Nötrozofik mantığın görüntü bölütleme ve örüntü tanıma alanlarındaki yeni uygulamaları
Novel applications of neutrosophic logic in the fields of image segmentation and pattern recognition
Yazar: YAMAN AKBULUT
Danışman: PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü bölütleme = Image segmentation

Özet:
Latince'den tarafsız anlamında "neuter" ve Yunanca'dan beceri/bilgelik anlamında "sophia" kelimelerinden oluşan "Neutrosophy" Nötrozofi, 1980 yılında Smarandache tarafından tanıtılmıştır. Nötrozofi, felsefenin, mantığın, küme teorisinin, olasılık ve istatistik bilgisinin bir araya getirildiği bir felsefe dalıdır. bir varlık ya da olay olarak tanımlansın; bu durumda , olmayanlar ve ise 'nın tersidir. Nötrozofi, belirsizliği temsil eden adlı yeni bir kavram sunmaktadır. Ayrıca , ne ne de olarak tanımlanamaz. Nötrozofi, t'nin doğru, i'nin belirsiz ve f'nin yanlış olduğu önermesine dayanan bulanık mantığın bir genelleştirilmesidir. t, i ve f; T, I ve F aralıklarından gerçek değerlerdir ve bunlar üzerinde hiçbir kısıtlama yoktur. Nötrozofi, belirsizlik bilgisine sahip olduğundan bulanık mantık ile çözülemeyen birçok problem nötrozofik mantık ile çözülebilmektedir.
Bu tez çalışmasında nötrozofik mantık kullanarak görüntü bölütleme ve örüntü tanıma alanlarında yeni yöntemlerin eklenmesi ve var olanların geliştirilmesi amaçlanmıştır. Önerilen algoritmalar ve yöntemler aşağıda belirtilmiştir:
•	Gürültü ve aykırı veriye sahip veri kümelerinin kümelenmesi için Çekirdek Nötrozofik C-Ortalamalar (ÇNCO) kümeleme yöntemi,
•	Dengesiz veri kümelerinin sınıflandırılması için yeni bir Nötrozofik Ağırlıklandırılmış Aşırı Öğrenme Makinesi (NAAÖM) yöntemi,
•	Nötrozofik Küme tabanlı k-En Yakın Komşuluk (NK-k-EYK) sınıflandırıcısı,
•	Etkili bir görüntü bölütleme algoritması için Nötrozofik Çizge Kesim (NÇK) önerilmiştir.
Önerilen bu algoritma ve yöntemlerin başarımını değerlendirmek amacıyla gerçek veri kümeleri, yapay veri kümeleri ve çeşitli görüntüler üzerinde deneysel çalışmalar yapılmıştır. Deneysel çalışmalar, önerilen yöntemlerin gürültü ve aykırı veri noktaları gibi belirsizlik içeren veri kümeleri ve görüntüler üzerinde dayanıklı ve etkin bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir.
Bu tez çalışması, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK), Bilim İnsanı Destekleme Daire Başkanlığı (BİDEB), 2214/A Doktora Sırası Araştırma Burs Programı kapsamında desteklenmiştir.

Abstract:
Neutrosophy, composed of "neuter" in neutral sense from Latin and "sophia" in the sense of skill/wisdom from Greek, was introduced by Smarandache in 1980. Neutrosophy is a philosophy that brings together the knowledge of philosophy, logic, set theory, probability, and statistics. defined as an entity or event; in this case is non and is the inverse of . Neutrosophy presents a new concept, , which represents uncertainty. Furthermore, cannot be defined as neither nor . Neutrosophy is a generalization of fuzzy logic based on the assumption that t is true, i is indeterminate, and f is false. t, i, f are in a range of T, I, F and they are real values and there are no restrictions on them. Since neutrosophy has knowledge of uncertainty, many problems that cannot be solved by fuzzy logic can be solved by neutrosophic logic.
In this thesis study, it is aimed to add new methods in image segmentation and pattern recognition areas using neutrosophic logic and to develop existing ones. Proposed algorithms and methods are as follows:
•	Kernel Neutrosophic C-Means (KNCM) clustering method for clustering datasets with noise and outliers,
•	A novel Neutrosophic Weighted Extreme Learning Machine (NWELM) method for classifying unbalanced data clusters,
•	Neutrosophic Set-based k-Nearest Neighbor (NS-k-NN) classifier,
•	Neutrosophic Graph Cut (NGC) is proposed for an efficient image segmentation algorithm.
In order to evaluate the performance of these proposed algorithms and methods, experimental studies on real datasets, artificial datasets, and on the various images have been done. Experimental studies show that the proposed methods have a robust and efficient structure, on images and datasets which contain uncertainty such as noise and outlier data points.
This thesis was supported by "The Scientific and Technological Research Center of Turkey" (TÜBİTAK), The Department of Science Fellowship and Grant Programmes (BİDEB), within the scope of "2214/A Doctorate Research Fellowship Program".