BULANIK SİNİR AĞI İLE ARMA SİSTEM MODELLEME
|
|
- Bariş Hamzaoğlu
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BULANIK SİNİR AĞI İLE ARMA SİSTEM MODELLEME Nurhan KARABOĞA 1, Mehmet ERLER 2, Ali DURMUŞ 3 1,3 Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü, Erciyes Üniversitesi, 38039, Kayseri 2 Sivil Havacılı Yüse Oulu,Uça Elt.Eletroni B., Erciyes Üniversitesi, 38039, Kayseri 1 e-posta : nurhan_@erciyes.edu.tr 2 e-posta: merler@erciyes.edu.tr, 3 e-posta: alidurmu@yahoo.com Anahtar Sözcüler: Sistem Modelleme, ARMA Sistem, Bulanı Sinir Ağı ÖZET Sistem modelleme, deneysel yolla elde edilmiş verilerden faydalanara dinami sistemlerin modelinin elde edilmesidir. Bu model yardımıyla, sistemin ilerii aşamalardai çıış işaretinin tahmin edilmesi, birço alanlarda arşılaşılan problemlerin çözülmesinde olduça yararlıdır. Sistem modelleme, doğrusal ve doğrusal olmayan sistem modelleme olma üzere iiye ayrılır. Bu çalışmada yapay sinir ağları(neural Networs) ve Bulanı (fuzzy) mantığın bileşimi olan Bulanı Sinir Ağı (Neuro-Fuzzy-BSA) ile ARMA (Autoregresive Moving Average-özbağlanımlı ortalama) sistemin modellemesi gerçeleştirilmiştir. 1. GİRİŞ Sistemlerin modellenmesinde ullanılan lasi teniler, model yapısının ve bazı istatistii değerlerin yani modelin derecesi, giriş değeri gibi parametrelerin bilinmesi durumunda iyi çözümler sunmatadır[1]. Bu bilgilerin elde edilmediği durumlarda modelleme performansında düşme yaşanmatadır. Yapay zea tenileri öğrenme, genelleme yapma, olaylıla farlı problemlere uygulanabilme, gürültüye arşı toleransları ve hızlı işlem yapabilmelerinden dolayı farlı problemlerin çözümünde sılıla ullanılmatadır. BSA ise yapay sinir ağı ve bulanı sistemlerin birleşiminden meydana gelmiştir[2]. Bundan dolayı BSA sistemler her ii sisteminde avantajlarını içermete ve dezavantajlarını yo etmetedirler. Literatürde sistem modelleme için ullanılan birço algoritma ve uygulamalar mevcuttur. Kullanılan algoritma ve teniler, endine has problemleri çözme için geliştirildiğinden dolayı, her problem için geçerli çözüm sunmamatadırlar. Çalışmanın iinci bölümünde sistem modelleme, üçüncü bölümünde Bulanı Mantı, dördüncü bölümde Yapay Sinir Ağları(YSA), beşinci bölümde de bu ii yapay zea teniğinin bileşimi olan BSA anlatılacatır. Çalışmanın son bölümünde ise BSA nın ARMA sistem modelleme uygulaması haında bilgi verilere sonuçlar yorumlanmıştır. 2. SİSTEM MODELLEME Sistem modelleme, uygulamalarla veya matemati ifadelerle elde edilmiş verilerden faydalanara sistemlerin modellerinin elde edilmesidir[1]. Sistem modellemede amaç, bilinmeyen bir sistemin transfer fonsiyonunun belirlenmesidir. Bir ço durumda, modellemenin başlıca amacı, tasarıma yardımcı olabilmetir. Aynı zamanda sistem azancı ve sistemin dinami davranışlarının bilinmesi geretiği durumlarda da modelleme önemli olmatadır. Uygulamalarda arşılaşılan ayrı zamanlı sistemlerde veri olara giriş ve çıış değerlerinin yardımıyla sistemin modellenmesi gereir. Bu tür sistemler için ARMA modelleme yöntemleri geliştirilmiştir[3]. Genel olara bu modellerde, giriş dizisi u[n] ile, çıış dizisi ise y[n] ile ifade edilir. Bu diziler arasında: p y[ n] = a y[ n ] + b u[ n ] (1) = 1 = 0 q
2 şelinde doğrusal far denlemi yazılabilir. Burada, p AR (Autoregresive- öz bağlanımlı) model derecesini, q MA (Moving Averageortalama hareet) model derecesini belirtir, a ve b ise model parametreleridir. Bir ARMA modelin transfer fonsiyonu ele alındığında bütün sıfırların ve utupların z düzleminde birim dairenin içinde olduğu varsayılır. Burada model parametreleri farlı yalaşımlar ullanılara belirlenir. Bu değerlerin aynısını elde etme model başarımına bağlıdır. Modelleme işleminin temel basamaları aşağıdai gibi verilebilir: a. Sistemin girişine herhangi bir işaret (darbe, basama, sinüs veya rasgele işaretler) uygulanara, sistemin bu işarete verdiği cevabı çıış işareti olara aydedilir. b. Sisteme uygun bir model yapısı tespit edilir. Bu model yapısı doğrusal olabileceği gibi, çoğu fizisel sistemin davranışını gösteren doğrusal olmayan model yapısı da ullanılabilir. c. Elde edilen modelin parametreleri, bazı istatistii veya tahmini yöntemlerle belirlenir. Modelleme işleminin en önemli aşaması, bu parametrelerin doğru şeilde belirlenmesidir. d. Parametreleri belirlenen modelin girişine, sisteme uygulanmış olan giriş işareti uygulanıp, modelden alınan çıış işareti ile sistemin gerçe çıışı arasındai far bulunur. Eğer far büyüse, başa bir model yapısı veya yeni bir parametre tespit yöntemi belirlenmesi için b. şıındai işleme geri dönülür. Eğer far ço üçüse bu model sistemi tanımlama ve ontrol etme için ullanılabilir. 3. BULANIK MANTIK Niteliği tam anlaşılamayan, iyi seçilmeyen, net olmayan şelinde tanımlanan bulanılı, dereceli üyeli avramı ile il ez 1965 yılında Lütfü A. Zadeh tarafından tanımlanmıştır [3,8]. Bulanı ümelere dayalı olan bulanı mantı genelde, insan düşüncesine özdeş işlemlerin gerçeleşmesini sağlamala, gerçe dünyada sı sı meydana gelen belirsiz ve esin olmayan verileri modellemede yardımcı olur. Klasi üme teorisinde esin hatlar vardır ya doğru yada yanlış. Bulanı üme teorisi ise az, sı, orta, düşü, birço, gibi dilbilimsel yapıları ullanara dereceli veri modellemesi gerçeleştirmetedir. Kurallar, bulanı sistemin davranışını tanımladığından, bulanı ümeler endi içerisinde öğrenmetedir. Bulanı üme, esin geçişleri elimine edere belirsizli avramının tanımını yeniden verir ve evrendei bütün bireylere üyeli derecesi değerini atayara matemati ifadelerle tanımlar. Bulanı ümede her bir elemanın ümeye, üyeli derecesini veren üyeli fonsiyonu vardır. Bulanı ümede üç tip üyeli fonsiyonu vardır; üçgen, yamu ve paraboli. Üyeli derecesinin değeri sıfır ile bir arasındadır. Bulanı bir uzman sistem geliştirme işlemi beş aşamada gerçeleşmetedir. Bunlar aşağıdai gibi sıralanır [4]: a. Problemin ve temel dilsel değişenlerin belirlenmesi, b. Bulanı ümelerin oluşturulması, c. Bulanı uralların belirlenmesi, d. Bulanı çıarımı oluşturma için bulanı ümeler ve bulanı uralların uzman sistem haline dönüştürülmesi, e. Sistemin değerlendirilmesi ve düzeltilmesidir. 3.1 BULANIK ÇIKARIM SİSTEMLERİ (FIS- FUZZY INFERENCE SYSTEMS) Üç çeşit bulanı çıarım sistemi vardır. Bunlar; Mamdani, Tsuamato, Sugeno sistemlerdir [8,13]. Mamdani giriş ve çıışın tanımlandığı sistemlere Mamdani tipi sistemler denir. Tsuamato monoton tip yani süreli azalan yada artan tip üyeli fonsiyonlarının ullanıldığı bulanı çıarım sistemidir. Sugeno tip sistemlerin temel amacı bulanı sistemlerdei türev alınabilme ve uzun armaşı işlem yapma geresinimini ortadan aldırmasıdır [5]. 4. YAPAY SİNİR AĞLARI YSA larının özellileri: Öğrenebilme abiliyetlerinin olması, Gürültüye arşı toleranslı olmaları, Genelleme yapabilmeleri, Adaptif yapıda olmaları, Modellerin donanım olara gerçelenebilir olması, Çeşitli paet programlarının mevcut olması vb. şelinde sayılabilir. 4.1 YSA YAPILARI Yapay sinir ağları birço disipline yeni çözümler sunan zei bir yalaşım olara arşımıza
3 çımatadır. YSA ların birço farlı yapısı mevcut olup Ço Katlı Perseptronlar (ÇKP), birço alana uygulanmış bir YSA yapısıdır. Genel olara bir ÇKP-YSA yapısında giriş atındai nöronlar tampon gibi davranırlar ve x i giriş sinyalini ara attai nöronlara dağıtırlar. Ara attai her bir nöron j nin çıışı, endine gelen bütün giriş sinyalleri x i leri taip eden bağlantı ağırlıları w ji ile çarpımlarının toplanması ile elde edilir. Elde edilen bu toplam, bir fonsiyondan geçirilere çıış elde edilir. Burada ullanılaca fonsiyon basit bir eşi fonsiyonu, bir sigmoid veya hiperboli tanjant fonsiyonu olabilir. Diğer atlardai nöronların çıışları da aynı şeilde hesaplanır. Şeil 1 de ço atlı bir YSA yapısı gösterilmiştir. Şeil 1 Ço atlı YSA yapısı 4.2 ÖĞRENME ALGORİTMALARI YSA ları eğitme için bir ço öğrenme algoritması ullanılabilir. Bu algoritmaların en ço ullanılanları aşağıda verilmiştir: Levenberg-Marquardt Algoritması (BP), Gradient Azaltmalı Geri Yayılım Algoritması (GDBP), Delta-Bar-Delta (DBD), Extended Delta-Bar-Delta (EDBD). Bunların haricinde de birço eğitim algoritması mevcuttur anca bu algoritmaların birçoğu probleme özel yapıda olduları için çözümlenmeleri olduça zordur. Sonuçların elde edilmesi öğretim işlemine ağırlı dizisine bir başlangıç değerinin atanması ile başlar ve seçilen değerlendirme riterine baılara hedef ve gerçe çıışlar arasındai hataların hesaplanmasıyla devam eder. İşlemler bütün veri seti için istenilen hata değerine ulaşılıncaya adar terar terar uygulanır [9,10,11]. 5. BSA BSA yapay sinir ağları ve bulanı sistemlerin sentezlenmesinden meydana gelen yapay zea tenilerinden birisidir. Bulanı mantığın belirsiz bilgileri işleme yeteneğinden ve yapay sinir ağının öğrenme yeteneğinden yararlanabilme için bu ii tenoloji değişi yöntemlerle birleştirilmetedir. Yapay sinir ağı giriş ve çıış eğitim çiftleri verilen bir stati fonsiyonu öğrenebilmetedir. Öğrenme işlemi, ağ içerisindei ağırlıların belirlenmesiyle gerçeleşmete ve verilen fonsiyona optimal yalaşım sağlanmatadır. Yapay sinir ağı bulanı sistemin parametrelerini belirleme için ullanılmatadır. Öğrenme aşamasından sonra bulanı sistem yapay sinir ağına ihtiyaç duymadan çalışmatadır. Sistem eğitim yaparen yapay sinir ağını, arar verme işleminde de bulanı mantığı ullanmatadır [7,8]. BSA, dört atmandan oluşmatadır. Bulanılaştırma atmanı, ii salı atman, fonsiyon atmanı ve berralaştırma atmanı. Bulanılaştırma atmanının girişleri, bulanı çalışma bölgelerini tanımlama için ullanılan sistem değişenleridir. Bu atmanda üç tip işlem birimi ativasyon fonsiyonu ullanılmatadır. Bunlar; sigmoid, gauss ve ters sigmoid fonsiyonlarıdır [12]. Kural atmanı bulanı çıarım gerçeleştirmetedir. Bu atmandai işlem birimleri sigmoid fonsiyonu ullanmatadır. Kural atmanının il atmanındai işlem birimleri girişlerinin her biri bir bulanı ümeye arşılı gelmetedir. Son atmandai her bir işlem biriminin çıışı ise çalışma bölgelerinin üyeli fonsiyonları olmatadır. Fonsiyon atmanındai işlem birimleri, bulanı çalışma bölgeleri için azaltılmış dereceli modelleri gerçeleştirmetedir. Her bir işlem birimi bir çalışma bölgesine arşılı gelmetedir. İşlem birimlerinin çıışları, ağırlılandırılmış sistem değişenlerinin toplamıdır. Fonsiyon atmanındai ağırlılar, çalışma bölgelerindei doğrusal modellerin parametreleridir [13,14]. Berralaştırma işlem biriminin girişi, çalışma bölgeleri ve bu bölgelere ait üyeli fonsiyonlarıdır. Berralaştırma atmanı, ağırlı yöntemi ile berralaştırma işlemini gerçeleştirmete ve ağ çıışını oluşturmatadır [15]. 6. UYGULAMA BSA ile ARMA bir sistem modellenmiştir. ARMA sistemin transfer fonsiyonu aşağıdai gibi alınmıştır:
4 H z z z 1 ( z) = 1 2 Bu çalışma için, örneleme sayısı 50 olara alınmıştır. Buna göre sistem giriş ve çıışı, Şeil 2 ve Şeil 3 de gösterilmiştir. Giriş ve çıış değerleri verilere ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference system- uyarlamalı bulanı sinir ağı çıarım sistemi) yapısı eğitilmiştir. Eğitim için 20 epo ullanılmıştır. Bu sonuçlara göre eğitilmiş sistemin çıışı Şeil 4 de verilmiştir. Sistem çıışı ile öğrenmiş sistem çıışı arasındai far Şeil 5 de gösterilmiştir. Şeil 4 Eğitilmiş Sistem Çıışı Şeil 5 Hata Değeri Şeil 2 Sistemin Girişi 7. SONUÇ Yapay zea tenileri öğrenme, genelleme yapma, olaylıla farlı problemlere uygulanabilme, gürültüye arşı toleransları ve hızlı işlem yapabilmelerinden dolayı farlı problemlerin çözümünde sılıla ullanılmatadır. Bulanı mantı ve yapay sinir ağının birleştirilmesi birbirlerinin dezavantajını da gidermetedir. Bu çalışmada, YSA tenilerinden Bulanı Sinir ağlı sistemler ARMA sistem modellemeye başarılı bir şeilde uygulanmıştır. Sistem çıışı ile öğrenilmiş sistem çıışı arasındai far olduça üçütür. Şeil 3 Sistemin Çıışı 8. KAYNAKLAR [1] Robert Babusa, System İdentification Englewood CLIFSS, [2] Robert Babusa, Neuro-Fuzzy Methods For Modelling And Identification, Recent Advances in İntelligent Paradigms And Application Vol 13, Iss 5, pp , [3] Mahoul J., Lineer Prediction, IEEE, Vol 63, pp , 1988.
5 [4] Jyh Shing., Neuro-Fuzzy Modelling and Control, IEEE Control and Simulation Group, Vol 11, pp 133, [5] Bogdan M. Wilamowsi., Neuro-Fuzzy Systems And Their Applications, University of Wyoming IECON 98 Vol.1 IEEE [6] P. Srinivasa Babu., Fuzzy Identification And Control Of a Class Of Nonlinear Systems, İndian Institute Of Technology, Vol 3, Iss 15, pp 63-66, [7] Robert Babusa, Neuro-Fuzzy Systems For Rule-Based Modelling Of Dynamic Process ESIT 2000, pp 14-15, [8] B. Koso., On Multi-Objective İdentification Of Taagi-Sugeno Fuzzy Model Parameters, Systems and Control Engineering Group, pp 16-33, Vol [9] S. Chen., S. A. Billings., Neural Networs for Nonlinear Dynamic System Modelling and Identification. International Journal Control, Vol 56, no 2, [10] Povilin B. Nicheles., A Neurofuzzy Networ Structure for Modelling and State Estimation of Nonlinear Systems, İnternational Journal Of Systems Science, Vol 28, no.4, pp , [11] P. Srinivasa Babu., Simplified System Modelling and Design of a Depth Control System Using Fuzzy Logic Department of Marina Production Management, Puyong National University, 13 July [12] Mahoul J A., Fuzzy Identification Method For Nonlinear System Tur. J. Elec, Vol 8, pp 133, [13] Bogdan M Wilamowsi., Fuzzy Modelling and Identification, Leuven pp 98, Vol 1 IEEE Katholiee Universiteit [14] Jaos Vandelvo., A Quasi-ARMAX Aproach to Modelling of Non-Linear Systems, İnternational Journal Of Control, pp 23, Vol 11, [15] J. Vierio., A Neurofuzzy Networ Structure for Modelling and State Estimation of Nonlinear Systems, International Journal Of Systems Science, Vol 28, no.4, pp , 1997.
ELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa
ELECO '2012 Eletri - Eletroni ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 ralı 2012, Bursa Lineer Olmayan Dinami Sistemlerin Yapay Sinir ğları ile Modellenmesinde MLP ve RBF Yapılarının Karşılaştırılması
DetaylıKİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES
KİNETİK MODELLERDE OPTİMUM PARAMETRE BELİRLEME İÇİN BİR YAZILIM: PARES Mehmet YÜCEER, İlnur ATASOY, Rıdvan BERBER Anara Üniversitesi Mühendisli Faültesi Kimya Mühendisliği Bölümü Tandoğan- 0600 Anara (berber@eng.anara.edu.tr)
DetaylıEÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 199-206
99 EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3- Yıl: 99-6 İKİNCİ MERTEBEDEN BİR DİFERENSİYEL DENKLEM SINIFI İÇİN BAŞLANGIÇ DEĞER PROBLEMİNİN DİFERENSİYEL DÖNÜŞÜM YÖNTEMİ İLE TAM ÇÖZÜMLERİ THE
DetaylıYapay Sinir Ağları Tabanlı Reaktif Güç Kompanzasyonu
Politeni Dergisi Journal of Polytechnic Cilt: 1 Sayı: s.19-135, 7 Vol: 1 No: pp.19-135, 7 Yapay Sinir Ağları Tabanlı Reatif Güç Kompanzasyonu Ramazan BAYINDIR *, Şeref SAĞIROĞLU **, İlhami ÇOLAK * * Gazi
DetaylıAR SİSTEM MODELLEMEDE FARKLI ALGORİTMALARIN KARŞILAŞTIRILMASI
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fa. Der. J. Fac. Eng. rch. Gazi Univ. Cilt 19, No 4, 431-436, 2004 Vol 19, No 4, 431-436, 2004 R SİSTEM MODELLEMEDE FRKLI LGORİTMLRIN KRŞILŞTIRILMSI Şaban ÖZER *, Şeref SĞIROĞLU **
DetaylıBulanık Hedef Programlama Yöntemi ile Süre-Maliyet-Kalite Eniyilemesi
Bulanı Programlama Yöntemi ile Süre-- Eniyilemesi Eran Karaman, Serdar Kale BAÜ Mühendisli Mimarlı Faültesi, 045, Çağış, Balıesir Tel: (266) 62 94 E-posta: earaman@baliesir.edu.tr sale@baliesir.edu.tr
DetaylıMatris Unutma Faktörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi
Fırat Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Fırat Unv. Journal of Science 25(), 7-76, 23 25(), 7-76, 23 Matris Unutma Fatörü İle Uyarlanmış Kalman Filtresinin Başarım Değerlendirmesi Özet Cener BİÇER * Esin KÖKSAL
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ
YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve
DetaylıKABLOSUZ İLETİŞİM
KABLOSUZ İLETİŞİM 805540 KÜÇÜK ÖLÇEKLİ SÖNÜMLEME SÖNÜMLEMENİN MODELLENMESİ İçeri 3 Sönümleme yapısı Sönümlemenin modellenmesi Anara Üniversitesi, Eletri-Eletroni Mühendisliği Sönümleme Yapısı 4 Küçü ölçeli
DetaylıÇok Yüksek Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardaki OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi
9-11 Aralı 2009 Ço Yüse Mobiliteli Sönümlemeli Kanallardai OFDM Sistemleri için Kanal Kestirimi İstanbul Üniversitesi Eletri-Eletroni Mühendisliği Bölümü {myalcin, aan}@istanbul.edu.tr Sunum İçeriği Giriş
Detaylı) ile algoritma başlatılır.
GRADYANT YÖNTEMLER Bütün ısıtsız optimizasyon problemlerinde olduğu gibi, bir başlangıç notasından başlayara ardışı bir şeilde en iyi çözüme ulaşılır. Kısıtsız problemlerin çözümü aşağıdai algoritma izlenere
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 6(1) (2010) Available online at www.e-lse.org FUZZY Control Strategy Adapting to ISPM-15 Standarts Aydın Mühürcü 1, Gülçin Mühürcü 2 1 Saarya University, Electrical-Electronical
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamuale Üniversitesi Mühendisli Bilimleri Dergisi Pamuale University Journal of Engineering Sciences Baca gazlarının eserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi Exergy analysis of flue gases
Detaylı(b) ATILIM Üniversitesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Böl.
ED Sistemleri için Etin Darbe Ayrıştırma ve Tehdit Kimlilendirme Algoritması Geliştirilmesi Development of Effective Pulse Deinterleaving and Threat Identification Algorithm for ESM Systems Ortaovalı H.
DetaylıGeriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu
Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye
DetaylıKollektif Risk Modellemesinde Panjér Yöntemi
Douz Eylül Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, Cilt:6, Sayı:, Yıl:, ss.39-49. olletif Ris Modellemesinde anér Yöntemi ervin BAYAN İRVEN Güçan YAAR Özet Hayat dışı sigortalarda, olletif
DetaylıHızlı Ağırlık Belirleme İçin Yük Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part:C, Tasarım Ve Tenoloji GU J Sci Part:C 4(3):97-102 (2016) Hızlı Ağırlı Belirleme İçin Yü Hücresi İşaretlerinin İşlenmesi Zehan KESİLMİŞ 1,, Tarı BARAN 2 1 Osmaniye
DetaylıSERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ
GEMİ İNŞAATI VE DENİZ TEKNOLOJİSİ TEKNİK KONGRESİ 08 BİLDİRİLER KİTABI SERVOVALF VE HİDROLİK SİSTEMDEN OLUŞAN ELEKTROHİDROLİK BİR DÜMEN SİSTEMİNİN KONUM KONTROLÜ Fevzi ŞENLİTÜRK, Fuat ALARÇİN ÖZET Bu çalışmada
DetaylıKARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA AÇISI ETKİSİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ
Isı Bilimi ve Teniği Dergisi, 28, 2, 1-7, 2008 J. of Thermal Science and Technology 2008 TIBTD Printed in Turey ISSN 1300-3615 KARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA AÇISI ETKİSİNİN
DetaylıRASGELE SÜREÇLER. Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi olmalıdır.
RASGELE SÜREÇLER Eğer bir büyülüğün her t anında alacağı değeri te bir şeilde belirleyen matematisel bir ifade verilebilirse bu büyülüğün deterministi bir büyülü olduğu söylenebilir. Haberleşmeden habere
DetaylıMOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ OPTİMİZASYONU. Ercan ŞENYİĞİT 1, *
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 25 (1-2) 168-182 (2009) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 MOBİLYA ENDÜSTRİSİNDE AŞAMALAR ARASINDA FİRE BULUNAN ÇOK AŞAMALI TEDARİK ZİNCİRİ AĞININ
DetaylıWiener Model Kullanarak Sistem Kimliklendirme System Identi flication Using Wiener Model
Eleco Eletri Eletroni Bilgisayar ve Biyomedial Mühendisliği Sempozyumu, 9 Kasım, Bursa Wiener Kullanara Sistem Kimlilendirme System Identi flication Using Wiener Şaban Özer, asan Zorlu, Selçu Mete Eletri
DetaylıDinamik Programlama Tekniğindeki Gelişmeler
MADENCİLİK Aralı December 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 4 Dinami Programlama Teniğindei Gelişmeler Developments in Dynamic Programming Technique Ercüment YALÇIN (*) ÖZET Bu yazıda, optimum nihai açı işletme
DetaylıGevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları
Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları Ders Adı Gevşek Hesaplama Ders Kodu COMPE 474 Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Saati Saati Saati Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin
DetaylıBBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm
BBO Algoritmasının Optimizasyon Başarımının İncelenmesi Optimization Performance Investigation of BBO Algorithm Tufan İNAÇ 1, Cihan KARAKUZU 2 1 Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Bilecik Şeyh Edebali
DetaylıOCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE VENTILATION NETWORKS)
ÖZET/ABSTRACT DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 2 sh. 49-54 Mayıs 2000 OCAK HAVALANDIRMA ŞEBEKE ANALİZİ İÇİN KOMBİNE BİR YÖNTEM (A COMBINED METHOD FOR THE ANALYSIS OF MINE
DetaylıYaklaşık Düşünme Teorisi
Yaklaşık Düşünme Teorisi Zadeh tarafından 1979 yılında öne sürülmüştür. Kesin bilinmeyen veya belirsiz bilgiye dayalı işlemlerde etkili sonuçlar vermektedir. Genellikle bir f fonksiyonu ile x ve y değişkeni
DetaylıDENEY 3. HOOKE YASASI. Amaç:
DENEY 3. HOOKE YASASI Amaç: ) Herhangi bir uvvet altındai yayın nasıl davrandığını araştırma ve bu davranışın Hooe Yasası ile tam olara açılandığını ispatlama. ) Kütle yay sisteminin salınım hareeti için
DetaylıKARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA HAREKETİNİN ETKİSİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE MODELLENMESİ
5. Uluslar arası İleri Tenoloiler Sempozyumu (İATS 09), 13-15 Mayıs 2009, Karabü, Türiye KARŞIT AKIŞLI RANQUE-HiLSCH VORTEKS TÜPÜNÜN PERFORMANSINA TAPA HAREKETİNİN ETKİSİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ
DetaylıDERS III ÜRETİM HATLARI. akış tipi üretim hatları. hat dengeleme. hat dengeleme
DERS ÜRETİM HATLAR ÜRETİM HATLAR Üretim hatları, malzemenin bir seri işlemden geçere ürün haline dönüştürülmesini sağlayan bir maineler ve/veya iş istasyonları dizisidir. Bir üretim hattı üzerinde te bir
DetaylıMalzeme Bağıyla Konstrüksiyon
Shigley s Mechanical Engineering Design Richard G. Budynas and J. Keith Nisbett Malzeme Bağıyla Konstrüsiyon Hazırlayan Prof. Dr. Mehmet Fırat Maine Mühendisliği Bölümü Saarya Üniversitesi Çözülemeyen
DetaylıBÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI
Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 2013, Cilt: 6, Sayı: 1, s. 96-115. 96 BÜTÜNLEŞİK ÜRETİM PLANLAMASININ HEDEF PROGRAMLAMAYLA OPTİMİZASYONU VE DENİZLİ İMALAT SANAYİİNDE UYGULANMASI ÖZ Arzu ORGAN* İrfan ERTUĞRUL**
DetaylıSAÜ Fen Edebiyat Dergisi (2009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK
SAÜ Fen Edebiyat Dergisi (009-II) ÜÇ BOYUTLU LORENTZ UZAYI L DE TIMELIKE MANNHEİM EĞRİ ÇİFTİ ÜZERİNE A. ZEYNEP AZAK Saarya Üniversitesi, Fen-Edebiyat Faültesi Matemati Bölümü, 5487, SAKARYA apirdal@saarya.edu.tr
DetaylıAçık işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinamik Programlama Tekniği
MADENCİLİK Haziran June 1991 Cilt Volume XXX Sayı No 2 Açı işletme Dizaynı için Uç Boyutlu Dinami Programlama Teniği A Three Dimensional Dynamic Programming Technique for Open Pit Design Ercüment YALÇE\(*)
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 3(1) (2007) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 3(1) (2007) Available online at www.e-lse.org Fuzzy and Adaptive Neural Fuzzy Control of Compound Pendulum Angle Ahmet Küçüker 1,Mustafa Rüzgar 1 1 Sakarya University,
DetaylıBasitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi
Basitleştirilmiş Kalman Filtresi ile Titreşimli Ortamda Sıvı Seviyesinin Ölçülmesi M. Ozan AKI Yrd.Doç Dr. Erdem UÇAR ABSTRACT: Bu çalışmada, sıvıların seviye ölçümünde dalgalanmalardan aynalı meydana
DetaylıYAPAY SİNİR AĞI İLE GÖLBAŞI BÖLGESİNİN KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ
YAPAY SİNİR AĞI İLE GÖLBAŞI BÖLGESİNİN KISA DÖNEM YÜK TAHMİNİ Gülden CEYLAN Ayşen DEMİRÖREN Eletri Mühendisliği Bölümü Eletri-Eletroni Faültesi İstanbul Teni Üniversitesi, 34469, Masla, İstanbul Anahtar
DetaylıBulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti
Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa
DetaylıÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR
Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr
DetaylıPSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ
PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ U. Özveren 2, S. Dinçer 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya Müh. Bölümü, Davutpaşa Kampüsü, 34210 Esenler / İstanbul e-posta: dincer@yildiz.edu.tr
DetaylıMekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.
Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ Ders 1- Yapay Zekâya Giriş Erhan AKDOĞAN, Ph.D. Yapay Zekâ nedir?! İnsanın düşünme ve karar verme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile taklit etmeye
DetaylıYapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik
DetaylıMODELLING LOCAL GPS/LEVELLING GEOID WITH POLYNOMIALS, MULTIQUADRIC INTERPOLATION, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND ANFIS METHODS
POLİNOMLAR, MULTİKUADRİK ENTERPOLASYON, İLERİ BESLEMELİ YAPAY SİNİR AĞI VE ANFIS YÖNTEMLERİ İLE YEREL GPS/NİVELMAN JEOİDİN BELİRLENMESİ L. ÇAKIR 1, 1 Karadeniz Teknik. Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi,
DetaylıCahit Arf Liseler Arası Matematik Yarışması 2008
Cahit Arf Liseler Arası Matemati Yarışması 2008 İinci Aşama 11 Mayıs 2008 Notlar: Birnci tasla. 1. Tamsayılardan gerçel sayılara tanımlı fonsiyonlar ümesi üzerinde şöyle bir operatörü tanımlayalım: f(x)
Detaylı28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR.
28/5/2009 TARİHLİ VE 2108/30 SAYILI KURUL KARARI 11 HAZİRAN 2009 TARİHLİ VE 27255 SAYILI RESMİ GAZETEDE YAYIMLANMIŞTIR. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumundan: ELEKTRĠK PĠYASASI DENGELEME VE UZLAġTIRMA YÖNETMELĠĞĠ
DetaylıSİMGELER DİZİNİ. ( t Φ Γ. E xz. xxz. j j j
ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ HEDEF TAKİBİNDE UYARLI KALMAN FİLTRESİNİN KULLANIMI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Emine ÇERÇİOĞLU İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2006 Her haı salıdır
DetaylıBu deneyin amacı Ayrık Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır.
Deney : Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) & Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Amaç Bu deneyin amacı Ayrı Fourier Dönüşümü (DFT) ve Hızlu Fourier Dönüşümünün (FFT) tanıtılmasıdır. Giriş Bir öncei deneyde ayrı-zamanlı
DetaylıÇoklu Unutma Faktörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin İyileştirme
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt 33, Sayı, 7 Erciyes University Journal of Natural and Applied Sciences Volume 33, Issue, 7 Çolu Unutma Fatörleri ile Uyarlı Kalman Filtresi İçin
DetaylıÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ
ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr
DetaylıDeneysel Metotlara Giriş Temel Kavramlar, Analiz Yöntemleri
Gebze Teni Üniversitesi Fizi Bölümü Deneysel Metotlara Giriş Temel Kavramlar, Analiz Yöntemleri Doğan Erbahar 2015, Gebze Bu itapçı son biraç yıldır Gebze Teni Üniversitesi Fizi Bölümü nde lisans laboratuarları
DetaylıElectronic Letters on Science & Engineering 4(2) (2008) Available online at www.e-lse.org
Electronic Letters on Science & Engineering 4(2) (2008) Available online at www.e-lse.org Maksimum Doğrultucu Moment Kolu Analizinin Bulanık Mantık ve Sinirsel Bulanık Mantık Kullanılarak Yapılması Ahmet
DetaylıDAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ
DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ Halil Murat Öztürk, H. Levent Akın 2 Sistem ve Kontrol Mühendisliği Bölümü, Boğaziçi Üniversitesi, 885 Bebek, İstanbul 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,
DetaylıTALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK ENİYİLEME YAKLAŞIMI
Uluslararası Yönetim İtisat ve İşletme Dergisi, Cilt 8, Sayı 17, 2012 Int. Journal of Management Economics and Business, Vol. 8, No. 17, 2012 TALEBİN BELİRSİZ OLDUĞU TEDARİK ZİNCİRİ TASARIMINDA BULANIK
DetaylıANAHTARLAMALI RELÜKTANS MOTORLARIN HALKALANMA AKISI DEĞERLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI VE BULANIK SİNİR AĞLARI İLE KESTİRİMİ
ANAHTARLAMALI RELÜKTANS MOTORLARIN HALKALANMA AKISI DEĞERLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI VE BULANIK SİNİR AĞLARI İLE KESTİRİMİ Ferhat DALDABAN Nurettin ÜSTKOYUNCU, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik
DetaylıTUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI
TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik
DetaylıKuvvet kavramı TEMAS KUVVETLERİ KUVVET KAVRAMI. Fiziksel temas sonucu ortaya çıkarlar BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI
BÖLÜM 5 HAREKET KANUNLARI 1. Kuvvet avramı. Newton un 1. yasası ve eylemsiz sistemler 3. Kütle 4. Newton un. yasası 5. Kütle-çeim uvveti ve ağırlı 6. Newton un 3. yasası 7. Newton yasalarının bazı uygulamaları
DetaylıTEK SERBESTLİK DERECELİ TİTREŞİM SİSTEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MATRİS ÇÖZÜMÜ
EK SERBESLİK DERECELİ İREŞİM SİSEMİNİN LAGUERRE POLİNOMLARI İLE MARİS ÇÖZÜMÜ Mehmet ÇEVİK a, Nurcan BAYKUŞ b a Celal Bayar Üniversitesi Maine Mühendisliği Bölümü, Muradiye 454, Manisa. b Douz Eylül Üniversitesi,
DetaylıROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ.
ROBOTLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK DENETİMİ Murat ŞEKER 1 Ahmet BERKAY 1 EMurat ESİN 1 ArşGör,Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Bilgisayar MühBöl 41400 Gebze mseker@bilmuhgyteedutr aberkay@bilmuhgyteedutr,
DetaylıYrd. Doç. Dr. Mustafa NİL
Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DetaylıKablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılarak Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi
Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Optimizasyonu Kullanılara Yapılan Optimum Yönlendirme İşlemi Derviş Karaboğa 1 Selçu Ödem 2 1,2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Erciyes Üniversitesi,
DetaylıKİ KARE TESTLERİ. Biyoistatistik (Ders 2: Ki Kare Testleri) Kİ-KARE TESTLERİ. Sağlıktan Yakınma Sigara Var Yok Toplam. İçen. İçmeyen.
Biyoistatisti (Ders : Ki Kare Testleri) Kİ KARE TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Saarya Üniversitesi Tıp Faültesi Biyoistatisti Anabilim Dalı uerormaz@saarya.edu.tr Kİ-KARE TESTLERİ 1. Ki-are testleri
DetaylıÇok Taşıyıcılı Gerçek Zaman WiMAX Radyoda Zaman Bölgesi ve Frekans Bölgesi Kanal Denkleştiricilerin Teorik ve Deneysel BER Başarım Analizleri
Ço Taşıyıcılı Gerçe Zaman WiMA adyoda Zaman Bölgesi ve Freans Bölgesi Kanal Denleştiricilerin Teori ve Deneysel Başarım Analizleri E. Tuğcu, O. Çaır, A. Güner, A. Özen, B. Soysal, İ. Kaya Eletri-Eletroni
Detaylı9. İZOMORFİZMA TEOREMLERİ VE EŞLENİK ELEMANLAR. Aşağıdaki teorem Homomorfizma teoremi olarak da bilinir.
9. İZOMORFİZMA TEOREMLERİ VE EŞLENİK ELEMANLAR Aşağıdai teorem Homomorfizma teoremi olara da bilinir. Teoremi 9.. (.İzomorfizma Teoremi) f : G H bir grup homomorfizması olsun. Şu halde ( ) dir. Özel olara,
DetaylıCİVATALI BAĞLANTILARIN ELEMAN DİRENGENLİĞİN SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI SİSTEMİ İLE BELİRLENMESİ
TEKNOLOJİ, Cilt 8, (2005), Sayı, 33-4 TEKNOLOJİ CİVATALI BAĞLANTILARIN ELEMAN DİRENGENLİĞİN SONLU ELEMANLAR YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI SİSTEMİ İLE BELİRLENMESİ ÖZET Murat Tolga ÖZKAN Kürşad DÜNDAR Gazi
Detaylı= + ise bu durumda sinüzoidal frekansı. genlikli ve. biçimindeki bir taşıyıcı sinyalin fazının modüle edildiği düşünülsün.
4.2. çı Modülasyonu Yüse reanslı bir işaret ile bilgi taşıa, işaretin genliğinin, reansının veya azının bir esaj işareti ile odüle edilesi ile gerçeleştirilebilir. Bu üç arlı odülasyon yöntei sırasıyla,
DetaylıPI KONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ
PI ONTROLÖR TASARIMI ÖDEVİ ONTROLÖR İLE TASARIM ontrolör Taarım riterleri Taarım riterleri genellile itemine yapmaı geretiğini belirtme ve naıl yaptığını değerlendirme için ullanılır. Bu riterler her bir
DetaylıSabit Mıknatıslı Disk Motorlarda Mıknatıs Kaykı Etkisi
Sabit Mınatıslı Dis Motorlarda Mınatıs Kayı Etisi Metin AYDIN Meatroni Mühendisliği Bölümü, Mühendisli Faültesi, Kocaeli Üniversitesi, Esi Istanbul Yolu 1. m 13, Izmit/Kocaeli e-posta: metin.aydin@ocaeli.edu.tr
Detaylı2. TRANSFORMATÖRLER. 2.1 Temel Bilgiler
. TRANSFORMATÖRLER. Temel Bilgiler Transformatörlerde hareet olmadığından dolayı sürtünme ve rüzgar ayıpları mevcut değildir. Dolayısıyla transformatörler, verimi en yüse (%99 - %99.5) olan eletri maineleridir.
DetaylıDers 2 : MATLAB ile Matris İşlemleri
Ders : MATLAB ile Matris İşlemleri Kapsam Vetörlerin ve matrislerin tanıtılması Vetör ve matris operasyonları Lineer denlem taımlarının çözümü Vetörler Vetörler te boyutlu sayı dizileridir. Elemanlarının
DetaylıTremalarla Oluşum: Kenar uzunluğu 1 olan bir eşkenar üçgenle başlayalım. Bu üçgene S 0
SİERPİNSKİ ÜÇGENİ Polonyalı matematiçi Waclaw Sierpinsi (1882-1969) yılında Sierpinsi üçgeni veya Sierpinsi şapası denilen bir fratal tanıttı. Sierpinsi üçgeni fratalların il örneğidir ve tremalarla oluşturulur.
Detaylık olarak veriliyor. Her iki durum icin sistemin lineer olup olmadigini arastirin.
LINEER SISTEMLER Muhendislite herhangibir sistem seil(ref: xqs402) dei gibi didortgen blo icinde gosterilir. Sisteme disaridan eti eden fatorler giris, sistemin bu girislere arsi gosterdigi tepi ciis olara
DetaylıMeme Manyetik Rezonans Görüntülemede Lezyon Sınırlarının ve Alanının Tespit Edilmesi
SAKARYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 147-835X Dergi sayfası: http://dergipar.gov.tr/saufenbilder Geliş/Received 0.06.017 Kabul/Accepted 09.01.018
DetaylıAşınmadan aynalanan hasar, gelişmiş ülelerde gayri safi milli hasılanın % 1-4 ü arasında maliyete sebep olmata ve bu maliyetin % 36 sını abrasiv aşınm
TİMAK-Tasarım İmalat Analiz Kongresi 6-8 Nisan 006 - BALIKESİR RSM TEKNİĞİ UYGULANARAK DERLİN MALZEMESİNİN OPTİMUM AŞINMA DEĞERİNİN TAHMİN EDİLMESİ Aysun SAĞBAŞ 1, F.Bülent YILMAZ ve Fatih ALTINIŞIK 3
Detaylıile plakalarda biriken yük Q arasındaki ilişkiyi bulmak, bu ilişkiyi kullanarak boşluğun elektrik geçirgenlik sabiti ε
Farlı Malzemelerin Dieletri Sabiti maç Bu deneyde, ondansatörün plaalarına uygulanan gerilim U ile plaalarda birien yü Q arasındai ilişiyi bulma, bu ilişiyi ullanara luğun eletri geçirgenli sabiti ı belirleme,
DetaylıDinamik Sistem Karakterizasyonunda Averajlamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etkisi
Uluslararası Katılımlı 7. Maina eorisi Sempozyumu, Izmir, 4-7 Haziran 205 Dinami Sistem Karaterizasyonunda Averalamanın Hurst Üsteli Üzerinde Etisi Ç. Koşun * S. Özdemir İzmir Institute of echnology İzmir
DetaylıGenetik Algoritma ile Mikrofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması. Sound Source Localization in Microphone Arrays Using Genetic Algorithm
BİLİŞİM TEKOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 1, SAYI: 1, OCAK 2008 23 Geneti Algoritma ile Mirofon Dizilerinde Ses Kaynağının Yerinin Bulunması Erem Çontar, Hasan Şair Bilge Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Gazi
DetaylıBULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı
BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ 2014 2015 BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1 Müslüm ÖZTÜRK 148164001004 Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı Mart 2015 0 SORU 1) Bulanık Küme nedir? Bulanık Kümenin (fuzzy
DetaylıMERMER KESME İŞLEMİNDE KESİM SÜRESİNİN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI MODELLENMESİ
9 SDU International Technologic Science pp. 9-16 Constructional Technology MERMER KESME İŞLEMİNDE KESİM SÜRESİNİN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI MODELLENMESİ Uğur Güvenç, Mustafa Dursun, Hasan Çimen Özet Doğrusal
Detaylı2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics
2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının
DetaylıELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ
ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE SALINIM DİNAMİKLERİNİN KAOTİK OLAYLARININ İNCELENMESİ Yılmaz Uyaroğlu M. Ali Yalçın Saarya Üniversitesi, Mühendisli Faültesi, Eletri Eletroni Mühendisliği Bölümü, Esentepe Kampüsü,
Detaylıalphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems
Received: January 15, 2018 Accepted: March 13, 2018 Published Online: March 26, 2018 Available online at www.alphanumericjournal.com alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics,
DetaylıYapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları
Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları (EE 505) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Uygulama Laboratuar Kredi AKTS Kodu Saati Saati Saati Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları EE 505 Her İkisi 3 0 0 3 7.5
DetaylıYAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI
P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS
Detaylı1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng)
Müfredat: Mekatronik Mühendisliği lisans programından mezun olacak bir öğrencinin toplam 131 kredilik ders alması gerekmektedir. Bunların 8 kredisi öğretim dili Türkçe ve 123 kredisi öğretim dili İngilizce
DetaylıT.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AF VE DF TABANLI İŞBİRLİKLİ SİSTEMLERDE RÖLE SEÇİMİ AYŞE İPEK AKIN
T.C. YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AF VE DF TABANLI İŞBİRLİKLİ SİSTEMLERDE RÖLE SEÇİMİ AYŞE İPEK AKIN YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI HABERLEŞME
DetaylıÇALIŞMA ŞARTLARINDA MODAL ANALİZ
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇALIŞMA ŞARTLARINDA MODAL ANALİZ YÜKSEK LİSANS TEZİ Y. Müh. Ales KUYUMCUOĞLU Anabilim Dalı: Meatroni Mühendisliği Programı: Meatroni Mühendisliği HAZİRAN
DetaylıSANAL RASGELELĐK. Sanal sözcüğü ile ilgili olarak Güncel Türkçe Sözlük, ve Wikipedia Ansiklopedisi,
SANAL RASGELELĐK Rasgeleli sözcüğü Đstatisti Bilim Dalında bir temel avram olup, fizisel, biyoloji, sosyal, eonomi, olgular (nesneler, olaylar, fenomenler) ile ilgili meansal, anlı veya zaman içindei gelişigüzelliği
DetaylıAşağı Sakarya Nehrindeki Askı Maddesi Miktarının Esnek Yöntemler ile Tahmini
Karaelmas Fen ve Müh. Derg. 6(2):351-358, 2016 Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi Dergi web sayfası: http://fbd.beun.edu.tr Araştırma Makalesi Aşağı Sakarya Nehrindeki Askı Maddesi Miktarının Esnek Yöntemler
DetaylıStokastik Süreçler. Bir stokastik Süreç ya da rastgele süreç şöyle tanımlanabilir.
Stoasti Süreçler Bir stoasti Süreç ya da rastgele süreç şöyle tanımlanabilir. Zamanla değişen bir rastgele değişendir. Rastgele değişenin alacağı değer zamanla değişmetedir. Deney çıtılarına atanan rastgele
DetaylıGÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ
TEKNOLOJİ, Cilt 7, (2004), Sayı 3, 407-414 TEKNOLOJİ GÜNEŞ ENERJİSİ SİSTEMLERİNDE KANATÇIK YÜZEYİNDEKİ SICAKLIK DAĞILIMININ SONLU FARKLAR METODU İLE ANALİZİ ÖZET Himet DOĞAN Mustafa AKTAŞ Tayfun MENLİK
DetaylıCETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR
CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR Çalışmanın amacı. SUNUM PLANI Çalışmanın önemi. Deney numunelerinin üretimi ve özellikleri.
DetaylıKÜÇÜK TİTREŞİMLER U x U x U x x x x x x x...
36 KÜÇÜK TİTREŞİMLER A) HARMONİK OSİLATÖRLER B) LAGRANGE FONKSİYONU C) MATRİS GÖSTERİMİ D) TİTREŞİM FREKANSLARI E) ÖRNEKLER F) SONLU GRUPLAR VE TEMSİLLERİ G) METOT H) ÖRNEKLER - - - - - - - - - - - - -
DetaylıEsnek Hesaplamaya Giriş
Esnek Hesaplamaya Giriş J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Esnek Hesaplama Nedir? Esnek hesaplamanın temelinde yatan
DetaylıT.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P
DetaylıDALGACIK PAKET DÖNÜŞÜMÜ VE GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK ZAYIF RADAR SİNYALLERİNİN GÜRÜLTÜDEN ARINDIRILMASI
Gazi Üniv. Müh. Mim. Fa. Der. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University Cilt 9, No, 375-383, 014 Vol 9, No, 375-383, 014 DALGACIK PAKET DÖNÜŞÜMÜ VE GENETİK ALGORİTMA KULLANARAK
DetaylıEğitim ve Bilim. Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41. Türkiye deki Vakıf Üniversitelerinin Etkinlik Çözümlemesi. Anahtar Kelimeler.
Eğitim ve Bilim Cilt 40 (2015) Sayı 177 31-41 Türiye dei Vaıf Üniversitelerinin Etinli Çözümlemesi Gamze Özel Kadılar 1 Öz Oran analizi ve parametri yöntemlerin eğitim urumlarını ıyaslaren yetersiz alması
DetaylıÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ Adı Soyadı E-posta İletişim Adresileri : Özge CAĞCAĞ YOLCU : ozge.cagcag_yolcu@kcl.ac.uk ozgecagcag@yahoo.com : Giresun Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Bazı Özel Kısmı Türevli Diferansiyel Denlemlerin Gezen Dalga Çözümleri İbraim ÇAĞLAR YÜKSEK LİSANS Matemati Anabilim Dalını Ağustos - KONYA Her Haı Salıdır
DetaylıÖZEL EGE LİSESİ 13. OKULLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 8. SINIF ELEME SINAVI TEST SORULARI
1. x,y,z pozitif tam sayılardır. 1 11 x + = 8 y + z olduğuna göre, x.y.z açtır? 3 B) 4 C) 6 D)1 3 1 4. {,1,1,1,...,1 } 1 ümesinin en büyü elemanının diğer 1 elemanın toplamına oranı, hangi tam sayıya en
DetaylıA. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar
A. SCI ve SCIE Kapsamındaki Yayınlar A.1. Erilli N.A., Yolcu U., Egrioglu E., Aladag C.H., Öner Y., 2011 Determining the most proper number of cluster in fuzzy clustering by using artificial neural networks.
Detaylı