Mikrodizi Gen İfade Verilerinde Farklı Öznitelik Seçim Yöntemleri ile Sınıflama Yöntemlerinin Performanslarının Değerlendirilmesi

Bioinformatics is an interdisciplinary branch of science that combines statistics, biology, computing, mathematics, and genetics, and thanks to the analysis in bioinformatics, it can be shown which abnormalities causes which disease. In cancer disease, diagnosis with microarray gene expression data, classification procedures and identification of genes that are effective in the structure of cancer are of great importance for early diagnosis of the disease. In the thesis, microarray gene expression data of lung, kidney, lymphoma, cervical, prostate, breast and leukemia cancer types were studied. Since the number of features of the data is high, varFilter, nsFilter, rf, lasso, rfe and limma feature selection methods have been discussed. In filtered data sets, classification models were constructed with Naive Bayes, Support Vector Machines, k-Nearest Neighbor, Artificial Neural Networks and Deep Learning method, which has gained popularity in recent years. Accuracy, sensitivity, specificity and AUC were obtained to demonstrate which classification methods are better in the subject feature selection methods and to compare the performance and success of the generated classification models. Generally, classification models obtained in lasso and limma feature selection methods are more successful than models obtained in other feature selection methods. Deep Learning method is also generally more successful than classical data mining classification methods. Deep learning classification models were also obtained without applying the feature selection method on the datasets. It was compared whether there is a difference between the performances of deep learning models obtained by applying and without applying feature selection methods. In addition, implementation steps were carried out in four different simulation data. Similar results were obtained on real and simulation datasets.İstatistik, biyoloji, bilgisayar, matematik ve genetik bilimlerini bir arada kullanan disiplinler arası bir bilim dalı olan biyoinformatik sayesinde, hangi anormalliklerin hangi hastalığa neden olduğu gösterilebilmektedir. Kanser hastalığında mikrodizi gen ifade verileri ile yapılan teşhis, sınıflama işlemleri, kanserin yapısında etkili olan genlerin belirlenmesi erken teşhiste önemlidir. Bu tez çalışmasında da akciğer, lenfoma, rahim ağzı, prostat, meme ve lösemi kanser türlerine ait mikrodizi gen ifade verileri üzerinde çalışılmıştır. Verilerin öznitelik sayısı fazla olduğu için daha az sayıda öznitelik ile çalışmak amacıyla varFilter, nsFilter, rf, lasso, rfe ve limma öznitelik seçim yöntemleri ele alınmıştır. Öznitelik seçimi yapılmış veri setlerinde Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri, k-En Yakın Komşu ve Yapay Sinir Ağları sınıflama yöntemleri ile son yıllarda popülerlik kazanan Derin Öğrenme yöntemi ile sınıflama modelleri oluşturulmuştur. Veri setlerinde, ele alınan öznitelik seçim yöntemlerinin hangi sınıflama yöntemlerinde daha iyi olduğunu göstermek ve oluşturulan sınıflama modellerinin performanslarını karşılaştırmak için doğruluk, duyarlılık, seçicilik ve ROC eğrisi altında kalan alan değerleri elde edilmiştir. Genellikle lasso ve limma öznitelik seçim yöntemlerinde oluşturulan sınıflama modelleri diğer öznitelik seçim yöntemlerinde oluşturulan modellere göre daha başarılıdır. Derin Öğrenme yöntemi de klasik veri madenciliği sınıflama yöntemlerine göre çoğunlukla daha iyi performans göstermiştir. Veri setleri üzerinde öznitelik seçim yöntemi uygulamadan Derin Öğrenme sınıflama modelleri de elde edilmiştir. Öznitelik seçim yöntemlerini uygulayarak ve uygulamadan elde edilen Derin Öğrenme modellerinin performansları da karşılaştırılmıştır. Ayrıca benzetim çalışması yapılmıştır ve gerçek veri setlerine benzer sonuçlar elde edilmiştir

Equilibrium and stability analysis of delayed neural networks under parameter uncertainties

This paper proposes new results for the existence, uniqueness and global asymptotic stability of the equilibrium point for neural networks with multiple time delays under parameter uncertainties. By using Lyapunov stability theorem and applying homeomorphism mapping theorem, new delay-independent stability criteria are obtained. The obtained results are in terms of network parameters of the neural system only and therefore they can be easily checked. We also present some illustrative numerical examples to demonstrate that our result are new and improve corresponding results derived in the previous literature.Publisher's Versio

A new robust stability criterion for dynamical neural networks with multiple time delays

This paper investigates the problem of the existence, uniqueness and global asymptotic stability of the equilibrium point for the class of neural networks with multiple time delays and parameter uncertainties. Under the assumption that the activation functions are globally Lipschitz continuous, we derive a new criterion for the robust stability of a class of delayed neural networks by utilizing the Lyapunov stability theorems and the Homomorphic mapping theorem. Different from those previously published conditions in the recent literature, the robust stability result presented in this paper not only establishes a time-independent relationship between the network parameters of the neural network, but also takes into account the number the neurons of the designed neural system. Some illustrative numerical examples are also given to make a detailed comparison between our result and the previously published corresponding results. This comparison proves that our result is new and can be considered an alternative condition to those of the previously reported robust stability results.Publisher's Versio