VERİ BİLİMİ DERGİSİ

Save this PDF as:

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "VERİ BİLİMİ DERGİSİ"

Transkript

1 Ver Blm Derg, 1(1), 36-44, 018 VERİ BİLİMİ DERGİSİ Sezgsel Yöntemler le Eğtlmş Uyarlamalı Snrsel Bulanık Mantık Sstemlernn Sınıflandırma Problemlerne Etks 1 Murat CANAYAZ 1 *, Fath ULUDAĞ 11Van Yüzüncü Yıl Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Van Van Yüzüncü Yıl Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, Ekonometr Bölümü, Van Özet Makale Blgs Başvuru: 7/11/018 Kabul: 4/1/018 ANFIS yapay snr ağı ve bulanık mantık sstemlernn kombnasyonu olan br karar verme mekanzmasıdır. Kural tabanlı olan bu sstemde grş değerler ANFIS ın katmanlı yapısından geçerek br çıkış değer üretlr. Sınıflandırma, tahmnleme, dnamk sstem kmlklendrme gb brçok alanda kullanılan bu yapıda kullanılan parametre değerler son yıllarda sezgsel yöntemler le bulunmaya çalışılmaktadır. Sezgsel yöntemler sürü tabanlı, fzk tabanlı, kmya tabanlı gb brçok kategorye ayrılan optmum aday çözümler bulmayı amaçlayan yöntemlerdr. Bu çalışmada da sezgsel yöntemlerden olan Cırcır Böceğ algortması, Kaotk hartalı Cırcır Böceğ algortması ve Balna Optmzasyon Algortması le eğtlen ANFIS n sınıflandırma problemler üzerndek etks karşılaştırılmalı olarak gösterlmeye çalışılmaktadır. Blndk ver setler üzernde yapılan çalışmalarda eğtlen ağın doğruluk oranlarında artış sağladığı görülmektedr. Çalışmanın dğer öneml br yanı se Kaotk hartalı Cırcır Böceğ algortmasının ANFIS eğtmnde lk defa kullanılıyor olmasıdır. Bu sayede araştırmacılara br fkr vereceğ ön görülmektedr. Anahtar Kelmeler: Sezgsel Yöntemler, ANFIS, Kaotk hartalı Cırcır Böceğ Algortması Effects of Adaptve Neuro-Fuzzy Logc Systems Traned wth Heurstc Methods to Classfcaton Problems Abstract ANFIS s a decson-makng mechansm that s a combnaton of artfcal neural networks and fuzzy logc problems. In ths rule-based system, nputs are passed through the ANFIS layered structure and an output value s generated. Ths structure s used n many areas such as classfcaton, estmaton, dynamc system dentfcaton n recent years. Parameters determned by heurstc methods as usual. Heurstc methods are dvded nto many categores such as swarm-based, physcs-based and chemstry based and am to fnd optmum canddate solutons. In ths study, we tred to comparatvely show that the effect on classfcaton problems of ANFIS traned wth Crcket Algorthm wth Chaos Map, and The Whale Optmzaton Algorthm whch are heurstc methods. It s seen that the studes performed on the known datasets provde an ncrease n the accuracy of the traned network. Another mportant aspect of the work s that the Crcket Algorthm wth Chaos Map s beng used for the frst tme n ANFIS tranng. It s antcpated that ths wll gve the researchers an dea. Keywords: Heurstc Methods, ANFIS, Crcket Algorthm wth Caos Map 1 * İletşm e-posta: 36

2 Ver Blm Derg, 1(1), 36-44, Grş Sınıflandırma problemler ver blmnde çözülmes gereken başlıca problemler arasında yer almaktadır. Sınıf etketler le verlen ver setler sınıflandırma algortmaları kullanılarak karar destek mekanzmaları oluşturmak çn kullanılmaktadır. Sınıflandırmadak amaç brbrne yakın özellkler taşıyan very ayırmak ve bu sayede modeller ortaya çıkarmaktır. Gelştrlen modeller aracılığıyla daha sonra verlecek vernn hang grupta yer alacağı belrlenmekte ve bu sayede brçok problemn çözülmes sağlanmaktadır. Destek Vektör Maknaları, Lojstk Regresyon, Navee Bayes gb brçok sınıflandırma algortması mevcuttur. Bu algortmaların yanında Eğtlmş Uyarlamalı Snrsel Bulanık Mantık Sstemler (ANFIS) sınıflandırma problemlernde kullanılmaktadır. ANFIS yapay snr ağı ve bulanık mantık sstemlernn kombnasyonlarını çeren özel br ağ olarak lteratürde yer almaktadır. 5 katmanlı br yapıya sahp olan bu ağlar tahmnleme, sınıflandırma gb brçok alanda kullanılmaktadır. Bu ağların performansını gelştrmek çn son yıllarda sezgsel yöntemler le yen yaklaşımlar denenmektedr [1-3]. Bu ağlardak parametreler sezgsel yöntemlerden elde edlmekte ve ağın eğtm gerçekleştrlmektedr. Sezgsel yöntemler matematksel yöntemlern yanında optmzasyon problemlerndek optmum çözümler elde etmek çn kullanılan yaklaşımlar olarak karşımıza çıkmaktadır. Sürü, kmya, fzk, spor tabanlı kategorlere ayrılan bu yöntemlerde aday çözümler vasıtasıyla global optmuma ulaşılmaya çalışılmaktadır. Bu çalışmada yer alan Cırcır Böceğ Algortması (CBA) güncel meta sezgsel algortmalardandır[4-6]. Doğadak cırcır böceklernn hareketnden esnlenlerek modellenmş bu algortma ANFIS eğtmnde lk defa kullanılacaktır. Algortmanın gelştrlmş versyonu olan Kaotk Hartalı CBA da yne lk defa bu çalışmada ANFIS eğtmnde kullanılarak sınıflandırma problemlerne etks gösterlmeye çalışılmıştır. Yne güncel sezgsel yöntemlerden Balna Optmzasyon Algortmasından(BOA)[7-9] elde edlen sonuçlar CBA le karşılaştırılmalı olarak verlmştr. Bu çalışma şu şeklde organze edlmştr: İknc bölümde çalışmada kullanılan CBA ve KCBA tanıtılmıştır. Üçüncü ve dördüncü bölümde sırasıyla ANFIS ve sınıflandırma problemlernde kullanılacak ver setler tanıtılmıştır. Son bölümde se deneysel sonuçlar ve sonuç bölümler yer almaktadır. Cırcır Böceğ Algortması Cırcır Böceğ Algortması(CBA) güncel metasezgsel algortmalardandır. Cırcır böceğ olarak adlandırılan yaz aylarında yol kenarlarında çıkardıkları yüksek sesler le blnen br böcek türünün doğadak hareketnn matematksel olarak modellenmes le oluşturulmuştur. İmge şleme, blndk mühendslk problemlernn çözümü, ver kümeleme gb brçok alanda optmum çözümler sunmaya çalışmıştır [4-6]. Algortmaya at adımlar aşağıda verlmektedr. Adım 1: Algortmanın başında dğer sürü tabanlı algortmalardak gb lk popülasyon değerler rastgele oluşturulur. Bu değerlern uygunluk fonksyonuna gönderlmes le lk en y değer ve mnmum ses şddet f mn belrlenr. Adım : Rastgele kanat çırpış sayısının üretlmes le algortma başlar. Dolbear yasasına uygun olarak kanat çırpış sayılarına karşılık gelen hava sıcaklığı elde edlr. Adım 3: Bu sıcaklıktak sesn hızı ve frekans değer hesaplanır. Adım 4: Elde edlen hız ve frekans değerlerne göre böceklern koordnatları güncellenr. Güncellenen aday çözümler uygunluk fonksyonuna gönderlr. Adım 5: Mevcut f mn değernden daha küçük br değer elde edlmes durumunda en y değer olarak kabul edlr. Aks halde yen değerler elde etmek çn algortma çalışmaya devam eder. Adım 6: Btme ölçütüne ulaşana kadar yen çözümler aranmaya devam edlr. Adım 7: Sonuç olarak uygunluk fonksyonunu mnmum yapan optmum çözüm en y çözüm olarak kabul edlr ve sonuçlar gösterlr. Algortmaya at akış dyagramı Şekl-1 de, kullanılan denklemler Tablo 1 de gösterlmektedr. 37

3 Ver Blm Derg, 1(1), 36-44, 018 Şekl 1.CBA akış dyagramı 38

4 Ver Blm Derg, 1(1), 36-44, 018 Tablo 1. CBA da kullanılan denklemler Açıklama Formül Açıklama Formül Dolbear N 40 (1) Serbest ' L T = 50 + p = Lp A (9) atm Kanunu F 4 Alanda Gerçek Ses Basınç Düzey Dolbear N 40 () Frekans f = fmn + ( fmax fmn ) (10) T = 10 + Kanunu c 7 Değerler Sıcaklık-Hız İlşks Frekans V = 0.1* 73 + C (3) Hız değerler t t 1 v = v + ( x x ) f + V (11) V f = Sesn Şddet W p I = = 4r c (4) Koordnat Değerler (5) Rastgele yürüyüş * x = x + v (1) t t 1 t ( ) x = x * rand 0,1 (13) Sesn Gücü d P = I *4 r (6) Ökld Mesafes rj = x x j = ( x, k x j, k ) Ses Basıncı Sevyes Atmosfern Lp Lw log Q r atm ( ) ses tutumu = + 10* [ / (4 )] (7) Çekclk K = K e r A 7.4 f r / Ø 10 8 = (8) Koordnatların Güncellenmes best 0 k = 1 r j = ò x x K e (14) (15) (16).1 Kaotk Hartalar CBA da kaotk hartaların kullanılması le optmum noktadan uzaklaşmak veya yerel mnmumda takılmak gb problemlernn çözülmes amaçlanmıştır. Kaotk hartalardan üçüncüsü olan Gauss hartasının kullanılması le KCBA(Kaotk Hartalı Cırcır Böceğ Algortması) oluşturulmuştur. Deneysel sonuçlar ncelendğnde en y sonuçların bu hartadan elde edldğ görüldüğünden bu çalışma çn sadece bu kaotk harta seçlmştr. Bu hartadan elde edlen değerler algortmanın akış şemasında gösterlen gama değer le karşılaştırma yapılan rastgele sayı çn kullanılmıştır. Kullanılan Gauss hartası[10] denklem (17) dek gb temsl edlmektedr: X n+ 1 = 1/ X 1 / X n n 0 mod( 1) mod(1), X, X n n 1 1 = X n X n = 0 ( 0,1) (17) z z den küçük en büyük tamsayıyı temsl etmektedr. Gauss hartasında (0, 1) aralığında sayılar üretlmektedr. 3 ANFIS ANFIS yapay snr ağlarının öğrenme yeteneğn, bulanık sstemlern çıkarım yapablme kablyetn brleştren özel ağlardır. ANFIS'n amacı, bulanık sstemlern ve snr ağlarının en y özellklern entegre etmek ve bu sayede problemler çn karar destek mekanzmaları sağlamaktır. Eğer O halde kural yapısı, grş, çıkış değerlern kullanmasından dolayı karar verme mekanzmaları gerektren tahmn, sınıflandırma gb problemlerde sıklıkla kullanılmaktadır. ANFIS beş katmanlı br yapıya sahptr [11-16]. 1.Katman: Bu katmandak her br düğüm A ve B gb br bulanık kümey fade eder. Düğümlern çıkışı olarak grş örneklerne ve kullanılan üyelk şlevne bağlı olan üyelk dereceler kullanılır. Dğer br deyşle grş değerlernn bulanıklaştırıldığı katmandır. Düğüm çıkışları denklem (18) de gösterlmektedr. u = A ( x) =1, (18) u + = ( y) B 39

5 Burada, x, y ve düğümündek determnstk grd değerler, A ve B bulanık termler ve μa ve μb se üyelk fonksyonlarını fade etmektedr. x ve y gb k farklı grşe sahp olan ağda denklem (18) de gösterldğ gb farklı çıkış değer ve toplam 4 düğüm vardır. Her br düğüm çn en çoğu 1 en azı 0 olan üyelk şlevler kullanılmaktadır. Genel olarak, bulanık br kümenn üyelk şlev, üçgen, Guassan veya genelleştrlmş Bell şlev gb herhang br parametrel üyelk şlev olablr. Bu katmandak parametreler, Öncelkl Parametreler olarak adlandırılır..katman: Kural katmanı olarak adlandırılan bu katmandak düğümler, bulanık mantık kullanılarak oluşturulan kuralları ve sayısını fade etmektedr. Kural düğümlernn çıkışı olan µ, br öncek katmandan gelen üyelk derecelernn çarpımı olmaktadır. Düğüm çıkışı se br kuralın ateşleme sevyesn göstermektedr. µ değerlernn elde edlş se, (=1,.,n) olmak üzere, aşağıdak gb elde edlr. 3.Katman: = ( x)* ( y) (19) A B Bu katmanda kural katmanından gelen ateşleme sevyeler normalleştrlmektedr. Bu nedenle katman normalleştrme katmanı olarak smlendrlmektedr. th düğüm çn normalze edlmş ateşleme sevyes aşağıdak gb hesaplanmaktadır. 4.Katman: = (0) 1 + Durulaştırma katmanı denen bu katmanda her br kuralın ağırlıklandırılmış çıkış değerler hesaplanmaktadır. Bu hesaplama aşağıdak şeklde normalze edlmş ateşleme sevyeler le bulanık çıkarım sstemnn çıkış parametreler olan {p,r,q} değerlernn çarpılması sonucu elde edlmektedr. 5.Katman: f = p x + q y + r ) (1) ( Son katman çıkış katmanı olarak adlandırılır. Her kural çn elde edlmş çıkışlar br öncek katmanda toplanarak ANFIS'n çıkışı elde edlmektedr. Bu katmanda se bulanık kurallar durulaştırılarak tek br sayı üretlmektedr. f ( x, y) 4 4 f f = () = 4 ANFIS öğrenme algortması olarak en küçük kareler yöntem ve ger yayılmalı öğrenme algortmasının br arada kullanıldığı melez öğrenme algortmasını kullanır. Melez (hbrt) öğrenme algortmasında adım bulunmaktadır. Bunlar 1. İler geçş. Gerye geçş İler geçş şlemnde öncül parametreler sabtken, sonuç parametreler en küçük kare kestrm kullanılarak güncellenmektedr. Gerye geçşte se sonuç parametreler sabttr ve öncül parametreler güncellemek çn ger yayılma degrade nş yöntem(gradent descent) kullanılmaktadır. İler ve ger geçş şlemler belrl br epoch sayısınca tekrarlanarak eğtm şlem tamamlanır. ANFIS tek eğtm şlemnn amacı, ANFIS çıktısını eğtm verlerne uydurmak çn parametre setlern ayarlamaktır. Bu çalışmada global optmum parametre değerlernn bulunması çn sezgsel yöntemler kullanılmaktadır. ANFIS te katman 1 dek bulanıklaştırma ve katman 4 tek durulaştırma şlemlerndek parametre değerler sezgsel yöntemler tarafından sağlanmaktadır. Bu parametre değerler algortmadak cırcır böceğ pozsyon değerler le fade edlmektedr. Böceklern pozsyon değerler güncellendkçe bu parametre değerler güncellenmekte ve güncellenen parametre değerler le ANFIS eğtlmektedr. Optmzasyon algortmalarındak çözümün uygunluğunu 40

6 belrleyen uygunluk fonksyonu çn denklem 3 da gösterlen RMSE hata fonksyonu kullanılmaktadır. RMSE = N = 1 Eştlk 3 de kullanılan ( y y ) N y (3), zamanında ANFIS tarafından elde edlen çıkışı ve se sstemn gerçek çıkışını göstermektedr. N se uygulamada kullanılan örnek sayısını göstermektedr. 4 Sınıflandırma Problemler Sınıflandırma problemler makne öğrenmes alanında yaygın olarak çözülmes gereken başlıca problemlerdendr. Bu problemlerde amaç benzer y verlern daha önceden belrlenen özellklerne göre gruplandırılmasını sağlamaktır. Blgsayarlı görü, tıp, ekonom gb alanlarda kullanılan karar verme mekanzmalarında büyük very yorumlayıp sınıflandıracak araçlara öneml ölçüde htyaç duyulmaktadır. ANFIS ın bu htyacı karşılayacak br yapıda olması sınıflandırma problemlernde kullanımını yaygınlaştırmıştır. ANFIS kullanılan problemlerde performansı artırmak amacıyla ver setlerndek özntelklern en anlamlıları eğtme tab tutulur. Burada ver setlernden özntelk çıkarımı öneml br yere sahptr. Burada eğtme tab tutulacak öz ntelklern çıkarımında Temel Bleşenler Analz yöntem kullanılacaktır. Çalışmada kullanılacak ver setler UCI[17-19] vertabanından alınmıştır. Ver setlerne at açıklamalar Tablo de gösterlmektedr. Tablo. Ver setlerne at özellkler Ver Set Tür Boyutlar Grşler Çıkış Açıklama Wsconsn İkl Sınıflandırma 699 örnek, 11 Tam sayı sınıf Br kansern byops detaylarından Breast Cancer özntelk etket malgn veya bengn olup olmadığını tahmn eder. HTRU Sınıflandırma örnek, 9 özntelk Ondalıklı Sayı sınıf etket HTRU anket sırasında toplanan pulsar adayları. Pulsarlar, öneml br blmsel lgye sahp br tür yıldızdır. Adaylar, keşfe yardımcı olmak çn pulsar ve non-pulsar sınıflarına sınıflandırılmalıdır. Banknote Authentcaton Sınıflandırma 137 örnek, 5 özntelk Ondalıklı Sayı sınıf etket Verler, banknotlar çn br doğrulama prosedürünün değerlendrlmes çn çeklen görüntülerden çıkarılmıştır. 5 Deneysel Sonuçlar Bu bölümde CBA, KCBA ve BOA[0] sezgsel yöntemlernn yukarıda açıklanan ver setler üzerndek performansı gösterlecektr. Çalışma çn gelştrlen uygulama çn MATLAB programı kullanılmıştır. Uygulama I7, 8 GB RAM a sahp makne üzernde brbrnden bağımsız 30 kez çalıştırılmıştır. Bu çalıştırmalarda ortak parametre değerler kullanılmıştır. Algortmalara at kullanılan parametre değerler Tablo 3 de verlmektedr. Çalıştırmalar sonunda elde edlen ortalama RMSETran ve RMSETest değerler Tablo 4 de verlmektedr. Verlen sonuç tablosuna göre KCBA sezgsel yöntem Breast Cancer ver setnde RMSEtran değer le mnmum hata değern elde etmştr. Bu ver setnde KCBA le eğtlmş 41

7 ANFIS n doğruluk oranı 98 olarak gerçekleşmştr. Banknote ver setnde elde edlen RMSEtran ve RMSEtest değer sırasıyla ve tür. Eğtm ve test vers çn elde edlen doğruluk oranı 100 gerçekleşmştr. HTRU ver setnde yne KCBA sezgsel yöntem dğer yöntemlere göre daha mnmum hata değerler vermektedr. Ver setlerne at doğruluk grafkler sırasıyla Şekl,3,4 de gösterlmektedr. Algortmalar CBA KCBA Tablo 3. Parametre değerler Algortma Parametreler Max Iterasyon:1000 Popülasyon:50 Max Iterasyon:1000 Popülasyon:50 ANFIS Parametreler fcm_u= fcm_maxiter=100 fcm_mnimp=1e-5 fs=genfs3(sugeno) nput mf=gaussmf output mf=lnear BOA Max Iterasyon:1000 Popülasyon:30 Algortmalar Mn RMSE Tablo 4. Sınıflandırma Problemlernn Sonuçları RMSEAvg Eğtm Vers RMSEStd Breast Cancer Test Vers Mn RMSE RMSEAvg RMSEStd CBA KCBA BOA Banknote Data Algortmalar Mn RMSE RMSEAvg Eğtm Vers RMSEStd Test Vers Mn RMSE RMSEAvg RMSEStd CBA KCBA BOA HTRU Algortmalar Mn RMSE RMSEAvg Eğtm Vers RMSEStd Test Vers Mn RMSE RMSEAvg RMSEStd CBA KCBA BOA Breast Cancer CBA KCBA BOA Eğtm Test Şekl. Breast Cancer ver set doğruluk grafğ 4

8 100. Banknote CBA KCBA BOA 99 Eğtm Test Şekl 3. Banknote ver set doğruluk grafğ Eğtm Test HTRU CBA KCBA BOA Şekl 4. HTRU ver set doğruluk grafğ 6 Sonuçlar Bu çalışmada sınıflandırma problemlernde sezgsel yöntemler le eğtlmş ANFIS ağlarının performansı gösterlmeye çalışılmıştır. ANFIS ağlarının yapısı gereğ eğtmde kullanılacak parametre değerler sezgsel yöntemler le elde edlmekte ve ağın performansı bu sayede artırılmaya çalışılmaktadır. Çalışmada UCI ver tabanından alınmış 3 ver set üzernde eğtlmş ANFIS ağları kullanılmıştır. Sonuçlara bakıldığında sezgsel yöntemler le eğtlmş ANFIS ağlarının ortalama 97 oranında başarılı sonuçlar verdğn söylemek mümkündür. Ayrıca bu çalışmada yen sezgsel yöntemlerden olan CBA yaklaşımı ANFIS n eğtmnde lk defa denenmştr. Yne bu yöntemn kaotk hartalı versyonu olan KCBA da lk kez bu çalışmada ANFIS le brlkte kullanılmaktadır. Çalışmanın br amacı da bu sezgsel yöntemler tanıtmak ve ver blm alanında çalışmayı düşünen araştırmacılara fkr vermektr. İlerk çalışmalarda dern öğrenme alanındak farklı problemlern çözümünde sezgsel yöntemlern kullanımı konusunda çalışmalar yapılacaktır. Teşekkür Bu çalışma Van Yüzüncü Yıl Ünverstes Blmsel Araştırmalar Proje Başkanlığı (YYUBAP) tarafından FAP Kodlu Araştırmacı Potansyeln Gelştrme Desteğ kapsamında desteklenmektedr. Kaynaklar [1] Ghomsheh V S, Shoorehdel M A, Teshnehlab M. Tranng ANFIS structure wth modfed PSO algorthm. n 007 Medterranean Conf. on Control & Automaton,pp.1-6, Athens, 007. [] Karaboga D, Kaya E. Tranng ANFIS usng artfcal bee colony algorthm for nonlnear dynamc systems dentfcaton. n 014 nd Sgnal Processng and Communcatons Applcatons Conference (SIU) pp , 014. [3] Haznedar B, Kalınlı A. Tranng ANFIS Usng Genetc Algorthm for Dynamc Systems Identfcaton Int. J. of Intell. Sys. and Appl. n Eng. 4(1), 44-47, 016. [4] Canayaz M, Karcı A. Crcket Behavor-Based Evolutonary Computaton Technque n Solvng Engneerng Optmzaton Problems. Appl. Intell. 44,36 376, 016. [5] Canayaz M, Karcı A. A novel approach for mage compresson based on mult-level mage 43

9 thresholdng usng dscrete wavelet transform and crcket algorthm. 3nd Sgnal Processng and Communcatons Applcatons Conference (SIU), 4-7,Malatya, 015. [6] Canayaz M, Demr M. Ver Kümelemede Yapay Atom Algortması ve Cırcır Böceğ Algortmasının Karşılaştırılmalı Analz. 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Scence (ISITES016) pp , Antalya,Turkey, 016. [7] Mrjall S, Lews A. The Whale Optmzaton Algorthm. Adv. n Eng. Soft, 95, 51-67,016. [8] Tanyıldızı E, Cgal T. Kaotk Hartalı Balna Optmzasyon Algortmaları. Fırat Ünv. Müh. ve Blm Dergs,9(1), , 017. [9] Canayaz M, Demr M. Feature selecton wth the whale optmzaton algorthm and artfcal neural network. 017 Int. Artfcal Intell. and Data Processng Symposum (IDAP) pp. 1-5, 017. [10] Canayaz M, Özdağ R. Tranng artfcal neural network wth Chaotc Crcket Algorthm. 6th Sgnal Processng and Communcatons Applcatons Conference (SIU),pp. 1-4, Izmr,018. [11] Jang J S R. ANFIS Adaptve-Network-Based Fuzzy Inference System IEEE Trans Syst Man Cybern, 3(3), , [1] Jang J S R, Sun C T, Mzutan E. Neurofuzzy and soft computng Prentce Hall, Upper Saddle Rver, [13] Tür R, Balas C E. Belrgn Dalga Yükseklklernn Neuro-Fuzzy Yaklaşımı le Tahmn: Flyos Denz Yöres Örneğ. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. 5(3), , 010. [14] Karaboga D, Kaya E. Tranng ANFIS by usng the artfcal bee colony algorthm. Turk J Elec Eng & Comp Sc,5, , 017. [15] Demrel Ö, Kakll A, Tektaş M. ANFIS ve Arma Modeller le Elektrk Enerjs Yük Tahmn. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. 5(3), , 010. [16] Elmas Ç.Yapay Zeka Uygulamaları. Seçkn Yayıncılık, 016. [17] Lyon R J, Stappers B W, Cooper S, Brooke J M, Knowles J D. Ffty Years of Pulsar Canddate Selecton: From smple flters to a new prncpled realtme classfcaton approach. Monthly Notces of the Royal Astronomcal Socety, 459 (1), , 016. [18] Volker L, Helene D. UCI Machne Learnng Repostory [ [19] Mangasaran O L, Wolberg W H. Cancer dagnoss va lnear programmng. SIAM News, 3(5), 1-18, [0] Canayaz M, Özdağ R. Tranng ANFIS usng The Whale Optmzaton Algorthm. Internatonal Conference on Advanced Technologes, Computer Engneerng and Scence (ICATCES), pp , Karabük, Türkye,

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

Veri Kümelemede Yapay Atom Algoritması ve Cırcır Böceği Algoritmasının Karşılaştırılmalı Analizi

Veri Kümelemede Yapay Atom Algoritması ve Cırcır Böceği Algoritmasının Karşılaştırılmalı Analizi 2016 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Scence 3-5 November 2016 (ISITES2016 Alanya/Antalya - Turkey) Ver Kümelemede Yapay Atom Algortması ve Cırcır Böceğ Algortmasının

Detaylı

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

Detaylı

Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi

Karaciğer mikrodizi kanser verisinin sınıflandırılması için genetik algoritma kullanarak ANFIS in eğitilmesi Karacğer mkrodz kanser versnn sınıflandırılması çn genetk algortma kullanarak ANFIS n eğtlmes Bülent Haznedar 1*, Mustafa Turan Arslan 2, Adem Kalınlı 3 ÖZ 21.06.2016 Gelş/Receved, 30.11.2016 Kabul/Accepted

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi

Tuğla Duvardaki ve Tesisattaki Isı Kaybının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. Der. Scence and Eng. J of Fırat Unv. 18 (1), 133-141, 2006 18 (1), 133-141, 2006 Tuğla Duvardak ve Tessattak Isı Kaybının Yapay Snr Ağları İle Belrlenmes Ömer KELEŞOĞLU ve Adem

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

Cilt:11 Sayı: 4 s , 2008 Vol: 11 No: 4 pp , M. Yasin ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET

Cilt:11 Sayı: 4 s , 2008 Vol: 11 No: 4 pp , M. Yasin ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET Polteknk Dergs Journal of Polytechnc Clt: Sayı: 4 s.99-305, 008 Vol: No: 4 pp.99-305, 008 Optmzasyon Problemlernn Çözümü çn Parçaçık Sürü Optmzasyonu Algortması M. Yasn ÖZSAĞLAM, Mehmet ÇUNKAŞ ÖZET Optmzasyon

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 16 Sayı: 48 sh. 61-75 Eylül 2014 KRİL SÜRÜSÜ ALGORİTMASI İLE ATÖLYE ÇİZELGELEME (JOB SHOP SCHEDULING WITH KRILL HERD ALGORITHM) İlker GÖLCÜK

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

Bulanık-Sinir Ağı Yapısı İçin Yeni Bir Karma Yaklaşım

Bulanık-Sinir Ağı Yapısı İçin Yeni Bir Karma Yaklaşım Bulanık-Snr Ağı Yapısı İçn Yen Br Karma Yaklaşım Canan ŞENOL, Tülay YILDIRIM Mühendslk Fakültes, Elektronk Mühendslğ Bölümü Kadr Has Ünverstes canan@khas.edu.tr Elektrk-Elektronk Fakültes, Elektronk ve

Detaylı

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering

EMG İşaretlerinin K-Ortalama Algoritması Kullanılarak Öbekleştirilmesi. EMG Signal Analysis Using K-Means Clustering KSÜ Mühendslk Blmler Dergs, (), 9 5 KSU Journal of Engneerng Scences, (), 9 EMG İşaretlernn K-Ortalama Algortması Kullanılarak Öbekleştrlmes Mücahd Günay, Ahmet ALKA, KSÜ Mühendslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektronk

Detaylı

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini

Yapay Sinir Ağı ve Bulanık-Yapay Sinir Ağı Yöntemleri Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmini Tarım Blmler Araştırma Dergs 3 (): 45-5, 00 ISSN: 308-3945, E-ISSN: 308-07X, www.nobel.gen.tr Yapay Snr Ağı ve Bulanık-Yapay Snr Ağı Yöntemler Kullanılarak Tava Buharlaşma Tahmn Özgür KIŞI Selcan AFŞA

Detaylı

İmge İşleme Uygulamalarında Cırcır Böceği Algoritması. Öğr. Gör. Murat CANAYAZ Doç.Dr. Ali KARCI

İmge İşleme Uygulamalarında Cırcır Böceği Algoritması. Öğr. Gör. Murat CANAYAZ Doç.Dr. Ali KARCI İmge İşleme Uygulamalarında Cırcır Böceğ Algortması Öğr. Gör. Murat CANAYAZ Doç.Dr. Al KARCI Sunum Planı Özet Grş Meta sezgsel Algortmalar Cırcır Böceğ Entrop Temell İmge Eşkleme Gelştrlen Algortma Sonuç

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

PARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ

PARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ PARÇACIK SÜRÜSÜ OPTİMİZASYON ALGORİTMASI VE BENZETİM ÖRNEKLERİ Seçkn TAMER, Chan KARAKUZU seckntamer@gmal.com, chankk@kou.edu.tr Kocael Ünverstes, Müh. Fak., Elektronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü İzmt/KOCAELİ

Detaylı

CuEEG: EEG Verilerinin Hızlı İşlenmesi için GPU Tabanlı Bir Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processing of EEG Data

CuEEG: EEG Verilerinin Hızlı İşlenmesi için GPU Tabanlı Bir Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processing of EEG Data ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa CuEEG: EEG Verlernn Hızlı İşlenmes çn GPU Tabanlı Br Yaklaşım CuEEG: A GPU-Based Approach for Fast Processng

Detaylı

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Sermaye Yapısını Etkleyen Faktörler ve Fnansal Oranlar le Hsse Getrs Arasındak İlşknn ANFIS Yöntem le İncelenmes: İMKB de

Detaylı

KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU

KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU XVIII ULUSAL MEKANİK KONGRESİ 26-30 Ağustos 2013, Celal Bayar Ünverstes, Mansa KAFES YAPILARIN MODİFİYE EDİLMİŞ YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI İLE OPTİMİZASYONU S Özgür Değertekn 1, Mehmet Ülker 2, M Sedat

Detaylı

Sinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini

Sinirsel Bulanık Sistemler İle Trafik Gürültüsünün Tahmini Snrsel Bulanık Sstemler İle Trafk Gürültüsünün Tahmn Ahmet Tortum Yrd. Doç. Dr.,Atatürk Ünverstes,Mühendslk Fakültes,İnşaat Bölümü,Erzurum E-posta : atortum@ataun.edu.tr Yasn Çodur Arş.Gör., Atatürk Ünverstes,Mühendslk

Detaylı

2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verici Sistemleri için ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçiren Aktif Filtre Tasarımı ve Analizi

2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verici Sistemleri için ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçiren Aktif Filtre Tasarımı ve Analizi Fırat Ünverstes-Elazığ 2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verc Sstemler çn ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçren Aktf Fltre Tasarımı ve Analz Mehmet Al BELEN, Adnan KAYA 2.2 Elektronk-Haberleşme Mühendslğ Bölümü Süleyman

Detaylı

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Makine Öğrenmesi 6. hafta Makne Öğrenmes 6. hafta Yapay Snr Ağlarına Grş Tek katmanlı YSA lar Algılayıcı (Perceptron) Aalne (Aaptve Lnear Elemen Byolojk Snr Hücres Byolojk snrler ört ana bölümen oluşmaktaır. Bunlar: Denrt, Akson,

Detaylı

T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ CIRCIR BÖCEĞİ ALGORİTMASI: YENİ BİR META-SEZGİSEL YAKLAŞIM VE UYGULAMALARI MURAT CANAYAZ

T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ CIRCIR BÖCEĞİ ALGORİTMASI: YENİ BİR META-SEZGİSEL YAKLAŞIM VE UYGULAMALARI MURAT CANAYAZ T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ CIRCIR BÖCEĞİ ALGORİTMASI: YENİ BİR META-SEZGİSEL YAKLAŞIM VE UYGULAMALARI MURAT CANAYAZ DOKTORA TEZİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI AĞUSTOS 2015

Detaylı

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA

BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 22, No 4, 855-862, 2007 Vol 22, No 4, 855-862, 2007 BULANIK AKIŞ TİPİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ İÇİN ÇOK AMAÇLI GENETİK ALGORİTMA İzzettn TEMİZ ve

Detaylı

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü

Detaylı

Kafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optimizasyon Yöntemiyle Boyutlandırılması

Kafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optimizasyon Yöntemiyle Boyutlandırılması Kafes Yapıların Öğretme-Öğrenme Esaslı Optmzasyon Yöntemyle Boyutlandırılması S. Özgür Değertekn, M. Sedat Hayaloğlu Dcle Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 21280, Dyarbakır Tel: (412) 241 10 00 E-Posta:

Detaylı

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING

PROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak

Detaylı

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM

DETERMINATION OF THE ECONOMIC DISPATCH IN ELECTRIC POWER SYSTEMS USING SIMULATED ANNEALING(SA) ALGORITHM 5 Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 09), 3-5 Mayıs 2009, Karabük, Türkye ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMİNDE OPTİMAL YAKIT MALİYETİNİN BENZETİM TAVLAMA (BT) ALGORİTMASI İLE BELİRLENMESİ DETERMINATION

Detaylı

G.1. : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp. : Öz Düzenleyici Haritalar Kullanilarak Diken Dalgalarin Analizi. Yay nlanan Kitapç k.

G.1. : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp. : Öz Düzenleyici Haritalar Kullanilarak Diken Dalgalarin Analizi. Yay nlanan Kitapç k. G.1 Yazarlar : Y.Kutlu, M.Kuntalp, D.Kuntalp Ba l k : Öz Düzenley Hartalar Kullanlarak Dken Dalgalarn Analz Yay nlanan Ktapç k : Genç Blm nsanlar le Beyn Byofz II. Çal tay, Izmr / Turkey, 21-23 ubat2008

Detaylı

TRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA

TRİSTÖR VE TRİYAK HARMONİKLERİNİN 3 BOYUTLU GÖSTERİMİ VE TOPLAM HARMONİK BOZUNUMA EĞRİ UYDURMA PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİL İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : : : : 5- TRİSTÖR VE TRİYAK

Detaylı

OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE ÖZELLİK NOKTALARININ TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI

OTOMATİK PARMAKİZİ TANIMA SİSTEMLERİNDE ÖZELLİK NOKTALARININ TESPİTİNDE YAPAY SİNİR AĞLARININ KULLANILMASI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 007 : 13 : 1 : 911

Detaylı

POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ

POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZYONA ETKİSİ TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası 0. Türkye Harta Blmsel ve Teknk Kurultayı 8 Mart - Nsan 00, Ankara POLİNOMLARLA VE BULANIK MANTIK İLKELERİNE GÖRE GEOİT BELİRLEMENİN PRESİZONA ETKİSİ M. ılmaz,

Detaylı

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI

KAFES SİSTEMLERİN UYGULAMAYA YÖNELİK OPTİMUM TASARIMI PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING COLLEGE MÜHENDİ SLİ K BİLİMLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 1999 : 5 : 1 : 951-957

Detaylı

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması

Türk Dilinin Biçimbilim Yapısından Yararlanarak Türkçe Metinlerin Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Türk Dlnn Bçmblm Yapısından Yararlanarak Türkçe Metnlern Farklı İmgelere Ayrılarak Kodlanması ve Sıkıştırılması Banu DİRİ, M.Yahya KARSLIGİL Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Elektronk Fakültes - Blgsayar

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 380 kv LUK 14 BARALI GÜÇ SİSTEMİNDE EKONOMİK YÜKLENME ANALİZİ TÜRİYE DEİ 38 kv LU 4 BARALI GÜÇ SİSTEMİDE EOOMİ YÜLEME AALİZİ Mehmet URBA Ümmühan BAŞARA 2,2 Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlık Fakültes Anadolu Ünverstes İk Eylül ampüsü, 2647, ESİŞEHİR

Detaylı

PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ

PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ PARMAKİZİ RESİMLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TEMİZLENMESİ VE İYİLEŞTİRİLMESİ Necla ÖZKAYA Şeref SAĞIROĞLU Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Ercyes Ünverstes, 38039, Talas, Kayser Gaz Ünverstes,

Detaylı

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir :

Sistemde kullanılan baralar, klasik anlamda üç ana grupta toplanabilir : 5 9. BÖLÜM YÜK AKIŞI (GÜÇ AKIŞI) 9.. Grş İletm sstemlernn analzlernde, bara sayısı arttıkça artan karmaşıklıkları yenmek çn sstemn matematksel modellenmesnde kolaylık getrc bazı yöntemler gelştrlmştr.

Detaylı

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük

Detaylı

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu Soğutucu Akışkan arışımlarının ullanıldığı Soğutma Sstemlernn ermoekonomk Optmzasyonu * 1 Hüseyn aya, 2 ehmet Özkaymak ve 3 rol Arcaklıoğlu 1 Bartın Ünverstes akne ühendslğ Bölümü, Bartın, ürkye 2 arabük

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

Detaylı

SİLİS DUMANI KATKILI BETONLARIN ÇARPMA DAYANIMININ YAPAY SİNİR AĞI İLE BELİRLENMESİ

SİLİS DUMANI KATKILI BETONLARIN ÇARPMA DAYANIMININ YAPAY SİNİR AĞI İLE BELİRLENMESİ ISSN:1306-3111 e-journal of New World Scences Academy 2008, Volume: 3, Number: 1 Artcle Number: A0046 NATURAL AND APPLIED SCIENCES CIVIL ENGINEERING Receved: June 2007 Accepted: December 2007 2008 www.newwsa.com

Detaylı

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ

ÖZET Anahtar Kelimeler: ABSTARCT Keywords: 1. GİRİŞ olteknk Dergs Journal of olytechnc Clt: Sayı: 3 s67-7, 009 Vol: o: 3 pp67-7, 009 Genetk Algortma Kullanarak Ekonomk Dağıtım Analz: Türkye Uygulaması M Kenan DÖŞOĞU, Serhat DUMA, Al ÖZTÜRK ÖZET Dünyada

Detaylı

Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı

Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı Süleyman Demrel Ünverstes Süleyman Demrel Unversty Fen Blmler Ensttüsü N. Şengöz, Dergs G. Özdemr / Sınıflandırma Problemlernn Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Snr Ağının Kullanımı Journal

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

Detaylı

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

Detaylı

Çarpımsal Ceza Modeli İle Tamsayılı Programlama

Çarpımsal Ceza Modeli İle Tamsayılı Programlama Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt: 10, Sayı:3, 2008 Çarpımsal Ceza Model İle Tamsayılı Programlama Sabr Erdem Özet Doğrusal olmayan optmzasyon problemlernn çözüm yöntemlernden brs,

Detaylı

Saccharomyces cerevisia Maya Hücresinin Büyüme Eğrisinin ANFIS ile Modellenmesi

Saccharomyces cerevisia Maya Hücresinin Büyüme Eğrisinin ANFIS ile Modellenmesi 06 Publshed n 4th Internatonal Symposum on Innovatve Technologes n Engneerng and Scence 3-5 ovember 06 (ISITES06 Alanya/Antalya - Turkey) Saccharomyces cerevsa Maya Hücresnn Büyüme Eğrsnn AFIS le Modellenmes

Detaylı

TRAFİK İŞARETLERİNİN HOUGH DÖNÜŞÜMÜ VE DVM KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING HOUGH TRANSFORM AND SVM

TRAFİK İŞARETLERİNİN HOUGH DÖNÜŞÜMÜ VE DVM KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING HOUGH TRANSFORM AND SVM TRAFİK İŞARETLERİNİN HOUGH DÖNÜŞÜMÜ VE DVM KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING HOUGH TRANSFORM AND SVM Emrah ONAT SDT - Space & Defence Technologes A.Ş. emrahonat@yahoo.com

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ

ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ Öğretm üyes: Doç. Dr. S. Özoğuz Tel: 85 36 9 e-posta: serdar@ehb.tu.edu.tr Ders saat: Pazartes,.-3. / D-4 İçndekler. Dere teors, toplu parametrel dereler, Krchhoff un gerlm e akım

Detaylı

Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Bölümü, ELAZIĞ

Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Makine Bölümü, ELAZIĞ GENETİK ALGORİTMA İLE PARAMETRELERİ OPTİMİZE EDİLMİŞ AĞ TABANLI BULANIK DENETİM SİSTEMİNİN SİSMİK İZOLASYONA UYGULANMASI VE MATLAB İLE SİMÜLASYONU Doç Dr. Hasan ALLİ ve Arş. Gör. Oğuz YAKUT Fırat Ünverstes,

Detaylı

STANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA

STANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA STANDART VE HİBRİD YAPILAR KULLANARAK YAPAY SİNİR AĞLARI İLE İMZA TANIMA Canan ŞENOL Tülay YILDIRIM Kadr Has Ünverstes, Elektronk Mühendslğ Bölümü, 3430, Cbal, Fath-İstanbul Yıldız Teknk Ünverstes, Elektronk

Detaylı

BİRLEŞİK DALGACIK-SİNİR AĞI MODELİ YAKLAŞIMI İLE ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE ARIZA SINIFLAMA

BİRLEŞİK DALGACIK-SİNİR AĞI MODELİ YAKLAŞIMI İLE ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE ARIZA SINIFLAMA BİRLEŞİK DALGACIK-SİNİR AĞI MODELİ YAKLAŞIMI İLE ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE ARIZA SINIFLAMA Oben DAĞ Canbolat UÇAK, Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü Mühendslk-Mmarlk Fakültes Yedtepe Ünverstes,, Erenköy,

Detaylı

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Cemal HANİLÇİ

T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ. Cemal HANİLÇİ T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KONUŞMACI TANIMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ Cemal HANİLÇİ YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BURSA-2007 T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama

Detaylı

Filled fonksiyon kullanarak vana etkili ekonomik yük dağıtımı probleminin çözülmesi

Filled fonksiyon kullanarak vana etkili ekonomik yük dağıtımı probleminin çözülmesi Journal of the Faculty of Engneerng and Archtecture of Gaz Unversty 32:2 (2017) 429-438 Flled fonksyon kullanarak vana etkl ekonomk yük dağıtımı problemnn çözülmes İbrahm Eke 1*, Süleyman Sungur Tezcan

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

Kamuflaj Tespiti için Hiperspektral Görüntüleme Hyperspectral Imaging for Camouflage Detection

Kamuflaj Tespiti için Hiperspektral Görüntüleme Hyperspectral Imaging for Camouflage Detection Karaca A. C., Ertürk A., Güllü M. K., Elmas M., Ertürk S., Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme, Clt 3, Sayı 5, Syf 35-39, Hazran 2013 SAVTEK Makales Kamuflaj Tespt çn Hperspektral Görüntüleme Hyperspectral

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Syısl Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 7. Hft LİNEER DENKLEM SİSTEMLERİ (Devm) Syısl Çözümleme İÇİNDEKİLER Doğrusl Denklem Sstemlernn Çözümü İtertf Yöntemler Jcob Yöntem Guss-Sedel Yöntem

Detaylı

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

Konveks Sınıf Modelleri Kullanarak Dijital İmgelerdeki Nesne Görüntülerinin Konumlarının Bulunması. Proje No: 109E279

Konveks Sınıf Modelleri Kullanarak Dijital İmgelerdeki Nesne Görüntülerinin Konumlarının Bulunması. Proje No: 109E279 Konveks Sınıf Modeller Kullanarak Djtal İmgelerdek Nesne Görüntülernn Konumlarının Bulunması Proje No: 109E279 Doç. Dr. Hakan Çevkalp Hüseyn Gündüz Musa Aydın Güvenç Usanmaz Onur Akyüz ŞUBAT 2013 ESKİŞEHİR

Detaylı

DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC ALGORITHMS

DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC ALGORITHMS 5. Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (İATS 9), 3-5 Mayıs 9, Karabük, Türkye DÜZENLİ DİZAYNLI GENETİK ALGORİTMALAR İLE ÇOK AMAÇLI PROGRAMLAMA MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING VIA UNIFORM DESIGNED GENETIC

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

TÜRKİYE DEKİ 22 BARALI 380 kv LUK GÜÇ SİSTEMİ İÇİN EKONOMİK DAĞITIM VE OPTİMAL GÜÇ AKIŞI YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ PAMUKKALE ÜNİ VERSİ TESİ MÜHENDİ SLİ K FAKÜLTESİ PAMUKKALE UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY MÜHENDİ SLİ K B İ L İ MLERİ DERGİ S İ JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES YIL CİLT SAYI SAYFA : 7 : 3 : 3 : 369-378

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket (TEİAŞ), 5. İletm Tess ve İşletme Grup Müdürlüğü, Sakarya nhatpamuk@gmal.com.tr

Detaylı

YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ

YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ VII. Ulusal Hdroloj Kongres 26-27 Eylül 2012, Süleyman Demrel Ünverstes, Isparta YERALTI SUYU POMPAJ MALİYETİ MİNİMİZASYON PROBLEMLERİNİN PSOLVER OPTİMİZASYON TEKNİĞİ İLE ÇÖZÜMÜ: TAHTALI HAVZASI ÖRNEĞİ

Detaylı

Trombofili hastalığı ile genetik bozukluklar arasındaki ilişkinin adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ile tespit edilmesi

Trombofili hastalığı ile genetik bozukluklar arasındaki ilişkinin adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) ile tespit edilmesi SAÜ Fen Bl Der 20. Clt, 1. Sayı, s. 13-21, 2016 Trombofl hastalığı le genetk bozukluklar arasındak lşknn adaptf ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sstem (ANFIS) le tespt edlmes Bülent Haznedar 1*, Adem

Detaylı

Saklı Markov Modeli Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma

Saklı Markov Modeli Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma Saklı Markov Model Kullanarak Türkçe Konuşma Tanıma Özlem Yakar, Rıfat Aşlıyan Adnan Menderes Ünverstes, Matematk Bölümü, Aydın ozlemyakar.34@gmal.com, raslyan@adu.edu.tr Özet: Konuşma tanıma, sesl fadelern

Detaylı

ZAMAN SERİSİ VERİ MADENCİLİĞİ VE DESTEK VEKTÖR MAKİNALAR KULLANAN YENİ BİR AKILLI ARIZA SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ

ZAMAN SERİSİ VERİ MADENCİLİĞİ VE DESTEK VEKTÖR MAKİNALAR KULLANAN YENİ BİR AKILLI ARIZA SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 3, No, 431-440, 008 Vol 3, No, 431-440, 008 ZAMAN SERİSİ VERİ MADENCİLİĞİ VE DESTEK VEKTÖR MAKİNALAR KULLANAN YENİ BİR AKILLI ARIZA SINIFLANDIRMA

Detaylı

BULANIK MODELLEME YAKLAŞIMININ TENÖR KESTİRİMİNDE KULLANILMASI ABSTRACT

BULANIK MODELLEME YAKLAŞIMININ TENÖR KESTİRİMİNDE KULLANILMASI ABSTRACT BULANIK MODELLEME YAKLAŞIMININ TENÖR KESTİRİMİNDE KULLANILMASI Use of Fuzzy Modelng Approach n Grade Estmaton MADENCİLİK, Clt 45, Sayı, Sayfa 39-47, Hazran 6 Vol.45, No., pp 39-47, June 6 Bülent TÜTMEZ

Detaylı

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ

BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 25-27 Kasım 25 BULANIK ÇOK AMAÇLI HÜCRESELTASARIM PROBLEMİNİN İKİ AŞAMALI BULANIK PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI İLE ÇÖZÜMÜ Feyzan ARIKAN Gaz

Detaylı

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi

TOPSIS Metodu Kullanılarak Kesici Takım Malzemesi Seçimi Makne Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 9, No: 3, 2012 (35-42) Electronc Journal of Machne Technologes Vol: 9, No: 3, 2012 (35-42) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn:1304-4141 Makale

Detaylı

AN INTELLIGENT TARGET RECOGNITION SYSTEM BASED ON PERIODOGRAM FOR PULSED RADAR SYSTEMS

AN INTELLIGENT TARGET RECOGNITION SYSTEM BASED ON PERIODOGRAM FOR PULSED RADAR SYSTEMS G.Ü. Fen Blmler Dergs 18(): 59-7 (5) ISS 133-979 G.U. Journal of Scence 18():59-7 (5) A ITELLIGET TARGET RECOGITIO SYSTEM BASED O PERIODOGRAM FOR PULSED RADAR SYSTEMS Engn AVCI*, Ibrahm TURKOĞLU Frat Unversty,

Detaylı

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı * İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının

Detaylı

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI ROTASYON ORMAN ALGORİTMASI İLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ MULTİSPEKTRAL UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI İsmal ÇÖLKESEN 1, Tahsn YOMRALIOĞLU 2, Taşkın KAVZOĞLU 3 1 Araş. Gör., Gebze Yüksek Teknoloj Ensttüsü,

Detaylı

İki Serbestlik Dereceli KardanUygulamasının Kararlılaştırılması

İki Serbestlik Dereceli KardanUygulamasının Kararlılaştırılması İk Serbestlk Derecel KardanUygulamasının Kararlılaştırılması M.Şahn * M. T. Daş S.Çakıroğlu Z. Esen Roketsan A.Ş THK Unversty Roketsan A.Ş Roketsan A.Ş Ankara Ankara Ankara Ankara Özet Bu çalışmada, servo

Detaylı

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Ayon Kocatepe Ünverstes Fen ve Mühendslk Blmler Dergs Ayon Kocatepe Unversty Journal o Scence and Engneerng AKÜ FEMÜBİD 7 (07) 0350 (9-937) AKU J. Sc. Eng. 7 (07) 0350 (9-937) DOİ : 0.5578/mbd.6695 Nümerk

Detaylı

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001)

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001) ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (1) TEKNK NOTrrECHNICAL NOTE ELEKTRK ARK FıRıNıNDA TERMODNAMGN KNC YASASıNıN

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

Uzun Dönem Evrim Hücresel Sistemleri için Karma Trafik Durumunda Çeşitli İniş Yolu Çizelgeleme Yöntemlerinin Başarım Karşılaştırması

Uzun Dönem Evrim Hücresel Sistemleri için Karma Trafik Durumunda Çeşitli İniş Yolu Çizelgeleme Yöntemlerinin Başarım Karşılaştırması Fırat Ünv. Mühendslk Blmler Dergs Fırat Unv. Journal of Engneerng 27(1), 65-72, 215 27(1), 65-72, 215 Uzun Dönem Evrm Hücresel Sstemler çn Karma Trafk Durumunda Çeştl İnş Yolu Çzelgeleme Yöntemlernn Başarım

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel

Emrah 70 Ekim 2011. kat edilen mesafenin en. mizasyonu (PSO) sezgisel. (PSO), Genetik Algoritma (GA), Optimizasyon, Meta-Sezgisel METAplam kat edlen mesafenn en mzasyonu (PSO) sezgsel k (PSO), Genetk Algortma (GA), Optmzasyon, Meta-Sezgsel 74 OPTIMIZATION OF MULTI- PROBLEM OF ISTANBUL HALK EKMEK A.S. (IHE) BY USING META-HEURISTIC

Detaylı

K-means ve YSA temelli Hibrit Bir Model ile Epileptik EEG İşaretlerinin Sınıflandırılması

K-means ve YSA temelli Hibrit Bir Model ile Epileptik EEG İşaretlerinin Sınıflandırılması K-means ve temell Hbrt Br Model le Epleptk EEG İşaretlernn Sınıflandırılması Ramazan TEKİN 1 Yılmaz KAYA 2 Mehmet Emn TAĞLUK 3 1 Batman Ünverstes, Mühendslk Mmarlık Fakültes, Blgsayar Mühendslğ, Batman,

Detaylı

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey

Ali Öztürk Accepted: January 2010. ISSN : 1308-7231 serhatduman@duzce.edu.tr 2010 www.newwsa.com Duzce-Turkey ISS:1306-3111 e-journal of ew World Scences Academy 2010, Volume: 5, umber: 1, Artcle umber: 1A0066 Serhat Duman EGIEERIG SCIECES M. Kenan Döşoğlu Receved: March 2009 Al Öztürk Accepted: January 2010 Pakze

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ 96 Anahtarlamalı Sstemler Kararlı Yapan PI Kontrolör Setnn Hesabı İbrahm Işık, Serdar Ethem Hamamcı Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü İnönü Ünverstes, Malatya {İbrahm.sk, serdar.hamamc}@nonu.edu.tr

Detaylı

EKG İŞARETLERİNİN FARKLI VE BİRLEŞİK ÖZNİTELİKLER İLE ANALİZİ

EKG İŞARETLERİNİN FARKLI VE BİRLEŞİK ÖZNİTELİKLER İLE ANALİZİ EKG İŞARETLERİNİN FARKLI VE BİRLEŞİK ÖZNİTELİKLER İLE ANALİZİ Elf Derya ÜBEYLİ TOBB Ekonom ve Teknoloj Ünverstes, Elektrk ve Elektronk Mühendslğ, 06530 Söğütözü, Ankara, e-posta: edubeyl@etu.edu.tr ABSTRACT

Detaylı

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu

Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Akademk Blşm 2013 XV. Akademk Blşm Konferansı Bldrler 23-25 Ocak 2013 Akdenz Ünverstes, Antalya Enerj Sstemlernde Yapay Arı Kolons (YAK) Algortması Kullanarak Yük Akışı Optmzasyonu Nhat Pamuk Türkye Elektrk

Detaylı

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET

Genetik Algoritma ile İki Boyutlu Şekil Yerleştirme ÖZET Genetk Algortma le İk Boyutlu Şekl Yerleştrme Metn Özşahn 1 ve Mustafa Oral 2 1) Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Endüstr Mühendslğ Bölümü, Adana, Turkey 2 Çukurova Ünverstes Blgsayar Mühendslğ Bölümü,

Detaylı