Fen Bilimleri Enstitüsü / Science Institute
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11727/1392
Browse
3 results
Search Results
Item Proje bütçe tahsisi için bulanık programlamaya dayalı bir değerlendirme süreci ve karar destek sistemi önerisi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2025) Budak, Seda NurAraştırma ve geliştirme projelerinin değerlendirilmesi ve finansman kararlarının etkinliği ile stratejik tutarlılığının artırılması, kamu kaynaklarının verimli kullanımı açısından kritik bir gerekliliktir. Mevcut uygulamalarda karşılaşılan güncelliğini yitirmiş, ağırlıkları sezgisel olarak atanmış ve kurumsal önceliklerle uyumlu olmayan değerlendirme kriterleri, kaynak tahsisinde etkinliği azaltan önemli bir sorun oluşturmaktadır. Bu kapsamda, uzman görüşleri ve literatür analizi yoluyla belirlenen kriterlerin görece önemleri Shannon entropisi ile nesnel olarak değerlendirilmiş ve sistematik bir değerlendirme çerçevesi tasarlanmıştır. Proje önerileri, k-ortalamalar kümeleme algoritması kullanılarak belirli profil gruplarına sınıflandırılmış ve bu profiller ile değerlendirme puanlarına dayalı olarak bütçe tahsisini optimize etmek amacıyla bir bulanık matematiksel programlama modeli geliştirilmiştir. Ayrıca, sürecin kurumsal ortamlarda uygulanabilirliğini artırmak için kullanıcı dostu bir karar destek sistemi tasarlanarak değerlendirme iş akışına entegre edilmiştir. Sonuçlar, önerilen yaklaşımın daha hızlı, açık, izlenebilir ve stratejik olarak uyumlu değerlendirmeler sağladığını ve duyarlılık analizleriyle modelin sağlamlığının doğrulandığını ortaya koymaktadır. Bu bulgular, kurumsal karar alma süreçlerinin optimizasyonu, ulusal önceliklerle daha etkili uyum sağlanması ve Ar-Ge destek mekanizmalarının genel etkinliği ile izlenebilirliğinin güçlendirilmesi açısından önemli katkılar sunmaktadır. Improving the effectiveness and strategic consistency of research and development evaluation and funding decisions is a critical requirement for the efficient use of public resources. In current practice, obsolete evaluation criteria with subjectively assigned weights and inadequate alignment with institutional priorities pose a substantial challenge that reduces the effectiveness of resource allocation. The significance of criteria determined through expert consultation and literature review was objectively assessed using Shannon entropy, and a systematic evaluation methodology was established. Project proposals were classified into specific profile groups utilizing the k-means clustering algorithm, and a fuzzy mathematical programming model was formulated to optimize budget allocation based on these profiles and evaluation scores. A user-friendly decision support system was designed and integrated into the evaluation workflow to enhance practical applicability in institutional contexts. The findings indicate that the suggested methodology facilitates expedited, clearer, more traceable, and strategically aligned assessments, with sensitivity studies validating the model's resilience. These findings significantly enhance institutional decision-making, improve alignment with national priorities, and strengthen the efficiency and traceability of R&D support mechanisms.Item Alışılmamış imalat yöntemlerinin seçiminde bir karar destek sisteminin geliştirilmesi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimler Enstitüsü, 2024) Kargın, Leman; İç, Yusuf TanselBu tez çalışmasında Alışılmamış İmalat Yöntemlerinin (AİY) seçimi için bir Karar Destek Sistemi (KDS) geliştirilmiştir. Geliştirilen KDS’de öncelikle literatürde gerçekleştirilmiş çalışmalardan yola çıkarak yapılacak işlemlere uygun AİY’ler veri tabanından belirlenerek bir alternatif setinin oluşturulması sağlanmıştır. Ardından literatürde yaygın bir şekilde AİY seçiminde kullanılmış olan AHP ve TOPSIS yöntemleri bütünleşik olarak uygulanarak işe en uygun AİY’nin belirlendiği bir seçim modeli oluşturulmuştur. Sonrasında elektro kimyasal delik delme işlemi özelinde bu işlemle delinmiş deliklerin görüntülerini görüntü işleme teknikleriyle işleyen, ön eleme ve AHP-TOPSIS modeli sonucu belirlenmiş olan AİY için uygun işleme parametrelerinin de önerildiği ikinci seviye bir model KDS’ye entegre edilmiştir. Son aşamada ise görüntü işleme teknikleri ile elde edilen farklı performans yanıtlarına sahip olan farklı parametre setlerinden oluşan alternatifler TOPSIS modeline aktarılarak performans yanıtlarına kullanıcının atayacağı ağırlık değerlerine göre en uygun parametre kombinasyonunun tespitinin sağlandığı bir en iyileme modülü de KDS’ye eklenmiştir. Böylece AİY seçim sürecinin tüm değerlendirme ve analiz aşamalarını içeren bütünleşik bir KDS ortaya konabilmiştir. Geliştirilen KDS ileriki dönemlerde diğer AİY’lerin işlemler özelindeki görüntülerinin veri tabanına yüklenmesi ile diğer işlemler için de işleme parametresi değeri verebilecek bir yapıda oluşturulmuştur. KDS, Python programlama dili kullanılarak geliştirilmiş ve uygulama çalışmaları ile KDS’nin işlevselliği gösterilmeye çalışılmıştır. In this thesis, a decision support system (DSS) was developed for the selection of Nontraditional Manufacturing Processes (NTMPs). In the developed DSS, first of all, based on the studies carried out in the literature, suitable NTMPs were determined from the database, and an alternative set was created. Then, AHP and TOPSIS methods, which have been widely used in the selection of AHPs in the literature, were integrated into the DSS to determine the most suitable NTMP for the defined operation. Afterward, a second level model was integrated into the DSS, which processes the images of the holes drilled with this process with image processing techniques, specifically for the electrochemical hole drilling process, and also recommends the appropriate processing parameters as a result of the pre-screening module and AHP-TOPSIS model. In the last stage, alternatives consisting of different parameter sets with different performance responses, obtained through image processing techniques, were transferred to the TOPSIS model, and an optimization module was integrated into the DSS, which enables the determination of the most appropriate parameter combination according to the weight values assigned by the user to the performance responses. Thus, an integrated DSS that includes all evaluation and analysis stages of the NTMP selection process was developed. The developed DSS was created in a structure that can provide processing parameter values for other processes in the future by uploading process-specific images of other NTMPs to the database. DSS was developed using Python programming language, and the functionality of DSS was tried to demonstrate with application studies.Item Hipokrat-I: Bayes ağı tabanlı tıbbi teşhis destek sistemi(Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006) Yücebaş, Sait Can; Sever, HayriKlinik karar destek sistemleri; klinik kararlarda destek saglayan bilgisayar programlarıdır. Bu sistemler hekimlere, hastalara ait özel klinik bilgileri dikkate alarak karar verebilmeleri için yardım eder. Klinik karar destek sistemleri; saglık bakım hizmetlerinin kalitesini gelistirme, erken teshis, hataları önleme, uygun tedavi ve maliyetlerin azaltılması gibi konularda büyük faydalar saglayabilir. Tıp alanının oldukça genis olmasından dolayı bu tür sistemler sadece belirli bir alt dalda teshis destegi verebilmektedir. Bu tür sistemlerin olusturulmasına 1970’lerde baslanmıs ve 80’lerdeki Yapay Zeka akımı ile en uç noktasına ulasılmıstır. Daha sonra pek de üzerinde durulmayan bu konu son yıllarda yasanan teknolojik gelismelerle (özellikle islemci güçleri ve saklama alanlarının artması) tekrar gündeme gelmistir. Tıp alanında teshis destegi veren sistemler gelistirilirken Yapay Sinir Agları, Bulanık Mantık, Kural Tabanlı Yaklasım ve Bayes Agları gibi yöntemler tercih edilmistir. Tez kapsamında yukarıda bahsi geçen teknikler incelenmis ve Bayes Ag yapısı ile bir teshis destek sistemi olusturulmustur. Bu sistem tiroit hastalıkları üzerinde gelistirilmis olup farklı tiroit çesitlerini teshis edebilmektedir. Sistemin olusturulabilmesi için elektronik ve elektronik olmayan hasta kayıtlarından yararlanılmıstır. Ayrıca ilgili hastalıgın teshisine gidilirken uygulanacak testler, hangi konsültasyonların yapılacagı ve ilgi bulguların tanıya yaklasık hangi oranda katkıda bulundugu alan uzmanlarının yardımı alınarak belirlenmistir. Bu çalısmanın ileriki zamanlarda gelistirilecek olan melez teshis sisteminin bir bacagını olusturması planlanmaktadır. Bu melez sistem, kural tabanlı yaklasım ile Bayes aglarını birlestirecek bir yapıdır. Her iki alt modülün kendisine ait çıkarsama mekanizması olacak ve elde edilen sonuçlar verilecek agırlıklara göre dogrusal olarak birlestirilerek ilgili teshisler kullanıcıya sıralanacaktır.