Kidney allocation ranked expert system with CBR techniques
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
IV ÖZET Bu tez durum-tabanlı muhakeme tekniklerini kullanan Organ Tahsis Etme Sıralı Uzman Sistemi (KAFES-CBR)'nin tasarım, uygulama ve değerlendirmesini tanımlar. KAFES-CBR sistemi kolay ve hızlı karar vermeyi gerçekleştirmek için benzerlik eşleştirme fonksiyonlarım önceden basan ile uydurulmuş sonuçlara uygulayarak durum- tabanlı muhakeme tekniklerini kullanır. Durum-tabanlı sonuçlara ek olarak, herbir hasta uzman kişi tarafından belirlenmiş uzaklık değerlerine göre sıralanır. Bu tezin programlama kısmı Windows işletim sistemi üzerinde Java ve MySQL kullanılarak geliştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Organ Tahsis Etme, Uzman Sistem, Durum-Tabanlı Muhakeme, Benzerlik Eşleştirme, Sıralama Ill ABSTRACT This thesis describes the design, implementation and evaluation of Kidney Allocation Ranked Expert System with Case Base Reasoning techniques (KARES-CBR). The KARES-CBR uses case base reasoning techniques by applying similarity matching functions to previous successfully matched results to make this decision easy and quick. In addition to case base results each patient is ranked according to distance values which are set by an expert. The programming part of this thesis is developed using Java and MySQL on Windows operation system. Keywords: Kidney Allocation, Expert System, Case-based Reasoning, Similarity Matching, Ranking.
Collections