Farklı belirsizlik ortamlarında veri birleştirmesi
Data fusion in different uncertain environment
Yazar: FATMA ATEŞ
Danışman: PROF. DR. DİYAR AKAY
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bilgi (veri) kavramı belirsizlik kavramı ile yakından ilişkilidir. Belirsizlik, bazı bilgi eksikliğinin ortaya konması, bilgi ise belirsizliği azaltmak için gerekli kapasitedir. Bilgi eksikliğini azaltmanın yollarından bir tanesi ortamda farklı kaynakların varlığından yararlanmaktır. Veri birleştirme teknikleri kullanılarak, birden fazla kaynaktan alınan sonuçların bir araya getirilmesi ile elde edilen sonuçlar, bağımsız tek bir kaynağın elde edebileceği bilgilerden daha sağlıklı, zengin ve duyarlı olacaktır. Bu tez çalışmasında görüntü bulanık kümeler için Bonferroni ortalamasına bağlı üç tane birleştirme operatörü önerilmiştir. Bu operatörlerin elde ettiği sonuçların da bir görüntü bulanık sayı olduğu ayrıca birleştirme operatörlerinin arzu edilen bazı özelliklerini sağladıkları ispat edilmiştir. Görüntü bulanık bilgiler için bir karar verme modeli geliştirilerek operatörlerin uygulanabilirliği gösterilmiş mevcut operatörler ile karşılaştırılmıştır. Bilgi eksikliğini göstermenin bir yolu olan belirsizliği ele alan farklı yaklaşımlar vardır. Bu tez çalışmasında Zadeh'in "bir olayın olası olması için mümkün olması gerekir"  tutarlılık prensibi göz önünde bulundurularak üst sınırın fiziksel olabilirlikten, alt sınırın ise bilgisel olabilirlikten oluştuğu aralıklı olabilirlik yapıları önerilmiştir. Önerilen yeni belirsizlik yaklaşımından olasılık bilgisinin elde edildiği bir dönüşüm yöntemi ortaya koyulmuştur. Dönüşüm yönteminin literatürdeki arzu edilen özellikleri sağladığı ispat edilerek bir sayısal örnek ile gösterilmiştir.  Önerilen birleştirme operatörü ile ortamdaki aralıklı olabilirlik bilgilerinin birleştirildiği, önerilen dönüşüm yöntemi ile ise aralıklı olabilirliklerin olasılık bilgisine çevirildiği bir gerçek hayat problemi sayısal örneği çözülerek yöntemlerin uygulanabilirliği gösterilmiştir.

Abstract:
The concept of knowledge (data) is closely related to the concept of uncertainty. Uncertainty is the capacity to reveal some lack of knowledge, and knowledge is the capacity to reduce uncertainty. One of the ways to reduce the lack of information is to take advantage of the presence of different sources in the environment. Using data aggregation techniques, the results obtained by combining the results from more than one source will be healthier, richer and more sensitive than the information that a single independent source can obtain. In this thesis, three aggregation operators based on Bonferroni mean are proposed for picture fuzzy sets. It has been proven that the results obtained by these operators are also a picture fuzzy number, and they also provide some desirable properties of the aggregation operators. A decision making model for picture fuzzy information has been developed and the applicability of the operators has been demonstrated and compared with the existing operators in literature. There are different approaches to addressing uncertainty, which is a way of demonstrating a lack of knowledge. In this thesis, taking into consideration Zadeh's principle of consistency, "for an event to be probable, it must be possible", interval possibility structures are proposed, where the upper limit is physical possibility and the lower limit is epistemic possibility. A transformation method, in which probability information is obtained from the proposed new uncertainty approach, is introduced. It has been exemplified by an application by proving that the transformation method provides the desired properties in the literature. The feasibility of the methods has been demonstrated by solving a numerical example of real-life problem in which the interval possiblity information in the environment is combined with the proposed aggregation operator, and the interval posibilities are converted into probability information with the proposed transformation method.