA), otoregresif entegre hareketli ortalama (ARIMA), doğrusal olmayan ARMA modelleri, Holt-Winters metodları, yapay sinir ağları (ANN), genetik algoritmalar gibi çeşitli istatistiksel modellerin denendiği görülmektedir. Yapılacak tahminler için kullanılacak model verilerin karakteristiğine -'eğilim' veya 'mevsimsellik' özelliklerine- bağlıdır. Bu çalışmada 'gerçel zamanlı, çok aşamalı ve çok hatlı' bir üretim sürdürürken, hem toptan hem de perakende satış yapan bir reçel-şerbet üretim tesisi ele alınmaktadır. Tesisin; kapasite sınırlamaları ve taleplerin belirsizliği gibi sorunların varlığında oluşan üretim zamanlaması problemini çözebilmek için 'zaman serileri analizi' temelli bir talep tahmini yaklaşım modeli kurulmuştur ve bu çalışmada bu model tanıtılmaktadır. Uzun dönem talep tahmini için kullanılan 'zaman serileri modeli işletmenin iki yıllık satış verilerinden elde edilen aylık satış bilgilerinden oluşturulmuştur. Modelde Holt ve Winters'ın üçlü üstel düzleştirme ve mevsimsel düzeltme metotları kullanılarak 2015 yılı için talep tahmini yapılmıştır. Uygulama, gıda ve içecek sektöründe mevsimsel belirsizlikleri ele alabilen ilk çalışmalardan biridir. Modelin tutarlılığında hata ölçütü olarak ortalama mutlak yüzdesel hata (MAPE) kriteri ele alınmıştır. Talep tahmin modelini kurduktan sonra, envanter planlama modülünü de içeren, üretim planlama ve zamanlama modeli olarak karışık tam sayılı programlama modeli kullanılmıştır. Geliştirilen modelin 'belirsizlik' içeren durumlara da kolaylıkla uyum gösterebilir olması, modeli hem şu anki problemin çözümü hem de gelecekteki çalışmalar için en uygun seçenek kılmaktadır. Çalışmanın son kısmında, uç noktalara varan değişken taleplerin olduğu durumlarda kullanıcılara yardımcı olabilecek bir karar destek sistemi önerilmiştir.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation - WoS: 2
    Citation - Scopus: 1
    A Mathematical Model Proposal for Cost-Effective Course Planning in Large Hierarchical Organizations
    (Elsevier, 2014) Karamalak, Levent; Sabuncuoglu, Ihsan; Ozkil, Altan
    Hierarchical organizations, especially in government agencies, are known by their pyramidal structures and continuous training needs resulting from promotions and/or assignments. Using scientific and rational methods in the job analysis/description, recruitment/selection, assignment, performance appraisal and career planning functions of human resource management (HRM) process decreases training costs. In this study, we develop a new chain of methodologies (the cost-effective course planning model (CECPM)) to decrease training costs and increase the level of specialization. This methodology is implemented in the following steps of the HRM process: (1) the job analysis/description step, where our Mission Description Matrix defines in measurable units the amount of training needed for an employee assigned to a position, (2) the career matrix step, where the minimum training costs for an employee's career path are determined using our network-flow model and (3) the assignment step, where we propose a decision support system composed of an analytical hierarchy process, linear programming and Pareto optimality analysis. The results indicate that our proposed system ensures minimum training needs while satisfying person-to-position compatibility and personnel's preferences. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.