Neuro fuzzy classification of Wisconsin breast cancer database

Abstract

Bu projenin amacı bulanık mantık metodu kullanarak meme kanseri hücrelerini iyi huylu ve kötü huylu olarak teşhis etmek._x000B_Tezin araştırma evresinde, hücreleri iyi huylu ve kötü huylu olarak ayırmada kullanılan bulanık sistemin kurallarını oluşturmak için Wisconsin meme kanseri veritabanı detaylı bir şekilde incelendi. Bu maksatla bulanık mantık incelendi. Tanılama kısmında üyelik fonksiyonlarının ve kuralların oluşturulmasını sağlayan aynı zamanda MATLAB'da gömülü olan bulanık çıkarım sistemi kullanıldı. Bulanık kurallar, üyelik fonksiyonları, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotları Wisconsin meme kanseri veritabanına göre oluşturuldu._x000B_Aynı zamanda tezde adaptif nöral ? bulanık çıkarım sistemi de kullanıldı. Verinin içeriğini bilmeden bu sistemin kendisine ait kuralları, üyelik fonksiyonlarını, içerme ve anti ? bulanıklaştırma methotlarını ve gene sınıflandırma operasyonu için kendisine ait bir modeli oluşturmasına izin vermek mümkün. The purpose of this project is to diagnose the malignant and the benign breast cancer cells using fuzzy logic classification method._x000B_In the research phase of this thesis, Wisconsin breast cancer database was analyzed in detailed in order to be able to create rules according to fuzzy systems used for classifying the cells into both benign and malignant. For this purpose fuzzy logic was inspected. In the diagnosing section fuzzy inference system which allowed creating membership functions and rules, also built in MATLAB was used. Fuzzy rules, membership functions, implication and defuzzification methods were created according to the Wisconsin breast cancer database._x000B_In the thesis, an adaptive neuro ? fuzzy inference system was also used. Without knowing the content of the data, it was possible to let the system create its own rules, membership functions, implication and defuzzification methods and its own model for the classification operation with this system.