Sinem ASLAN. Uluslararası Bilgisayar Anabilim Dalı Bilim Dalı Kodu : Sunu Tarihi : BORNOVA - ZM R

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Sinem ASLAN. Uluslararası Bilgisayar Anabilim Dalı Bilim Dalı Kodu : 619.02.04 Sunu Tarihi : 08.08.2007 BORNOVA - ZM R"

Transkript

1 EGE ÜN VERS TES FEN B L MLER ENST TÜSÜ (YÜKSEK L SANS TEZ ) VES KALIK FOTO RAFLARIN SINIFLANDIRILMASI Ç N ÖZELL K ÖLÇÜTLER ÜZER NE KIYASLAMALI B R ÇALI MA Snem ASLAN Uluslararası Blgsayar Anablm Dalı Blm Dalı Kodu : Sunu Tarh : Tez Danı manı : Prof. Dr. Turhan Tunalı BORNOVA - ZM R

2

3 Snem ASLAN tarafından YÜKSEK L SANS TEZ olarak sunulan Veskalık Foto rafların Sınıflandırılması çn Özellk Ölçütler Üzerne Kıyaslamalı Br Çalı ma ba lıklı bu çalı ma E.Ü. Fen Blmler Ensttüsü E tm ve Ö retm Yönerges nn lgl hükümler uyarınca tarafımızdan de erlendrlerek savunmaya de er bulunmu ve tarhnde yapılan tez savunma sınavında aday oybrl /oyçoklu u le ba arılı bulunmu tur. III Jür Üyeler: mza: Jür Ba kanı : Prof. Dr. Turhan Tunalı... Raportör Üye: Yrd. Doç. Dr. Cengz Güngör... Üye : Yrd. Doç. Dr. Ayln Kantarcı...

4

5 V ÖZET VES KALIK FOTO RAFLARIN SINIFLANDIRILMASI Ç N ÖZELL K ÖLÇÜTLER ÜZER NE KIYASLAMALI B R ÇALI MA ASLAN, Snem Yüksek Lsans Tez, Uluslararası Blgsayar Ensttüsü Tez Yönetcs: Prof. Dr. Turhan TUNALI A ustos 2007, 96 sayfa Günümüzde, özellkle nternet kullanımının yaygınla ması le, gen boyuttak çokluortam vertabanlarının etkl br eklde yönetlmes önem kazanmı tır. Bu sebeple, etkl br çokluortam yönetm çn çe tl, çokluortam verlernden özntelk çıkartma, vertabanı ndeksleme ve çokluortam vers sınıflandırma uygulamaları gel trlm tr. Bu tez çalı masında, lteratürde yüz tanıma problemnn çözümü çn kullanımına sıkça yer verlm olan Ba lıca Ble enler Çözümlemes ve Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes özntelk çıkartma yöntemler, etkn br ndeksleme yapısı kullanan MUVIS çoklu ortam ndeksleme sstemne entegre edlm ve veskalık foto raflardan olu an br resm vertabanı üzernde bu yöntemler le, MUVIS sstemnde mevcut olan Gabor Fltres özntelk çıkartma yöntemnn sınıflandırma performansı kar ıla tırılmı tır. Anahtar sözcükler: MUVIS, Ba lıca Ble enler Çözümlemes, Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes, Hyerar k Hücresel A aç, yüz resmlernn sınıflandırılması

6

7 VII ABSTRACT A COMPARATIVE STUDY OF FEATURE METRICS FOR CLASSIFICATION OF HUMAN PASSPORT PHOTOS ASLAN, Snem MSc. n Internatonal Computer Insttute Supervsor: Prof. Dr. Turhan TUNALI August 2007, 96 pages Due to wdespread use of the Internet, effcent management of multmeda databases has attracted many researchers. Varety of technques ncludng database ndexng, classfcaton and feature extracton are developed. In ths thess, Prncpal Component Analyss (PCA) and Lnear Dscrmnant Analyss (LDA) methods that have been wdely used for face recognton problem n lterature, are ntegrated to MUVIS, a multmeda ndexng and classfcaton system wth an effectve ndexng structure. PCA and LDA are ntegrated nto MUVIS and ther classfcaton performance on a human passport photo database s compared wth that of Gabor Flter that already exsts n MUVIS. Keywords: MUVIS, Prncpal Component Analyss, Lnear Dscrmnant Analyss, Herarchcal Cellular Tree, classfcaton of face photographs

8 VIII

9 IX TE EKKÜR Tez çalı mamın, engn akademk tecrübes ve yönlendrmeler le ekllenmesn ve zengnle mesn sa layan saygıde er hocam Prof. Dr. Turhan Tunalı ya, özvers, katkıları ve bu çalı ma le akademk hayata br adım atmamı sa ladı ı çn çok te ekkür ederm. Tez çalı mam sırasında, MUVIS sstem le lgl sorularımı cevapsız bırakmayan MUVIS takımı üyes Sayın Serkan Kıranyaz a, takıldı ım ve çıkı noktası göremed m durumlarda, bana yen tavsyelerde bulunarak fkr veren ve lerlememe yardım eden Sayın Yard. Doç. Dr. Muhammed Cnsdkc ye te ekkürü br borç blrm. Zor anlarımda deste n esrgemeyen sevgl mesa arkada larıma ve kız karde me te ekkürlerm sunarım. Bu çalı mayı, her türlü özvery göstererek bana güzel br çalı ma ortamı sa layan sevgl annem ve babama adıyorum.

10 X

11 XI Ç NDEK LER Sayfa ÖZET... V ABSTRACT...VII TE EKKÜR... IX Ç NDEK LER... XI EK LLER D Z N... XIII Ç ZELGELER D Z N...XV KISALTMALAR... XVI 1 G R LG L ÇALI MALAR MUVIS Yüz Tanıma Bütünsel-tabanlı yöntemler Renk hstogramları: Ba lıca Ble enler Çözümlemes (BBÇ ): Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes (DAÇ): Özell e-dayalı yöntemler Gabor fltres: Karma yöntemler ndeksleme ve Sınıflandırma Uzaysal Er m Yöntemler (UEY) Metrksel Er m Yöntemler (MEY) Hyerar k Hücresel A aç (HHA) Hücre yapısı: Sevye yapısı: HHA lemler: HHA ndeksleme: MUVIS LE YÜZ TANIMA Ba lıca Ble enler Çözümlemes Yöntem Özyüz uzayının MUVIS de kullanımı Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes Yöntem Ayrı tırma uzayının MUVIS de kullanımı PERFORMANS ÖLÇÜTLER... 40

12 XII 4.1 Kullanılan Yüz Resmler Vertabanı Kullanılan HHA Parametre De erler Her Hücredek K Yo unlu u Test Test Br K ye At Resmlern Hücrelere Da ılımı Kırkar Resmlk On Devr Test Sınıflandırma Ba arımı Test BBÇ Duyarlık Test TEST SONUÇLARI Hücrelerdek K Yo unlu u Test Test Br K nn Resm Da ılımı Kırkar Resmlk On Devr Test Sınıflandırma Ba arımı Test SONUÇ...74 KAYNAKLAR D Z N...77 EKLER...83 Ek 1 MUVIS...84 Temel MUVIS Uygulamaları...84 DbsEdtor...85 MBrowser...86 MUVIS de Görsel Özntelk Çıkarımı...87 FeX skelet...88 FeX ver yapıları...89 Modüllerdek kullanıcı arayüzü fonksyonları...89 MUVIS de özntelk çıkartma lemler...90 Resm özntelk dosya formatı...92 Ek 2 Türkçe - nglzce Termler Sözlü ü...94 ÖZGEÇM...96

13 XIII EK LLER D Z N Sayfa ekl 2.1 Yüz resmnden yüz vektörü olu turma... 9 ekl 2.2 Yüz uzayı ekl 2.3 Boyut Küçültme ekl 2.4 Alt uzaya yansıma ekl 2.5 M-A aç durumları ekl 2.6 HHA Sevye yapısı ekl 2.7 ve C hücrelerne brle trme lem uygulanması C1 2 ekl 4.1 Kullanılan yüz resmler vertabanından br kest ekl 4.2 Örnek her hücredek k yo unlu u test sonucu ekl 4.3 Örnek 9+1 test sonucu ekl 4.4 Örnek k ye at resmlern hücrelere da ılımı test sonucu ekl 4.5 Örnek kırkar resmlk on devr test graf ekl 4.6 Örnek sınıflandırma ba arımı test graf ekl 4.7 Grd Resm ekl 4.8 Özuzay olu turulurken kullanılan vertabanındak resm sayısı: 400, kullanılan özvektör sayısı: ekl 4.9 Özuzay olu turulurken (a) kullanılan vertabanındak resm sayısı 10, kullanılan özvektör sayısı: 10, (b) kullanılan vertabanındak resm sayısı: 400, kullanılan özvektör sayısı:

14 XIV ekl 4.10 Özuzay olu turulurken (a) kullanılan vertabanındak resm sayısı 80, kullanılan özvektör sayısı: 80, (b) kullanılan vertabanındak resm sayısı: 400, kullanılan özvektör sayısı: ekl 4.11 Özuzay olu turulurken (a) kullanılan vertabanındak resm sayısı 120, kullanılan özvektör sayısı: 120, (b) kullanılan vertabanındak resm sayısı: 400, kullanılan özvektör sayısı: ekl 4.12 Özuzay olu turulurken (a) kullanılan vertabanındak resm sayısı 240, kullanılan özvektör sayısı: 240, (b) kullanılan vertabanındak resm sayısı: 400, kullanılan özvektör sayısı: ekl 5.1 Her hücredek k yo unlu u test sonucu...54 ekl Test sonucu (a) 120 Özvektörlük yüz uzayı kullanan BBÇ, (b) Gabor fltres, (c) 240 Özvektörlük yüz uzayı kullanan BBÇ, (d)daç...57 ekl Ara A amaları...59 ekl 5.4 Br K ye At Resmlern Hücrelere Da ılımı Test Sonucu (a) 52 nn üzernde de erler alan noktaları da çeren graf n genel görüntüsü, (b) 52 nn altındak de erler çn yakınla tırılmı (a) graf 61 ekl 5.5 Kırkar Resmlk On Devr Test Sonucu...70 ekl 5.6 Sınıflandırma Ba arımı Test Sonucu...73 Ek 1 ekl 1 MUVIS skeletnn genel yapısı...84 Ek 1 ekl 2 MUVIS DbsEdtor Uygulaması...85 Ek 1 ekl 3 MUVIS Mbrowser Uygulaması...86 Ek 1 ekl 4 MUVIS uygulamaları le FeX modül etkle m...88

15 XV Ç ZELGELER D Z N Sayfa Tablo 4.1 HHA olu tururken kullanılan parametreler Tablo 5.1 Özntelk Çıkartma Yöntemler çn Sınıflandırma Ba arımı Test Sonuçları Ek 1 Tablo 1.Örnek resm özntelk dosyası formatı... 93

16 XVI KISALTMALAR BBÇ DAÇ EB-Çekrdek FAÇ HHA MEY MÖA TUT UEY : Ba lıca Ble enler Çözümlemes : Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes : En Benzer Çekrdek : Fsher Ayrı tırma Çözümlemes : Hyerar k Hücresel A aç : Metrksel Er m Yöntemler : Mnmum Örten A aç : Tampere Unversty of Technology : Uzaysal Er m Yöntemler

17 1 1 G R Günümüzde özellkle nternet kullanımının yaygınla masından sonra fazla mktardak çoklu ortam versnn kullanımının kolayla tırılmasına ve dolayısıyla çoklu ortam vertabanlarının etkl br eklde ndekslenmes ve saklanmasına olan htyaç artmı tır. Bu yüzden, akademk çevrelerce çe tl çalı malar yapılarak, bu probleme çözüm aranmı tır. ndeksleme üzerne gerçekle trlm olan bu çalı malar uzaysal ve metrksel er m tabanlı olmak üzere kye ayrılablr. Uzaysal er m tabanlı yöntemler, nesnelern temsller olan ekller çok boyutlu uzayda etkl br eklde saklamayı amaçlarken, metrksel ndeksleme yöntemler ndeksleme çn metrk özellkler gösteren benzerlk uzaklı ı fonksyonuna gereksnm duydu u çn bu metr n hesaplanma süresn kısaltarak etknl arttırmayı amaçlar. Bu tez çalı masında kullanılan, MUVIS (TUT Muvs Xt Projes, nternet er m) takımı tarafından gel trlen, br metrksel er m yöntem olan Hyerar k Hücresel A aç (HHA), dnamk, hücre tabanlı ve hyerar k olarak tasarlanmı olan br ndeksleme yöntem olmakla brlkte, etkl br sınıflandırma mkanı sunmaktadır. Bununla brlkte, vertabanı elemanlarına uygulanması stenen herhang br çoklu ortam özntelk çıkartma yöntem, MUVIS n DbsEdtor adlı modülüne entegre edlerek kullanılablmektedr. MUVIS sstemnn sahp oldu u bu özellk, onu çe tl özntelk çıkartma yöntemlernn çalı tırılarak, sınıflandırma üzerndek etksnn gözleneblece mükemmel br skelet sstem halne getrmektedr. Bu sebeple, bu tez çalı masında, çe tl özntelk çıkartma yöntemlernn sınıflandırma üzerne etks ara tırılırken bu sstem terch edlm tr. Bu sstemn üzernde sınıflandırma etks ncelenen resm çe d se yüz resmler olmu tur. Br k ye at yüz özellkler onu d erlernden farklı ve e sz kılan öneml ayırt edc özellklernden brsdr ve bu sebeple özellkle güvenlk alanında olmak üzere yüz tanıma uygulamalarının kullanımı son yıllarda oldukça yaygınla mı tır. Kullanılan yüz tanıma uygulamalarına verleblecek olan br örnek, güvenlk merkezlernde suçlu tanıma sstemlernde, daha önceden suç scl bulunan k lern yüz kaydı tutuldu unda, suç leme sonucu yakalanan br k nn yüz resm çeklerek bu kayıtlar arasında yer alıp

18 2 almadı ı ara tırılarak o k ye at suç sclne ula ılması olablr. Bu senaryoda, suçlu tanıma sstemnde kayıtlı olan suçlulara at yüz resmlernn etkl br eklde saklanması htyacı, özellkle resm sayısı arttıkça fazlala ır. Bu probleme br çözüm, bell formattak yüz resmlernden olu an vertabanından etkl yöntemler le yüzün karakterstk özellklern ta ıyan özntelk vektörler çıkartılarak, bu resmlern etkl br yöntemle ndekslenmesn sa lamak olablr. Bu ndeksleme sonucunda, br k ye at tüm resmler aynı ortamda toparlanablrse, sonrak aramalarda o k nn tüm resmlerne ula ım daha kolay ve masrafsız olacaktır. Bu tez çalı masında, bu senaryodan yola çıkılarak, pasaport foto rafı formatında resmler çeren br vertabanındak yüz resmlernn etkl br eklde sınıflandırılması amaçlanmaktadır. MUVIS takımının daha önce gerçekle trm oldu u resmlerden Gabor fltres le özntelk çıkartma yöntem, lteratürde yüz tanıma problem üzerne yapılan çalı malarda sıkça yer almaktadır. Bu çalı mada, yüz tanıma problem çn yaygın br eklde kullanılmı olan d er k yöntem olan Ba lıca Ble enler Çözümlemes (BBÇ) ve Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes (DAÇ), MUVIS sstemne entegre edlerek Gabor fltresnn sınıflandırma ba arımı üzerne çıkmak hedeflenm tr. Buna ek olarak, yüz resmler üzernde çalı ılırken kullanılan özntelk çıkartma yöntemlernn sınıflandırma üzerndek etksn ortaya koyan çe tl performans ölçütler gel trlm tr. Bu ölçütler le, lgl özntelk çıkartma yöntem kullanılarak HHA le gerçekle trlen ndekslemeden sonra olu an a acın, br hücresnde br k ye at resmlern bulunma yo unlu unu ortaya koymak amaçlanmaktadır. Bölüm 2 de öncelkle, lteratürde yüz tanıma problem çn gerçekle trlm ba lıca yöntemler hakkında blg verlerek, kullanılmı olan temel kavramlar açıklanacaktır. Bunun sonrasında, çoklu ortam ndeksleme üzerne gerçekle trlm olan çalı malar tanıtılarak, bu tez çalı masında kullanılmı olan ndeksleme yöntem hakkında detaylı blg verlecektr. Bölüm 3 de tez kapsamı dahlnde gerçekle trlm olan çalı malar açıklanacaktır. Bu bölümde uygulanan özntelk çıkartma yöntemlernn algortmk detaylarına yer verlecektr. Bölüm 4 de sınıflandırma ba arımını ortaya koymak üzere gel trlm olan performans ölçütler örnek test sonuçları ve yorumlarına yer verlerek tanıtılacaktır.

19 Son olarak Bölüm 5 de, sonuç ve tartı ma yer alacak ve bu tezde elde edlen sonuçlar kullanılarak bundan sonra yapılablecek çalı malar önerlecektr. 3

20 4 2 LG L ÇALI MALAR Bu bölümde, bu tez çalı masında kullanılan çoklu-ortam ndeksleme ve er m sstem olan MUVIS tanıtılarak, bu platformda gerçekle trlm olup yüz resmler vertabanına uygulanablecek olan resm özntelk çıkartma yöntemler le lteratürde yer alan yüz tanıma yöntemler hakkında blg verlm tr. Yüz tanıma problemnn çözümüne yönelk yöntemler le lgl blg verldkten sonra, çok sayıda yüz resmnden olu an vertabanında resmlere etkn br eklde er m mkanı sa layablecek ndeksleme yöntemler açıklanarak, bu çalı mada kullanılmı olan sstemn sahp oldu u ndeksleme yapısı ayrıntılı br eklde ncelenecektr. 2.1 MUVIS MUVIS, 90lı yılların sonlarında, Tampere Teknoloj Ünverstesnde, gen resm vertabanlarının, renk, doku ve ekl gb görsel ve anlamsal özntelkler kullanarak ndekslenmesn ve er mn sa layan br Java uygulaması olarak gel trlm tr (Kranyaz, 2005). Ba langıçta gel trlm olan bu sstem temel alınarak, ses/vdeo klpler ve resmlern yakalanması, kaydedlmes, farklı özntelkler le ndekslenmes, sorgu yoluyla ve vertabanı taranarak er lmes gb eklentler le daha gen kullanımlı yen br uygulama çatısı elde edlm tr. MUVIS, özntelk (feature) çıkarma algortmalarının entegre edlerek ssteme kazandırılmasını sa lar ve böylece yen özntelk çıkarma yöntemlernn gel trlmes ve test edlmes çn br deneme platformuna sahp olunur. Etkn br çoklu-ortam ndeskleme yöntem kullanan MUVIS n yen özntelk yöntemler kullanmada sa ladı ı bu kolaylık tez çalı masında bu sstem terch etmemze sebep olmu tur. Bu uygulama platformu, Wndows letm sstem çn tasarlanmı olan üç temel uygulama çermektedr (Kranyaz, 2005): AVDatabase: Gerçek zamanlı vdeo / ses vertabanı yaratıcısı DbsEdtor: Vertabanı düzenleme uygulaması

21 5 MBrowser: Er m ve tarama uygulaması Bu tez çalı masında, DbsEdtor ve MBrowser modüller kullanılmı tır. MUVIS modüllernn genel yapısı ve MUVIS e özntelk çıkartma yöntemlern ekleme lemlernn ayrıntıları EK 1 de verlm tr 2.2 Yüz Tanıma K nn sahp oldu u yüz özellkler, onu d erlernden farklı ve e sz kılan çok öneml ayırd edc özellklernden brsdr. Bu sebeple, ba langıçta asker uygulamalarda, k nn kml nde olu ablecek üpheler tamamen ortadan kaldırmak çn kullanılan yüz tanıma teknolojler, günümüzde güvenl n önemnn hızla artması dolayısıyla gen kullanım alanı bulacak teknolojlerden br olacaktır. Yüz tanıma uygulamaları, güvenlk tedbrlernn sa lanmak stend br ortamda alınan vdeo görüntülerndek nsan yüzlernn otomatk olarak algılanması ve takp edlmes eklnde gerçekle trleblece gb, boyutu gttkçe artacak br vertabanında belrl artlarda çeklm pasaport foto rafı formatındak nsan yüzü foto raflarının, benzer formata getrlm lgl yüz foto rafları le kar ıla tırılması eklnde de gerçekle trleblmektedr. Br otomatk yüz tanıma sstem, yukarıda bahsedlen uygulama alanlarında kullanılırken, foto raftak yüz bölgesnn tespt edlmes, ı ıklandırma farklılıklarından veya gürültüden kaynaklanan yanılmaları engellemeye yönelk ön lemler ve sonuçta elde edlen yüz bölges le kmlk tespt yapma olmak üzere üç temel lem gerçekle trr (Hesher, 2003). Bu tez çalı masında, yüz bölgeler çıkartılmı foto raflar kullanılaca ı çn lk lem üzernde durulmamı tır. Bahsedlen üçüncü lemn gerçekle trlmes a amasında yüz resmlernden bazı yöntemler le yüz bölgesnn karakterstk özellklern fade eden özntelkler çıkarılmaktadır ve yüz resmler arasındak benzerlk ara tırması yapılırken bu özntelkler kullanılmaktadır.

22 6 Herhang br resm vertabanının elemanlarından çıkartılan özntelkler, genel özntelkler ve alana özel özntelkler olarak k sınıfa ayrılablr (Ru, Huang ve Chang, 1999). Genel özntelkler, renk, doku ve ekl özntelklern kapsarken, alana özel özntelkler nsan yüzler ve parmak zler tanıma gb uygulama-ba ımlıdır. Ayrıca, br Otomatk Yüz Tanıma (Automatc Face Recognton) sstemnn en öneml ble enlernden brs olan yüz bölgesnden özntelkler çıkarılması lem üzernde çalı ılırken üç temel yakla ım kullanılmaktadır (Zhao et al., 2003):. Bütünsel-tabanlı (Holstc-based) Yöntemler. Özell e Dayalı (Feature-based) Yöntemler. Karma (Hybrd) Yöntemler Bu bölümde yüz bölges çıkartılmı resmlerden, resm ndekslemeye ve yüz tanımaya temel olu turacak olan genel ve alana özel özntelk çıkarma yöntemler, yukarıdak üç temel yakla ım esas alınarak açıklanacaktır Bütünsel-tabanlı yöntemler Bu tp yöntemler kullanılırken, br yüz tanıma sstemne, yüz bölges blgsnn tamamı br vektör halne getrlerek verlr. Bu bölümde yüz tanımada kullanılan ba lıca bütünsel-tabanlı yöntemler hakkında blg verlecektr Renk hstogramları: Renk hstogramları, olu turulması ve kullanımı bast br yöntem oldu u çn resm tanımada sıkça kullanılmı tır. Yüz tanımada se renk hstogramları genellkle, ba ka tpdek özntelkler le brlkte, do rulu u gel trmek amacıyla kullanılmaktadır (Marcel ve Bengo, 2002 ), (Nastar ve Mtschke, 1998).

23 En sık kullanılan renk özntel gösterm yöntem renk hstogramlarıdır. Br M resmndek renkler n adet renk çeren ayrık renk uzayına e lersek, H(M) renk hstogramı, her h c j elemanı, M resmndek c j rengnn pksel sayısını belrten ( h c, hc,..., hc ) vektöründen olu ur. M 1 2 n resmnn N pksel ta ıdı ını dü ünürsek n hc N olur. 1 Renk ndeksleme üzerne yapılan lk çalı malarda -metr kullanılmaktaydı (Swan ve Ballard, 1991). H ve I renk hstogramları arasındak uzaklı ı (2.1) dek gb tanımlanmaktadır. L 1 n L1 1 d ( H, I ) h ( 2.1) c c Bu metrk le, brbrne benzer renk hstogramlarına sahp olan tüm resmlere ula ılamıyordu, çünkü bu metrk bölmeler (bn) arasındak renk benzerl n dkkate almıyordu. L 1 7 (Nblack ve Barber, 1993) tarafından 1993 de gel trlen metr renk hstogramlarında bulunan bnler arasındak renk benzerl n dkkate almaktadır. Bu metrk Ökld Uzaklı ı (Eucldean Dstance) olarak da blnr ve (2.2) dek gb fade edlr. n 2 d L ( H, I) ( ) 21 hd l dl (2.2) l 1 Ço u renk hstogramının da ınık yapılı ve dolayısıyla gürültüye kar ı oldukça hassas olması üzerne (Strcker ve Orengo,1995) tarafından kümülatf renk hstogramları kullanılması önerlm tr. Br M resmnn ~ ~ ~ ~ kümülatf renk hstogramı olan H ( M ) hc, hc,..., h 1 2 c n, H(M) termler cnsnden (2.3) dek gb tanımlanır. h ~ c h c j cl c j l L 2 (2.3) Bu hstogramlar arasındak benzerlk (2.4), (2.5) ve (2.6) dan brs kullanılarak belrlenmektedr (Strcker ve Orengo,1995):

24 8 d L1 ~ ( H, I ~ ) n j 1 ~ h c j ~ c j (2.4) n L ( H, I ) 2 j 1 2 ~ ~ ~ ~ d ( h ) (2.5) d L c j ~ ~ ( H, I ~ ) maks h c j ~ c 1 j c j n j (2.6) Kümülatf renk hstogramları kullanmak do rulu u arttırmı tır, fakat bunlar çok büyük boyutlu vektörler oldukları çn bellek htyacı artmı ve er m hızı yava lamı tır. Kümülatf renk hstogramları, momentler le temsl edl nde malyet sorunu çözülür. j. resm pkselndek. renk kanalının de er p j olmak üzere, (Strcker ve Orengo,1995) bu amaç çn (2.7), (2.8) ve (2.9) le gösterlen hstogram özellklernn kullanılablece n belrtm tr: Brnc Moment: Resmn ortalama reng E 1 N p j N j 1 (2.7) knc Moment: Her kanalın varyansı N 1 2 ( ( p E ) 2 ) 1/ (2.8) N j 1 j Üçüncü Moment: Her kanalın çarpıklı ı (skewness) 1 N 3 1/3 s ( ( pj E ) ) (2.9) N j 1 1 l, k 3 ken w kl 0 kullanıcının belrled a ırlık katsayıları olmak üzere r renk kanalına sahp, sırayla E ve F brnc moment,

25 ve knc moment, s ve t üçüncü moment olan k resmn H ve I renk da ılımları arasındak benzerlk (2.10) dak gb tanımlanablr (Strcker ve Orengo,1995): 9 d mom r ( H, I) w 1 E F w 2 w 3 s t 1 (2.10) Ba lıca Ble enler Çözümlemes (BBÇ ): Yüz resmlernn küçük-boyutlu uzayda karakterze edlmes fkr lk olarak (Srovch ve Krby, 1987) tarafından önerlm tr. Daha sonra (Turk ve Pentland, 1991), Karhunen-Loéve veya statstkte Ba lıca Ble enler Çözümlemes (Prncpal Component Analyss) olarak da blnen özuzay yansıması kullanarak br yüz tanıma çalı ması gerçekle trm tr. Gen l g, uzunlu u u olan br yüz resm, ble en sayısı g u olan br vektör eklnde fade edleblmektedr. Resmn her pksel de er, vektörün br ble en le gösterlmektedr. Bu vektör olu turulurken ekl 2.1 de gösterlen yöntem zlenr. Yüz resmnn her satır pksel blgs brbr ardına eklenerek lgl vektör elde edlm olur. ekl 2.1 Yüz resmnden yüz vektörü olu turma Elde edlen bu yüz vektörü, g u pksel büyüklü ündek tüm resmlern yer aldı ı resm uzayına (mage space) attr. Tüm yüz resmlerndek göz, a ız, burun sayısının e t olması ve bu özellklern

26 10 benzer yerlerde yer alması sebebyle tüm yüz vektörler bu resm uzayında ekl 2.2 de gösterld gb çok küçük br bölgey gal eder. ekl 2.2 Yüz uzayı Bu sebeple, yüz tanımlanırken resm uzayının tamamını kullanmak yerne, yüzler daha y tanımlayablen br alt uzay kullanmak daha uygun olur. te bu alt uzaya yüz uzayı (face space) ve bu uzayın sahp oldu u temel vektörlere ba lıca ble enler adı verlmektedr. Yüz uzayının boyutu, resm uzayınınknden çok daha küçüktür. BBÇ nn amacı, br kümenn veya uzayın boyutunu, yen eksenlern kümenn modeln daha y tanımlamasını sa layacak eklde küçültmektr. Burada küme modeln, vertabanında blgsne önceden sahp olunan e tm kümes resmler olu turmaktadır ve yüz uzayının eksenler veya özvektörler ortogonal ve ver noktaları arasındak de m maksmze edecek eklde olacaktır.

27 ekl 2.3 Boyut Küçültme Örne n ekl 2.3 dek brnc ba lıca ble en, k ver grubunun bu do ru çevresnde brbryle l ksn göstermektedr. knc ba lıca ble en, ver noktaları arasındak daha az öneme sahp de mn yönünü ortaya koymaktadır. Özvektörler olu turulduktan sonra özde erler büyükten küçü e olacak eklde sıralanırsa, özvektörlern very modellemedek önem sırası elde edlr ve daha az öneme sahp özvektörler kullanımdan çıkarılablr. Bu durumda, özde erler küçükse, küçük br mktar blg kaybı olur. Bazı özvektörler kullanımdan çıkarıldı ında, ver toplulu u daha az boyutla fade edlr duruma gelecektr. Bu yöntemn bu özell, resm sıkı tırmada kullanılmasına olanak sa lamı tır. Br yüz resmnn, özvektörlern olu turdu u Yüz Uzayı olarak adlandırılan alt uzaya yansıtılması o resmn en öneml özellklern ta ıyan daha küçük boyutlu br göstermnn elde edlmesn sa layacaktır. Vertabanındak her resm, olu turulan yüz uzayına yansıtıldı ında her resm çn br a ırlık vektörü elde edlr. Her resmn sahp oldu u bu a ırlık vektörü, o resmn özntelk vektörü olarak kullanılır. Br yüz resm, bu eklde bulunan kendsne at a ırlık vektörü de erleryle çarpılıp toplandı ında yenden olu turulablr. Bu durum elektrk mühendsl nn temel konularından br olan Fourer Analzne benzer. Fourer Analzne göre br snyal farklı frekanslardak snosodlern belrl a ırlıklarla çarpılıp toplanması sonucu elde edleblmektedr.

28 Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes (DAÇ): Fsher Ayrı tırma Çözümlemes (FAÇ) olarak da adlandırılan Do rusal Ayrı tırma Çözümlemes (Lnear Dscrmnant Analyss), daha küçük boyutda yen br alt uzay olu tururken, aynı türdek ver noktalarını braraya toplayan ve farklı türdek ver noktalarını brbrnden ayıran do ruları bulmaya çalı ır (Guterrez-Osuna, nternet er m). BBÇ DAÇ ekl 2.4 Alt uzaya yansıma Br sınıfta, br k ye at farklı ı ık artlarında veya yüz mmklernde çeklm yüz resmler bulunmaktadır. Resmler N (N: resmdek pksel sayısı) boyutlu uzaydan, M - 1 (M: vertabanındak farklı sınıf sayısı) boyutlu uzaya yansıtılır. Özyüzler yöntemnden farkı, alt uzayın hesaplanma ekldr. Fsher Ayrı tırma Çözümlemes, yüz resmlernde farklı ı ık artlarında gerçekle trlm çekmlerden kaynaklanan aydınlanma farklılıklarının yüz tanıma üzerndek etksn azaltma amacıyla (Belhumeur et. al, 1997) tarafından önerlm tr. DAÇ de, sınıflar arasındak ayrı tırma analzn, Sınıflar-arası ( S ) ve Sınıf-ç ( S ) Yayılım Matrsler kullanılarak formülarze edlr. SA S Sınıf-ç Yayılım Matrs (Wthn Class Scatter Matrx), tüm sınıfların, kend ortalamaları etrafındak yayılımını göstermektedr. x br yüz vektörünü, (2.11) le formülarze edlen. sınıfın satır pksel m

29 n ortalamalarını çeren vektörü,. sınıftak resm sayısını, C vertabanındak sınıfları ve C. sınıfı göstermek üzere Sınıf-ç Yayılım Matrs (2.12) ve (2.13) de gösterld gb hesaplanır: 13 1 ( m x) (2.11) n x C S ( x m )( x m ) C S S S 1 T (2.12) (2.13) D er yandan, Sınıflar-arası Yayılım Matrs (Between Class Scatter Matrx), sınıf ortalamalarının, tüm vertabanı ortalaması etrafındak yayılımını göstermektedr. N sınıf sayısını ve (2.14) de verlen m vertabanındak resmlern satır pksel ortalamalarını çeren vektörü gösterecek eklde Sınıflar-arası Yayılım Matrs de (2.15) de gösterld gb hesaplanır: N 1 ( m m ) N 1 (2.14) S SA C 1 n ( m m)( m m) T (2.15) Sınıfları brbrnden ayrı tırma krtern formülle treblmek çn bu matrslern brer sayıya dönü türüleblmes gerekmektedr (Fukunaga, 1990). Bu sayı, Sınıflar-arası Yayılım Matrs büyüdükçe ve Sınıf-ç Yayılım Matrs küçüldükçe maksmum de erne ula ır ve dolayısıyla en do ru ayrı tırma blgsne sahp olunur. Bu ayrı tırma krternn hesaplanı ı üzerne çe tl çalı malar yapılmı tır. Lteratürde kullanılan ba lıca ayrı tırma krter Fsher yöntem olmu tur. Bu bölümde bu yöntem ayrıntılı br eklde ncelenecektr. Kullanılmı olan d er yöntemler hakkındak detaylı blgye, (Sebestyen, 1962) ve (Fukunaga, 1990) ncelenerek ula ılablr.

30 14 DAÇ le yapılmak stenen, daha önce de bahsedld gb ver noktalarından aynı sınıftakler braraya toplayan ve farklı sınıftakler brbrnden ayrı tıran alt uzayı ba ka br dey le w yansıma vektörlern bulmaktır. Sonuç olarak x yüz vektörlernn, y ayrı tırma do ruları le gösterlmesn sa layacak br W yansıma matrs bulunmak stenmektedr: y w T x Y W T X Yüz vektörler çn (2.11), (2.13), (2.14) ve (2.15) de sınıf ortalamalarının, m vertabanı ortalamasının ve S SA ve S S matrslernn nasıl hesaplanaca ı açıklanmı tı. Buna benzer eklde, hesaplanan alt uzaya yansıma lem yapıldıktan sonra elde edlen ayrı tırma do ruları çn m ~ sınıf ortalamaları, m ~ vertabanı ortalaması (2.16), (2.17) de ve yayılım matrsler (2.18) ve (2.19) de tanımlanır. m m 1 y y w N (2.16) m~ y N (2.17) C ~ S T ( y m~ )( y m~ ) (2.18) ~ S SI SA 1 y w C 1 N ( m ~ m~ )( m~ m~ ) T (2.19) ~ T (2.18) ve (2.19) da, S SI W S SIW ve S ~ tanımlanablr (Guterrez-Osuna, nternet er m). SA W T S SA W eklnde Yansıma lemnden sonra, Sınıflar-arası Yayılım Matrsnn Sınıf-ç Yayılım Matrsne oranı br sabt olamayaca ı çn, (2.20) de gösterld gb yayılım matrslernn determnantı kullanılablr.

31 15 ~ T S SA W S SAW J ( W ) ~ (2.20) T S W S W SI SI (2.21) dek Genelle trlm Özde er Problem (Generalzed Egenvalue Problem) çözüldü ünde elde edlen en büyük özde ere sahp özvektörler W matrsnn sütunlarını olu turmaktadır. T W S SAW arg maks ( S SA S SI ) w 0 (2.21) T W S SIW Özell e-dayalı yöntemler Bu tp yöntemler kullanılırken, br yüz tanıma sstemne, gözler, burun, a ız gb yerel yüz bölgeler blgs etkl br eklde fade edlerek grd olarak verlr. Bu bölümde yüz tanımada kullanılan ba lıca özell edayalı yöntemler hakkında blg verlecektr Gabor fltres: 2-Boyutlu Gabor dalgacık (wavelet) gösterm üzerne önde gelen çalı malar (Daugman,1980) tarafından gerçekle trlm tr. Gabor fonksyonları le, yüz resm üzerndek göz, a ız, burun sınırları gb yüze dar öneml bölgelern yanı sıra ben, gamze, yara z gb bölgeler de güçlendrlerek ön plana çıkarılır. Dolayısıyla; bu güçlendrlm noktalar le her yüz resm çn br özellk hartası çıkartılablr ve her yüz resm kend karakterstk özellkler le temsl edlm olur. Memellern brncl görsel korteksnde bulunan hücre tepklern modelleyen Gabor dalgacıkları, μ ve v Gabor çekrdeklernn (kernel) yönünü ve büyüklü ünü,. norm lemn göstermek ve z=(x,y) olmak üzere (2.22) dek gb tanımlanır (Lu ve Wechsler, 2001).

32 k 2, v z k, v 2 k 2, v z 2, v ( z) e e e (2.22) 2 (2.22) dek, dalga vektörü, k k e eklnde tanımlanır. k,v, v v / 8 ve k maks maksmum frekans, f freakans uzayında çekrdekler v arasındak aralık çarpanı olmak üzere, k k / f olur. (2.22) le tüm Gabor çekrdekler, ana dalgacık olarak smlendrlen br fltreden, k,v dalga vektörü etrafında ölçeklendrlerek ve döndürülerek üretleblr. Yüz resm tanımada, Gabor dalgacıkları genellkle be farklı v {0,...,4} ölçek (scale) ve sekz farklı yön (orentatton) {0,...,7} le kullanılmaktadır. Br resmn Gabor dalgacık göstermn bulmak çn, o resmn bu Gabor çekrdekler le konvolüsyon lemnden geçrlmes gerekr. I(x, y) br resmn gr sevyel da ılımı se, z=(x, y), ve konvolüsyon v maks operatörünü göstermek üzere, I resmnn ve br konvolüsyonu (2.23) dek gb tanımlanır:, v Gabor çekrde nn O ( z) I( z),, v v z ( ) (2.23) Bu lemn çıktısı olan farklı konumda, ölçekte ve yöndek özntelkler çermektedr ve bu özntelklern heps X özntelk vektörünü elde etmek çn kullanılır. Özntelk vektörü olu turulmadan önce, uzay boyutunu azaltmak çn her ( ) br çarpanı le ( O, v z ) O, v z örneklenr. Be ölçek ve sekz yönlü gabor çekrde kullanılarak elde ( ) edlen X Gabor özntelk vektörü, T transpoz lemn göstermek üzere, (2.24) dek gb tanımlanır: ( ) ( ) T ( ) T ( ) T T ( O0,0 O0,1... O4,7 (2.24) X )

33 Karma yöntemler Bu yöntemler yüz tanıma problemne çözüm ararken, bütünsel yöntemler le özell e dayalı yöntemler brlkte kullanır. Bütünsel yöntemler ve özell e dayalı yöntemlern her brnden daha fazla blgye sahp olunaca ı çn, bu yöntemlern do rulu u daha yüksek olan sonuçlar vermes bekleneblr. Bu yöntemlere br örnek olarak (Pentland et al., 1994) ın gerçekle trm oldu u, özyüzler le brlkte öza ız, özgözler ve özburun gb yerel özntelkler kullanan modüler özyüzler yöntem verleblr. Bu çalı mada gerçekle trlen testlerde, küçük boyutlu uzaylarda, yerel özntelklern, özyüzlerden daha y sonuç verd görülmü tür. Bu k yüz tanıma yöntem brle trld nde se çok az br gel me elde edlm tr. Bu testler, özellk çıkarmaya dayalı yöntemlern, grd resmler arasında büyük de klkler oldu u durumlarda daha kullanı lı olaca ı sonucunu vermektedr. mdye kadar gel trlm olan otomatk yüz tanıma sstemler le kıyaslanamayacak derecede ba arılı tanıma gerçekle tren nsan beyn, yüz tanıma lemn gerçekle trrken, bütünsel ve özell e dayalı kar ıla tırma yöntemlernn her ksn brlkte kullanmaktadır. Karma yöntemlern çıkı noktası nsan beynnn bu özell n modellemek olmu tur (Zhao et al., 2003). Bütünsel kar ıla tırma tabanlı yakla ımlar tanıma lemn hızlı br eklde gerçekle trrken, bu yöntemlern sa ladı ı ayrı tırma blgs çok gen vertabanları çn yeternce zengn olmayablr ve bu yeterszlk yerel özellk yöntemler kullanılarak tamamlanablr. Ancak, bu tpte br brle k sstemn gerçekle trlmes çn önce cevaplanması gereken bazı sorular bulunmaktadır. Bunlardan lk akla gelen, bütünsel ve özell e dayalı kar ıla tırma yöntemlernn hang a ırlıklarda uygulanaca ıdır. Ayrıca özntelklern nasıl belrlenece ve nasıl kullanılaca ı konusu, üzernde ara tırma yapılmaya hala açık olan konulardır (Zhao et al., 2003).

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

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Enerj Pyasası Düzenleme Kurumundan : KURUL KARARI Karar No: 5398-1 Karar Tarh: 30/12/2014 Enerj Pyasası Düzenleme Kurulunun 30/12/2014 tarhl

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

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

İnternet Tabanlı İmge Arama Sonuçlarının Histogram Tabanlı Baskın Kümeler ile Gruplandırılması

İnternet Tabanlı İmge Arama Sonuçlarının Histogram Tabanlı Baskın Kümeler ile Gruplandırılması İnternet Tabanlı İmge Arama onuçlarının Hstogram Tabanlı Baskın Kümeler le Gruplandırılması Evren Ferhat EMEKDAŞ 1,3 Zya TELATAR 2 1,2 Elektronk Mühendslğ Bölümü, Ankara Ünverstes, Ankara 3 Elektrk-Elektronk

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

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

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

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

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

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

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1.

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1. ELEKONİK DEELEİ I Kntrl ve Blgsayar Bölümü Yıl ç Sınavı Nt: Nt ve ktap kullanılablr. Süre İKİ saattr. Sru.- r 00k 5k 5k 00Ω 5 6 k8 k6 7 k 8 y k5 0kΩ Mayıs 995 Şekl. Şekl-. de kullanılan tranzstrlar çn

Detaylı

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri

VANTİLATÖR TASARIMI. Şekil 1. Merkezkaç vantilatör tipleri 563 VANTİLATÖR TASARIMI Fuat Hakan DOLAY Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Bu çalışmada merkezkaç ve eksenel vantlatör tpler çn gelştrlmş olan matematksel modeln çözümünü sağlayan br blgsayar programı hazırlanmıştır.

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

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

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

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

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

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

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

Belirtilen kapasitede son kata aittir

Belirtilen kapasitede son kata aittir TE Sers Elektrkl Vnçler 00 kg le, ton aras kapastelerde Her türlü kald rma, çekme uygulamas çn, tona kadar standart modeller mevcuttur. Dayan kl l k ve büyük sar m kapastes le genfl br uygulama alan nda

Detaylı

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~.

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~. ~, -e-: ALE VE ~. I H. SOSYAL ~OLTKALAR BAKANllGI AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR BAKANLIGI ÇOCUK HİzMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜGÜ İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ 2012 Ankara KAPSAM MADDE

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

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

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği DKUMA =;';9 ;'; Çft Katlı Kumaş Dokuma Teknğ Double cloth weavng Özet Nhat ÇELK, Yılmaz ERBL Çukurova Ünverstes, Müh Mm Fak Tekstl Mühendslğ Bölümü Bu çalışmada, 'kışlık gys, döşemelkler ve gen et olarak

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,

Detaylı

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem

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

BOOTSTRAP VAR MODELLER VE TÜRKİYE DE TANZİ ETKİSİ

BOOTSTRAP VAR MODELLER VE TÜRKİYE DE TANZİ ETKİSİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 89 108. BOOTSTRAP VAR MODELLER VE TÜRKİYE DE TANZİ ETKİSİ Dr. Mustafa Kemal BEŞER Eskşehr Osmangaz Ünverstes İİBF, İktsat Bölümü mkbeser@ogu.edu.tr ÖZET

Detaylı

İki-Kademeli Basınçlı Santrifüj Soğutucu

İki-Kademeli Basınçlı Santrifüj Soğutucu İk-Kademel Basınçlı Santrfüj Soğutucu Model RTGC Serler CR413EA Katalogdak Model fades model kodumuzu belrtmektedr. Genel Özellkler 1) Yüksek verml, yarı-hermetk tp kompresör, yüksek performans ve uzun

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

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

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

Yakma Yönetim ve Brülör Kontrol Sistemleri. Combustion Management and Burner Control Systems. İ L, t

Yakma Yönetim ve Brülör Kontrol Sistemleri. Combustion Management and Burner Control Systems. İ L, t $UJ g t > TÜRKİYE IN 02245 J makale artcle TTMD Dergs 5 (2007) 2024 Yakma Yönetm ve Brülör Kontrol stemler Combuston Management and Burner Control ystems erdar Hızıroğlu; Elk. Yük. Müh. TTMD Üyes ÖZET

Detaylı

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm Resm Gazetenn 29.12.2012 tarh ve 28512 sayılı le yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket Bu Doküman

Detaylı

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm EK-1 TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

ESM-1510 DIN Ray Montajlý Sýcaklýk Kontrol Cihazý. ESM-1510 DIN Ray Montajlý Dijital, ON / OFF Sýcaklýk Kontrol Cihazý

ESM-1510 DIN Ray Montajlý Sýcaklýk Kontrol Cihazý. ESM-1510 DIN Ray Montajlý Dijital, ON / OFF Sýcaklýk Kontrol Cihazý ESM-1510 DIN Ray Montajlý Sýcaklýk Kontrol Chazý ESM-1510 DIN Ray Montajlý Djtal, ON / OFF Sýcaklýk Kontrol Chazý - 3 Djt Göstergel - TC Grþ veya, J tp Termokupl Grþ veya, K tp Termokupl Grþ veya, 2 Tell

Detaylı

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

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

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATL RESMİ GAETEDE YAYNLANMŞTR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

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

Laser Distancer LD 420. Kullanma kılavuzu

Laser Distancer LD 420. Kullanma kılavuzu Laser Dstancer LD 40 tr Kullanma kılavuzu İçndekler Chazın Kurulumu - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Grş - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Genel bakış

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

Detaylı

'~'l' SAYı : 34203882-821 i ı 1-1 C _:J 1...110/2013 KONU : Kompozisyon Yarışması. T.C SINCAN KAYMAKAMllGI Ilçe Milli Eğitim Müdürlüğü

'~'l' SAYı : 34203882-821 i ı 1-1 C _:J 1...110/2013 KONU : Kompozisyon Yarışması. T.C SINCAN KAYMAKAMllGI Ilçe Milli Eğitim Müdürlüğü BÖLÜM: Temel Eğtm T.C SINCAN KAYMAKAMllGI Ilçe Mll Eğtm Müdürlüğü SAYı : 34203882-821 ı 1-1 C _:J 1...110/2013 KONU : Kompozsyon Yarışması TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERNE SNCAN Ilg :Vallk Makamının 25.10.2013 tarh

Detaylı

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI

BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 20 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI BÖLÜM II D ÖRNEK 0 BÖLÜM II D. YENİ YIĞMA BİNALARIN TASARIM, DEĞERLENDİRME VE GÜÇLENDİRME ÖRNEKLERİ ÖRNEK 0 İKİ KATLI YIĞMA KONUT BİNASININ TASARIMI 0.1. BİNANIN GENEL ÖZELLİKLERİ...II.0/ 0.. TAŞIYICI

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir?

Veride etiket bilgisi yok Denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) Neden gereklidir? MEH535 Örünü Tanıma 7. Kümeleme (Cluserng) Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronk ve Haberleşme Mühendslğ Bölümü web: hp://akademkpersonel.kocael.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocael.edu.r Verde eke blgs yok Denemsz

Detaylı

Muğla-Milas/Bodrum Havaalanı Yeni Dış Hatlar Terminal Binası. 1. Ödül

Muğla-Milas/Bodrum Havaalanı Yeni Dış Hatlar Terminal Binası. 1. Ödül Muğla-Mlas/Bodrum Havaalanı Yen Dış Hatlar Termnal Bnası Jr: Mustafa A. Aslaner (başkan), Mustafa Atk, Mehmet Eğlmez, Orhan Şahnler, Fath Gorbon, Affan Yatman, Sat Kozacıoğlu. Ödüller: 1. Ödül: 2. Ödül:

Detaylı

YÜKSEK FREKANSLI HABERLEÞME DEVRELERÝ ÝÇÝN, TOPLU - DAÐINIK, KARMA ELEMANLI ARABAÐLAÞIM MODELLERÝNÝN BÝLGÝSAYAR DESTEKLÝ TASARIMI

YÜKSEK FREKANSLI HABERLEÞME DEVRELERÝ ÝÇÝN, TOPLU - DAÐINIK, KARMA ELEMANLI ARABAÐLAÞIM MODELLERÝNÝN BÝLGÝSAYAR DESTEKLÝ TASARIMI ÝSTANBUL ÜNÝVERSÝTESÝ MÜENDÝSLÝK FAKÜLTESÝ ELEKTRÝK-ELEKTRONÝK DERGÝSÝ YIL CÝLT SAYI : 21-22 : 1 : 1 ( 32 4 ) YÜKSEK FREKANSLI ABERLEÞME DEVRELERÝ ÝÇÝN, TOPLU - DAÐINIK, KARMA ELEMANLI ARABAÐLAÞIM MODELLERÝNÝN

Detaylı

Çok Parçalı Basınç Çubukları

Çok Parçalı Basınç Çubukları Çok Parçalı Basınç Çubukları Çok parçalı basınç çubukları genel olarak k gruba arılır. Bunlar; a) Sürekl brleşk parçalardan oluşan çok parçalı basınç çubukları b) Parçaları arasında aralık bulunan çok

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

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

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

2. STEGANOGRAFİ 1. GİRİŞ

2. STEGANOGRAFİ 1. GİRİŞ 1. GİRİŞ Bu çalışmada, steganograf sstemnn FPGA üzernde tasarımı ve gerçeklenmes sağlanmıştır. Esk Yunancada gzlenmş yazı anlamına gelen steganograf, blgnn görünürlüğünü gzleme blmne verlen smdr. Günümüzde

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut

Detaylı

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder Br Hava Emşl Hassas Ekm Maknası le Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekm Davut KARAYEL Akdenz Ünverstes, Zraat Fakültes, Tarım Maknaları Bölümü, Antalya dkarayel@akdenz.edu.tr Özet: Ocakvar ekm, toprak çersnde,

Detaylı

Okullarda Coğrafi Bilgi Sistem Destekli Öğrenci Kayıt Otomasyon Sistemi Uygulaması: Trabzon Kenti Örneği

Okullarda Coğrafi Bilgi Sistem Destekli Öğrenci Kayıt Otomasyon Sistemi Uygulaması: Trabzon Kenti Örneği Okullarda Coğraf Blg Sstem Destekl Öğrenc Kayıt Otomasyon Sstem Uygulaması: Trabzon Kent Örneğ Volkan YILDIRIM 1, Recep NİŞANCI 2, Selçuk REİS 3 Özet Ülkemzde öğrenc veller le okul darecler, öğrenc kayıt

Detaylı

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Endüstr Mühendslğ Anablm Dalı Elf ÖZGÖRMÜŞ Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan MUTLU Ağustos, 2007 DENİZLİ

Detaylı

6. NORMAL ALT GRUPLAR

6. NORMAL ALT GRUPLAR 6. ORMAL ALT GRUPLAR G br grup ve olsun. 5. Bölümden çn eştlğnn her zaman doğru olamayacağını blyoruz. Fakat bu özellğ sağlayan gruplar, grup teorsnde öneml rol oynamaktadır. Bu bölümde bu tür grupları

Detaylı

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAREKÂT ARAŞTIRMASI ANA BİLİM DALI ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ DOKTORA TEZİ Hazırlayan Al Rıza BOZBULUT

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI Hall İbrahm KESKİN YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk

Detaylı

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 DOI NO: 10.5578/eas.26489 ÖZ Veysel KULA 3,Tuğrul KANDEMİR 4, Ender BAYKUT 5

Detaylı

T.C. MİLLı EGİTİM BAKANLIÜI İnsan Kaynakları Genel MüdürWğü

T.C. MİLLı EGİTİM BAKANLIÜI İnsan Kaynakları Genel MüdürWğü T.C. MİLLı EGİTİM BAKANLIÜI İnsan Kaynakları Genel MüdürWğü Sayı : 68898891-( 19)/9001 ı 2 ı 0579 02.02.2016 Konu: İLKSAN lçe-il Temsleler Seçm DAGITIM YERLERİNE : a) LKSAN Ana Statüsü, b) LKSAN Tamslcler

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

Detaylı

YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE BİTKİ YAPRAK İMGELERİNDE PAS HASTALIKLARININ TESPİTİ. Emrullah ACAR

YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE BİTKİ YAPRAK İMGELERİNDE PAS HASTALIKLARININ TESPİTİ. Emrullah ACAR T.C DİCLE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİYLE BİTKİ YAPRAK İMGELERİNDE PAS HASTALIKLARININ TESPİTİ Emrullah ACAR YÜKSEK LİSANS TEZİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

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

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

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

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

DENEY NO: 9 ĐŞLEMSEL YÜKSELTEÇLER (OP-AMP) VE UYGULAMALARI GĐRĐŞ:

DENEY NO: 9 ĐŞLEMSEL YÜKSELTEÇLER (OP-AMP) VE UYGULAMALARI GĐRĐŞ: DENEY NO: 9 ĐŞLEMSEL YÜKSELTEÇLE (OP-MP) E UYGULMLI GĐĐŞ: Lneer entere devre sınıında lan şlemsel yükselteçler kısaca Op- mp dye adlandırılırlar. Güç saryatlarının az, kararlılıklarının yüksek lması nedenyle

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

Çelik çerçevelerin enerjiye dayalı tasarımında kat yatay yer değiştirmelerinin etkisi

Çelik çerçevelerin enerjiye dayalı tasarımında kat yatay yer değiştirmelerinin etkisi Dcle Ünverstes Mühendslk Fakültes mühendslk dergs mühendslkdergs Dcle Ünverstes Mühendslk Fakültes Clt:,, 1, 67-78 3-9 Çelk çerçevelern enerjye dayalı tasarımında kat yatay yer değştrmelernn etks Onur

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde

Detaylı

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I Fevz ÜNLÜ *, Esra DALAN YILDIRIM **,Şule AYAR *** ÖZET: Evren her an nano-önces, nano, mkro, normal, makro ve makro-ötes gözler le gözlemlermze açıktır.

Detaylı

GRAFİK TABANLI ŞİFRELERİN GÜVENLİK ANALİZİ İÇİN BİR YAKLAŞIM

GRAFİK TABANLI ŞİFRELERİN GÜVENLİK ANALİZİ İÇİN BİR YAKLAŞIM Uludağ Ünverstes Mühendslk-Mmarlık Fakültes Dergs, Clt 11, Sayı 2, 2006 GRAFİK TABANLI ŞİFRELERİN GÜVENLİK ANALİZİ İÇİN BİR YAKLAŞIM Ahmet Emr DİRİK Özet: Grafk tabanlı şfreler, alfanümerk şfrelerden farklı

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

T.C. MİLLİ EGİTİM BAKANLIGI Sağlık İşleri Dairesi Başkanlığı 10. 03.2010 00747. ... VALİLİGİNE (İl Milli Eğitim Müdürlüğü)

T.C. MİLLİ EGİTİM BAKANLIGI Sağlık İşleri Dairesi Başkanlığı 10. 03.2010 00747. ... VALİLİGİNE (İl Milli Eğitim Müdürlüğü) T.C. MİLLİ EGİTİM BAKANLIGI Sağlık İşler Dares Başkanlığı SA YI : B.08.0.SDB.0.ll.00.00/ KONU: Beslenme Dostu Okullar Projes 10. 03.2010 00747... VALİLİGİNE (İl Mll Eğtm Müdürlüğü) İlg: a)bakanlığımız

Detaylı

2009 Kasım. www.guven-kutay.ch FRENLER GENEL 40-4. M. Güven KUTAY. 40-4-frenler-genel.doc

2009 Kasım. www.guven-kutay.ch FRENLER GENEL 40-4. M. Güven KUTAY. 40-4-frenler-genel.doc 009 Kasım FRENLER GENEL 40-4. Güven KUTAY 40-4-frenler-genel.doc İ Ç İ N D E K İ L E R 4 enler... 4.3 4. en çeştler... 4.3 4.3 ende moment hesabı... 4.4 4.3.1 Kaba hesaplama... 4.4 4.3. Detaylı hesaplama...

Detaylı

UZAY ÇERÇEVE SİSTEMLERİN ELASTİK-PLASTİK ANALİZİ İÇİN BİR YÖNTEM

UZAY ÇERÇEVE SİSTEMLERİN ELASTİK-PLASTİK ANALİZİ İÇİN BİR YÖNTEM ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem ühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye UZAY ÇERÇEVE SİSTEERİN STİK-PASTİK ANAİZİ İÇİN BİR YÖNTE Erdem Damcı, Turgay Çoşgun, Tuncer Çelk, Namık

Detaylı

Anahtar Kelimeler: Newton, En-dik iniș, Eșlenik Gradyen, Gauss-Newton ve Sönümlü En-küçük Kareler Ters-çözüm Yöntemleri, Tikhonov Düzgünleștiricisi.

Anahtar Kelimeler: Newton, En-dik iniș, Eșlenik Gradyen, Gauss-Newton ve Sönümlü En-küçük Kareler Ters-çözüm Yöntemleri, Tikhonov Düzgünleștiricisi. ÜREV ABANLI PARAMERE KESİRİM YÖNEMLERİ (DERIVAIVE BASED PARAMEER ESIMAION MEHODS) Ahmet uğrul BAȘOKUR Ankara Ünverstes Mühendslk Fakültes Jeofzk Müh. Bölümü, andoğankampusu, 61 Ankara basokur@eng.ankara.edu.tr

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

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

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

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

Detaylı

T.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA

T.C. KEÇiÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI Mali Hizmetler Müdürlüğü BAŞKANLIK MAKAMINA l!l KEÇÖREN BELEDİYE BAŞKANLIGI KEÇöREN BELeDYES SA YI : M.06.6.KEç.O-31/2009KONU: Yetk Devr bo f.!200fd 6.1. BAŞKANLIK MAKAMINA Blndğ üzere O 1.01.2006 tarhnden tbaren tüm yerel yönetmlerde 31.12.2005

Detaylı

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

Detaylı

Türkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi

Türkiye deki Binalara Yönelik Soğutma Yükü Hesabı için Web Tabanlı Yazılım Geliştirilmesi 43 Türkye dek Bnalara Yönelk Soğutma Yükü Hesabı çn Web Tabanlı Yazılım Gelştrlmes Development of a Web-Based Software For Buldng Coolng Load Calculatons n Turkey Yrd. Doç. Dr. M. Azm AKTACİR / Yrd. Doç.

Detaylı

ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN

ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN ÇOK BĐLEŞENLĐ DAMITMA KOLONU TASARIMI PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN 1 DAMITMA KOLONU Kmya ve buna bağlı endüstrlerde en çok kullanılan ayırma proses dstlasyondur. Uygulama alanı antk çağda yapılan alkol rektfkasyonundan

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

T.C. AİLE ve SOSYAL POLİTİKALAR BAKANlIGI. SOSYAL YARDIMLAR GENEL MÜOÜRlÜGÜ ÜSKÜOAR SOSYAL YARDıMLAŞMA VE DAYANIŞMA VAKfı HANE BEYAN FORMU.

T.C. AİLE ve SOSYAL POLİTİKALAR BAKANlIGI. SOSYAL YARDIMLAR GENEL MÜOÜRlÜGÜ ÜSKÜOAR SOSYAL YARDıMLAŞMA VE DAYANIŞMA VAKfı HANE BEYAN FORMU. AİLE ve SOSYAL POLİTİKALAR BAKANlIGI SOSYAL YARIMLAR GENEL MÜOÜRlÜGÜ ÜSKÜOAR SOSYAL YARıMLAŞMA VE AYANIŞMA VAKfı Sayı Hane No Referans No : T.C. Kmlk No Adı Soyadı oğum Tarh / Yer Yaşı Cep Telefon No Telefon

Detaylı