English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Son yıllardaki akademik araştırmalarda ve uygulamalarda belirsizlik anlamı taşıyan kavramların sınıflandırılmasında bulanık kümeleme teorisi kullanılmaktadır. Kümeleme çalışmalarında, bazı objelerin küme üyeliklerinde veya kümeleri tanımlamada bir belirsizlik oluyorsa bulanık kümeleme yaklaşımının kullanılması daha faydalı olacaktır. Ayrıca, Bulanık Kümeleme Analizi diğer istatistiksel analizlerden farklı olarak esnek yapıda ve daha kullanışlı olup herhangi bir varsayıma dayanmaz. Bunun sonucunda, birçok sistemin bulanık sistemler yardımıyla modellenebilmesi ve hatta kopyalanabilmesinde hem bilimsel alanda hem de günlük hayatta oldukça önemli gelişmelere sebep olmuştur. Bu çalışmada, Bulanık Kümeleme Analizinin tüm avantajları göz önünde bulundurularak, Ege bölgesinde faaliyet gösteren Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeleri Geliştirme ve Destekleme İdaresi Başkanlığı (KOSGEB) kapsamındaki farklı ölçeklerdeki şirketler sınıflandırılmıştır. KOSGEB’in belirlediği ölçütlere göre elde edilen veriler kullanılmıştır. Bulanık kümeleme metotları kullanılarak üç farklı ölçeğe göre sınıflandırma yapılmıştır. Bulanık çıkarım sistemi yapısı, bulanık modelleme yapısı ve bulanık kümeleme algoritmaları uygulamalarında kolaylık sağlamak maksadıyla oluşturulmuştur. Bu çalışmadaki sınıflandırma analizi için daha esnek bir model elde edilmiştir. Ayrıca, MATLAB kullanılarak oluşturulan bir yazılım vasıtasıyla araştırmacılara ve uygulayıcılara hızlı bir analiz yapma ve değerlendirme olanağı sağlanmıştır. In recent academic researches and applications, fuzzy clustering theory is used to classify concepts which state uncertainty. In clustering studies, if there is an uncertainty in determining clusters or cluster memberships of some objects, it would be better to use fuzzy clustering approach. Furthermore, Fuzzy Clustering Analysis differ from other statistical analysis as flexible structure, more practical and not based on any assumption. As a result of that, modelling and even copying of many systems with the help of fuzzy systems have been caused considerable development in our lives as well as in scientific field. In this study, considering the all advantages of fuzzy clustering analysis, the companies operating in the Aegean region of KOSGEB with different scales are classified. The data obtained according to the criteria determined by KOSGEB are used. Classification is made by three different scales using fuzzy clustering methods. Fuzzy inference system has been created to provide convenience for applications of fuzzy modelling structure and fuzzy clustering algorithms. For classification analysis in this study were obtained a more flexible model. Also it is intended to provide opportunity of quick analysis and evaluation to researchers and practitioners through a software created using MATLAB.

Grouping of the companies in different scales by fuzzy cluster analysis operating in the Aegean region of KOSGEB (SMEs)