Değiştirilmiş ateşböceği optimizasyon algoritması ile kural tabanlı çoklu sınıflama yapılması

Authors : İbrahim Berkan AYDİLEK

Pages : 1097-1108

Doi:10.17341/gazimmfd.369406

View : 17 | Download : 6

Publication Date : 2017-12-08

Article Type : Research Paper

Abstract :Normal 0 21 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Normal Tablo"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:8.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:107%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:"Calibri",sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-fareast-language:EN-US;} Son yıllarda doğadan esinlenerek oluşturulmuş modern sürü zekalı optimizasyon algoritmaları daha popüler hale gelmiştir. Bu optimizasyon tekniklerinden biri de ateşböceği algoritmasıdır. Ateşböceği algoritması doğadaki ateşböceklerinin yaydıkları ışık şiddetine göre daha az parlak olanın parlak olana doğru yönelme prensibini temel alarak çalışır. Doğada ışık, gideceği mesafe ve bulunduğu ortam türüne göre belirli bir miktar emilime uğradığından dolayı şiddeti azalarak yayılmaktadır. Bu yüzden, bu makalede ortamda yani havada meydana gelen anlık değişimlerin ateşböceği algoritması tarafından dikkate alınması önerilmiş ve böylece algoritmanın daha iyi olması sağlanmıştır. Bu şekilde elde edilen değiştirilmiş ve iyileştirilmiş ateşböceği algoritması, literatür çalışmalarında sıklıkla kullanılan çok sınıflı özelliğe sahip iris, car, zoo gibi üç veri kümesi üzerinde sınıflama amacıyla uygulanmıştır. Kural tabanlı sınıflama yapabilmek için her sınıf etiketine ait kural elde edilerek kural listesi oluşturulmuş ve sınıflama başarısı C4.5, PART, Naive-Bayes gibi bilinen diğer sınıflama yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlarda, önerilen sınıflama yönteminin oldukça yeterli ve başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Keywords : Ateşböceği optimizasyon algoritması, kural çıkarımı, kural tabanlı sınıflama