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

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

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

Transkript

1 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 of EEG Data Musa PEKER 1, Baha ŞEN 2 1 Blgsayar Mühendslğ Karabük Ünverstes 2 Blgsayar Mühendslğ Yıldırım Beyazıt Ünverstes Özet Bu çalışmada EEG verlernn sınıflandırılmasına yönelk yen br yaklaşım sunulmaktadır. Bu yaklaşımın dkkate aldığı krter hız parametresdr. Şmdye dek gerek epleps teşhs gerekse EEG verlernn sınıflandırılmasına yönelk yapılmış hemen hemen bütün çalışmalar sınıflandırma doğruluğunu yleştrmeye yönelk olarak gerçekleştrlmştr. Bu çalışmada özellkle gerçek zamanlı uygulamalarda br vazgeçlmez olan hız parametres dkkate alınmakta ve EEG verlernn hızlı br şeklde sınıflandırılması çn yen br yaklaşım sunulmaktadır. Bunun çn özellkle son yıllarda popülartes gttkçe artan grafk şlemcler üzernde programlama yapmamızı sağlayan CUDA programlamadan yararlanılmıştır. Grafk şlemclerden sınıflandırma aşamasında yararlanılmıştır. Sınıflandırma algortması olarak EEG verlernn sınıflandırılmasında yüksek doğruluk oranı veren ger yayılımlı snr ağı terch edlmştr. Bu çalışmada epleptk nöbet tespt çn kullanılan br ver tabanı üzernde deneyler gerçekleştrlmştr. Sonuçlar ncelendğnde CUDA programlamanın sonuçlar üzernde olumlu etklernn olduğu görülmüştür. Bu şeklde sadece EEG verlerne yönelk değl dğer byomedkal şaretlern sınıflandırılmasında da grafk şlemcler kullanılarak gerçek zamanlı uygulamalara yönelk hızlı br sstemn altyapısı oluşturulablmektedr. Abstract The study presents a new approach n the classfcaton of EEG data. The basc crteron n ths approach s the parameter of speed. Almost all up to date studes both for the dagnoss of eplepsy and for the classfcaton of EEG data am to mprove classfcaton accuracy. Ths study focuses on the speed parameter whch s an ndspensable part n real tme applcatons and presents a new approach to classfy EEG data n a faster manner. CUDA program has been utlzed that makes t possble to make programs on Graphc Processors whch s hghly popular especally n the last years. Graphc processors have been used n the classfcaton phase. As classfcaton algorthm, back propagaton neural network wth a hgher accuracy rate has been preferred n the classfcaton of EEG data. The study utlzed experments on a data base used for dagnoss of epleptc attacks. Data show that CUDA programmng has postve effects on the results. It s beleved that ths approach can be used for the buldng the nfrastructure for a speedy system for real tme applcatons by usng graphc processors for the classfcaton of not only EEG data but also of other bometrc sgnals. 1. Grş GPU lar (Graphcs Processng Unt Grafk İşleme Brm), esas olarak grafksel şlemlerde CPU (Central Processng Unt Merkez İşlemc Brm) üzerndek yükü azaltmak ve daha y performans sağlamak çn özelleşmş yapılardır. Günümüzde, GPU lar da CPU lar gb çok çekrdekl yapılara sahp hale gelmştr. Paralel çok çekrdekl, genel matematk şlemlern grafk şleme brm üzernde yapmaya olanak sağlayan GPU lar, grafk kartlarının günümüzde özellkle yüksek performans gerektren snyal şleme algortmalarının gerçeklemesnde öneml br yere gelmesn sağlamıştır [1]. Snyal şleme yazılımlarında kullanılan algortmaların karmaşıklığı arttıkça ve verlern boyutları büyüdükçe büyük verler kısa sürelerde şlemeye yönelk br arayış ortaya çıkmaya başlamıştır. GPU ların kablyetlern arttırmaya yönelk olarak 27 yılında serbest br platform olan CUDA nın NVIDIA tarafından pyasaya sürülmesnn ardından, bu alana lg artmış, grafk kartları üzernde de genel amaçlı matematksel şlemlern yapılableceğ görülmüş ve lerleyen süreçlerde bu alanda çalışmalar hızlanmıştır [1]. Bu çalışmada CUDA Programlama le EEG verlernn daha hızlı sınıflandırılması amaçlanmıştır. Sınıflandırma aşamasında, genellkle EEG verlernn sınıflandırılmasında yüksek doğruluk değerler veren ger yayılımlı snr ağı terch edlmştr. Yapay snr ağlarının eğtm, optmal performansa ulaşmak çn gerekl ağırlık güncellemeler ve yüksek terasyon sayısından dolayı zaman alıcı olmaktadır [2]. Hesaplama malyetn azaltmak veya yakınsama hızını yükseltmek çn çaba gösterlen çalışmalar mevcuttur [3, 4]. CUDA üzernde ger yayılımlı snr ağı uygulaması gerçekleştrlrken BLAS kütüphanesnn br CUDA uygulaması olan CUBLAS kullanılarak süreç bastleştrlmştr. Bununla beraber CUBLAS gerekl bütün kütüphanelere sahp olmadığı çn çekrdek (kernel) fonksyon kullanımına htyaç duyulmuştur. 685

2 ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa Uygulama epleps ve sağlıklı nsanların EEG şaretlernden oluşan br ver tabanı üzernde gerçekleştrlmştr. NVIDIA grafk kartı üzernde tek gzl katman le gerçekleştrlen uygulama, performans açısından CPU ya göre daha y br performans vermştr. 2. Ver Set Bu çalışmada Bonn Ünverstes epleptoloj klnğnde hazırlanan EEG ver tabanı kullanılmıştır [5]. Bu ver tabanında A, B, C, D, E olmak üzere, 5 farklı EEG ver kümes bulunmaktadır. Bu çalışmada A ve E ver kümes kullanılmıştır. A kümes, sağlıklı kşlerden, gözler açık bçmde, yüzey elektrotları le kaydedlmş EEG versn çerr. E kümes se hastalıklı kşlerden, epleps krz anında, grşmsel olarak kaydedlmş EEG versn çerr. Snyaller 12 bt analog-sayısal dönüştürücü le dönüştürüldükten sonra blgsayar ortamına Hz örnekleme frekansı le aktarılmıştır. Epleptk özellkler kendn 3-4 Hz altındak frekans bantlarında gösterdğnden spektral aralığı.5-85 Hz olan snyallere.53-4 Hz bant geçren fltre uygulanmıştır. Örnek EEG görüntüler Şekl 1 de görülmektedr. Genlk (μv) Genlk (μv) a)sağlıklı kşden alınan EEG kaydı b) Epleps hastasından alınan EEG kaydı Şekl 1: A ve E ver setlernden alınan örnekler 3. Özntelk Çıkarma Bu aşamada EEG snyallernden anlamlı blgnn keşf çn 9 özntelk çıkarma algortması kullanılmıştır. 496 noktadan oluşan her EEG snyal bu özntelk çıkarma aşamasından geçtkten sonra 9 nokta le temsl edlmştr. Bu özntelkler statksel ve enerj tabanlı özntelklerdr. Bu çalışmada terch edlen özntelk algortmaları sırasıyla mnmum değer, maksmum değer, standart sapma, artmetk ortalama, varyans, ortanca, sıfır geçş sayısı, ortalama teager enerjs ve ortalama enerj değerlerdr. 4. Sınıflandırma Bu bölümde lk aşamada sınıflandırma aşamasında kullanılan ger yayılım snr ağı hakkında kısa br blg verlmştr. İknc aşamada CUDA programlamadan bahsedlecektr İler Beslemel Ger Yayılımlı Snr Ağı Danışmanlı öğrenen, ler beslemel ger yayılım ağları, adını hatayı yayma bçmnden almıştır. Hata azaltma şlemn hatayı tüm ağa yayarak gerçekleştrdğ çn bu ağa Hatayı Gerye Yayma da denmektedr. Bu algortmada elde edlen çıktı le olması gereken çıktı arasındak fark yan hata değer, tüm ağırlıklara yansıtılarak derecel olarak mnmum düzeye ndrlmeye çalışılır [6]. Ger yayılım algortmasında eğtme rastgele br ağırlık kümes le başlanır, Q katmanlı ler beslemel br ağ çn ger yayılım algortması [7]; q = 1, 2, 3,..., Q katman numarası, X q : q nc katmandak brmnn grds, y q : q nc katmandak brmnn grds, w j q : (q-1) nc katmandak brmn, q ncu katmandak j brmne bağlayan ağırlık olmak üzere aşağıdak adımlarla gerçekleştrlr: 1. Adım: w ye reel değerl küçük rastgele sayıları başlangıç değer olarak atanır. 2. Adım: Rastgele br (grş-hedef) çalışma model seçlr ve q katmanındak her br j brm çn ler yönde çıktı değerler hesaplanır. Böylece çıkış, y q q 1 = f y w q j (1) 3. Adım: Çıkış brmler çn hata termler (δ) hesaplanır: δ Q = y q y p f X Q (2) 4. Adım: q = Q, Q 1,..., 2 katmanlarındak tüm brmler çn gerye yayılımla gzl katman brmler çn hata termler hesaplanır. δ q 1 = f X q 1 δ q q w j (3) 5. Adım: Ağırlık değerler aşağıdak denklemlere göre güncellenr. w yen j = w esk q j + w (4) j Öğrenme katsayısı η kullanılarak, öğrenme aşamasında ağırlıkta yapılan değşm w q j, aşağıdak eştlğe göre olmalıdır. w q j = ηδ q q 1 y (5) 6. Adım: 2. adıma dönüp, toplam hata kabul edleblr br düzeye gelene kadar her br p model çn şlemler tekrarlanır. Bu çalışmada Q=3 çn şlemler yapılmıştır Cuda Programlama CUDA, GPU üzerndek yüzlerce çekrdeğ kullanarak genel amaçlı matematk şlemler yapmaya olanak sağlayan br GPU mmars, yazılımı ve programlama platformudur [1]. CUDA nın başarılı sonuçlar üretmesnn altında yatan neden, CUDA mmarsnn, grafk şleme gb şlem yoğunluğu olan ve yüksek derecelerde paralellk gerektren şlemler çn gelştrlmş olmasından kaynaklanmaktadır. Sekl 2: GPU ver şleme çn daha fazla transstor tahss eder. CUDA programlama le lgl genş br blg [8] numaralı kaynaktan alınablr. 5. Uygulama ve Değerlendrme Bu çalışmada EEG verlernn sınıflandırılması çn önerlen yapıya at blok gösterm Şekl 3 de verlmektedr. Bu yapıda verlern özntelklernn çıkarılablmes çn hem A ver set (sağlıklı), hem de E ver set (epleptk aktvte durumu) çn 1*496 boyutunda k ayrı vektör matrs oluşturulmuştur. Bu vektörlerden, 1*496 boyutundak A ve E ver setnn her br sütunu çn 9 adet özntelk parametres elde edlerek ger yayılımlı snr ağı le sınıflandırılmıştır. 686

3 ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa 1 2. İstatstk ve enerj tabanlı özntelk çıkarma CPU EEG Snyaller 496 Artmetk Ortalama Mnmum Değer Ortanca Değer Maksmum Değer Ortalama Teager Enerjs Varyans Sıfır Geçş Sayısı Ortalama Enerj Standart Sapma GPU İler beslemel ger yayılımlı snr ağı Şekl 3: Epleptk atak tespt çn önerlen yöntem 5.1. CUDA Tabanlı Snr Ağının Gerçekleştrm Epleps Sağlıklı Snr ağı uygulaması CUDA tarafından uygulanan br ser matrs çarpımı ve aktvasyon fonksyonu uygulaması olarak gerçekleştrleblr. CUDA blok başına paylaşılan hafızayı (shared memory) kullanarak matrs çarpımını etkn şeklde şleyeblmektedr. Uygulamalarda paylaşımlı bellek verm öneml oranda artıracaktır. Örnek verlrse; GPU genel şlemlernde global hafızaya erşm çn yaklaşık olarak 4-6 döngü gereklyse, CUDA nın hafıza ortamında paylaşılan hafızaya erşm çn sadece 4 döngü yeterl olmaktadır [9]. Bu nedenle CUDA nın paylaşımlı hafızası şlemlern etkn yürütülmes çn yardımcı olmaktadır. Ayrıca matrsn eleman sayısına eşt sayıda dzn (thread) sağlayarak ve daha sonra da her br dznde (thread) şlemler bağımsız olarak hesaplayarak aktvasyon fonksyonlar da paralel olarak uygulanablr [9]. Şekl 4 de CUDA üzernde gerçekleştrlen snr ağının lerye doğru hesaplama adımlarından br kısmının matrs şlemler sunulmaktadır. Şekl ncelendğnde, snr ağlarının paralel şlemeye müsat br yapısının olduğu görülecektr. Ger yayılımlı snr ağı algortmasının paralel uygulaması, verlern GPU da matrs ve vektör şlemlernn uygulanmasından barettr [1]. Bu çalışmada k tür paralel şlem mevcuttur: vektör-matrs şlemler ve artmetk şlemler. Vektör-matrs şlemlerne örnek olarak grş değerler le grş ve gzl katman değerler arasındak ağırlık değerlernn çarpımı verleblr. Artmetk şlemlere de örnek olarak sgmod fonksyonu ve ağırlık güncellemeler verleblr. Bu çalışmada lk aşamada yan matrs ve vektör şlemler çn CUBLAS kütüphanes terch edlmştr. CUBLAS optmum paralellğe uygun yapılandırılmış br ser algortma sunduğundan, bloklar ve dznlern tanımlanması problem teşkl etmemektedr [1]. İknc aşamada yan artmetk şlemler çn se çekrdek (kernel) tanımlanarak paralellğn gerçekleştrlmes sağlanmıştır. Burada kernel, GPU üzernde çalışan fonksyona verlen smdr. Bu k aşama le lgl bazı örnekler aşağıda sunulmaktadır. Matrs çarpım şlemlernde CUBLAS fonksyonlarından cublassgemm fonksyonu kullanılmıştır. Örnek br kullanım aşağıda sunulmaktadır. cublassgemm (char transa, char transb, nt m, nt n,nt k, float alpha, const float *A, nt lda,const float *B, nt ldb, float beta,float *C, nt ldc) A, B ve C matrs değerlerdr. Alpha ve beta se skaler değerlerdr. Global Bellek (Global Memory) W 11 W 12 W 1n X 11 X 12 X 1n W 21 W 22 W 2n X 21 X 22 X 2n W n1 W n2 W nn X n1 X n2 X nn Grd (Buradak şlemler cublassgemm fonksyonu kullanılarak gerçekleştrld. W 11 W 12.. W 1n x x.. x W 21 W 22 W 2n x x x W n1 W n2 W nn x x x X 11 X 21.. X n1 X 11 X 21 X n1 X 1n X 2n X nn = =.. = = = = = = = Y 11 + Y 12.. Y 1n Y 21 + Y 22 Y 2n Y n1 + Y n2 Y nn Y 11 thread Y 21 thread Y nn thread blok Paylaşımlı Bellek (Shared Memory) (Buradak şlemler çn çekrdek fonksyon yazıldı) Sgmod S 11 S 12 S 1n Fonksyonu Sgmod S 21 S 22 S 2n Fonksyonu S n1 S n2 S nn Şekl 4: CUDA kullanarak ger yayılımlı snr ağının matrs çarpım şlemler (ler hesaplama adımlarından br kest)[9] Bu fonksyona göre A matrs mxk, B matrs kxn ve C matrs de mxn boyutundadır. cublassgemm fonksyonu C = (alpha x A x B) + (beta x C) matrs şlemn hesaplar. Alpha=1 ve beta= olarak alındığında şlem C=AxB ye ndrgenr. Lda, ldb ve ldc se sabt değerlerdr. Fonksyondak trans fades matrs transpoze şlemler çn kullanılmaktadır. Genellkle n yapısı terch edlr. Kullanımı aşağıda belrtlmştr. Eğer transa= N veya n, A=A., Eğer transa= T, t, C or c se A=A T dr. transb fades se aynı amaçla B matrs çn kullanılır. CUBLAS kullanırken dkkat edlmes gereken MATLAB' da olduğu gb matrslerde vernn "column major (verler sütun öncelkl olarak bellekte tutulmaktadır)" şeklnde şlendğ ve tutulduğudur. Belrtlen cublassgemm fonksyonunun dışında bu çalışmada GPU bellek ayrımı çn cublasalloc, ayrılan bellek alanını tekrar bırakmak çn cublasfree, CPU dan GPU ya vektör aktarımı çn CublasSetVector, GPU dan CPU ya vektör aktarımı çn CublasGetVector, CPU dan GPU ya matrs aktarımı çn CublasSetMatrx, GPU dan CPU ya matrs aktarımı çn CublasGetMatrx fonksyonlarından yararlanılmıştır. Artmetk şlemlern paralellğ çn kernel tanımlanmıştır. Aktvasyon fonksyonu, hata fonksyonu ve ağırlık güncellemeler çn çekrdek (kernel) fonksyonlar gelştrlmştr. Sgmod aktvasyon fonksyonu le lgl hesaplamalarda şlemlern GPU üzernde gerçekleştrlmesn sağlayan örnek br kernel Şekl 5 de sunulmuştur. global vod sgmod( float *cks1, nt maksmum) { shared float u_shared[32]; //Paylaşımlı bellek ayırma nt sutun = blockidx.x * blockdm.x + threadidx.x; //GPU dznnn (thread) şleyeceğ adres blgs f (sutun<maxmum){ u_shared[sutun] = d_an[sutun]; //Paylaşık hafızaya yazma u_shared[sutun] = (1/(1+ expf(-1*u_shared[sutun]))); //sgmod fonksyon değernn hesaplanması syncthreads(); } // bloktak tüm threadlern bu noktaya erşmesn bekletr (Senkronzasyon amaçlı kullanılır). d_an[sutun]=u_shared[sutun]; //Global hafızaya yazma } 687

4 ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa Şekl 5: CUDA donanımı üzernde çalışacak sgmod fonksyonu çn yazılan kernel fonksyonu Bu çekrdek fonksyonunun çağrımı aşağıdak gb gerçekleştrlmştr. sgmod<<< Grd Sayısı, Blok Sayısı >>>(, ); GPU üzernde gerçekleştrlen snr ağı çn çeştl optmzasyonlar yapılmıştır. Gerçekleştrlen optmzasyon aşamalarından öneml olanlar aşağıda lstelenmştr. Paralel yapılablen kod parçalarının CUDA üzernde, ser olması gereken şlemlern CPU üzernde çalıştırılmasına dkkat edlmştr. CUDA le şlenecek verlern br kerede GPU üzerne alınması ve GPU üzernde tüm şlemler yapıldıktan sonra CPU ya alınmasına dkkat edlmştr. (Şekl 5 de verlen örnekte bu kurala uygun br örnek görülmektedr.) Paylaşımlı bellek kullanımı, hesaplamalar esnasında bellek erşmn çokça kullanan fonksyonlarda öneml derecede performans artışı sağlamıştır Uygulama Sonuçları GPU performansı çn deneyler NVIDIA GeForce GT 525M grafk kartı üzernde yapılmıştır. Bu grafk kartında 96 Cuda çekrdeğ mevcuttur. İşlemc hızı 12 Mhz dr. CPU performansını tespt etmek çn aynı blgsayarın şlemcs terch edlmştr. Bu şlemc Intel (R) Core 7-267QM 2.2 GHz özellklerne sahptr. Blgsayarın belleğ 8 GB kapasteye sahptr. Karşılaştırmaların adl olması çn yazılımlar aynı programlama dlnde kodlanmıştır. Ayrıca kodlamalarda tek duyarlıklı (sngle precson) gösterm terch edlmştr. Gelştrlen yazılımlar Vsual C++ 21 programlama dl le hazırlanmıştır. Uygulamada kullanılan ver set 2 şeklde kullanılmıştır. İlknde ver setnn %5 s eğtm çn, %5 s test çn ayrılmıştır. İknc şeklde ver setnn %7 eğtm çn, %3 u test çn ayrılmıştır. Bu ayrım rastgele br şeklde yapılmaktadır. Deneysel sonuçlarda kolaylık olması açısından brnc dağılım çn, knc dağılım çnse denlecektr Hız Performansı Paralel programlamanın etksn görmek çn 2 aşamada deneyler yapılmıştır. İlk aşamada sonlandırma krter olarak eşt terasyon değer terch edlmştr. Bu aşamada gzl katman nöron sayısının artması durumunda GPU ve CPU nun sonuca ulaşma zamanları karşılaştırılmıştır. Gzl katman nöron sayısı arttıkça ağırlık matrsler de büyüyecek ve problem daha karmaşık br hale gelecektr. İknc aşamada se ağ mmars sabt tutulup terasyon değerler değştrlmştr. Ağ mmars olacak şeklde sabtlenmştr. Burada 9 sayısı grş katmanındak elemanların sayısını, 2 gzl katman nöron sayısını ve 2 se çıkış katmanındak elemanların sayısını vermektedr. Algortmaların çalıştırılmaları sonucu elde edlen sonuçlar Şekl 6 ve Şekl 7 de görülmektedr. Sonuçlar mlsanye (ms) cnsnden hesaplanmıştır. Hesaplama süreler Şekl 3 de görüldüğü gb CPU ortamında elde edlen 9 özntelk değernn GPU ya taşınması, bellek ayrımı, GPU-CPU arası ver aktarımları ve ler beslemel snr ağının uygulanması sonucunda elde edlen sürelern toplamından oluşmaktadır. Her deney 1 defa tekrar edlmş ve bulunan değerlern ortalaması kullanılmıştır. Şekl 6-7 ncelendğnde CUDA Programlamanın sonuçlara etksnn yüksek olduğu görülmektedr. speed-up (CPU/GPU) Gzl Katman Nöron Sayısı Şekl 6: Gzl katman nöron sayısına göre değşen speed-up değerler Şekl 6 da çn ortalama speed-up değernn 71.21, çn ortalama speed-up değernn 7.56 çıktığı görülmektedr. Bu durumda gzl katman nöron sayısının etks göz önüne alındığında CUDA Programlama le ortalama 7x cvarında br başarının sağlandığından bahsedleblr. Grafktek bazı değerler aşağıda tablo halnde sunulmuştur. Çzelge 1 de görüldüğü gb paralel programlamanın etksyle yaklaşık 48 sanye süren br şlemn.69 sanyeye düşürüldüğü görülmektedr. speed-up (CPU/GPU) Çzelge 1: Gzl katman nöron sayılarına göre sınıflandırma süreler(msn) Gzl Katman Nöron Sayısı GPU CPU GPU CPU terasyon değerler Şekl 7: İterasyon sayısına göre değşen speed-up değerler Şekl 7 de çn ortalama speed-up değer 42.1, çn ortalama speed-up değer çıkmıştır. Bu durumda terayon değernn etks göz önüne alındığında CUDA Programlama le ortalama 43x cvarında br başarının sağlandığından bahsedleblr. Grafktek bazı değerler aşağıda tablo halnde sunulmuştur. Çzelge 2 de görüldüğü gb paralel programlamanın etksyle yaklaşık 395 sanye süren br şlemn yaklaşık 9 sanyeye ndğ görülmektedr. Çzelge 2: İterasyon değerlerne göre sınıflandırma süreler(msn) İterasyon Değer GPU CPU GPU CPU Başarı Performansı

5 ELECO '212 Elektrk - Elektronk ve Blgsayar Mühendslğ Sempozyumu, 29 Kasım - 1 Aralık 212, Bursa Çalışmada en y sonucu veren uygun parametre değerlernn tespt deneme-yanılma metodu le bulunmuştur. Buna göre öğrenme katsayısı.6, momentum katsayısı.5, gzl katman nöron sayısı 5 olarak belrlenmştr. İterasyon değer 5 olarak sabtlenmştr. Bu değerler kullanılarak eğtlen ağın İterasyon-MSE (Ortalama Karesel Hata) grafğ Şekl 8 de sunulmaktadır. Grafk ncelendğnde ver setnn daha büyük br oranını eğtm çn kullanan nn daha başarılı sonuçlar verdğ görülmektedr. MSE İterasyon Şekl 8: İterasyon-MSE grafğ Başarı performansı çn ayrıca statstk analz değerler hesaplanmıştır. Bulunan değerler 1 farklı deneme sonucu elde edlen değerlern ortalamasıdır. Performans değerlendrme krterlerne göre elde edlen sonuçlar Çzelge 3 de sunulmaktadır. Çzelge 3: Performans değerlendrme krterlerne göre elde edlen sonuçlar Performans Krter Doğruluk oranı (DO) % 96.8 % 98.5 Duyarlılık % 96.9 % 98.2 Özgünlük % 96.1 % 98.9 MSE 2.17x x1-7 Bu çalışmada elde edlen doğruluk oranları le aynı ver set üzernde daha önce yapılmış çalışmalar karşılaştırılmıştır. Doğruluk değerler dkkate alınarak yapılan karşılaştırmalı analz Çzelge 4 de sunulmaktadır. Çzelge 4: Lteratürdek çalışmalar le doğruluk değerlernn kıyaslanması Ref. No Metot DO [11] Dalgacık Dönüşümü-Bağıl Dalgacık Enerjs- %95. Snr Ağları (YSA) [12] Lneer olmayan ön şleme fltreler-ysa %97.2 [13] İstatksel özntelkler-dskrmnant Analz %96.9 [14] Zaman ve frekans tabanlı özntelkler-ger %99.6 beslemel snr ağları [15] Entrop tabanlı özntelkler-uyarlamalı snrsel %92.2 bulanık denetm sstem [16] Hızlı Fourer dönüşümü-karar ağaçları %98.7 Sonuçlar ncelendğnde önerlen metodun EEG verlern hızlı br şeklde ve yüksek doğruluk değerlernde sınıflandırdığı görülmektedr. Önerlen metodun epleps hastalığına yönelk olarak da nha karar açısından hekmlere faydalı olacağı öngörülmektedr. 6. Sonuçlar Bu çalışma le CUDA teknolojs sayesnde EEG snyallernn daha kısa zamanda sınıflandırıldığı görülmüştür. Bu çalışmada kullanılan grafk kartı ortalama br performansa sahptr. Pyasada 4-1 arası çekrdek sayısına sahp Ferm, Tesla gb grafk kartları da mevcuttur. Yne karşılaştırma amaçlı kullanılan CPU se şu anda pyasadak en y şlemcler arasında gözükmektedr. Ortalama performansa sahp br ekran kartı le çok y performansa sahp br şlemcnn karşılaştırıldığını düşündüğümüzde CUDA programlamanın önem daha ön plana çıkacaktır. Ayrıca çalışmada önerlen metodun sınıflandırılma doğruluğu ve dğer statstk sonuçları da elde edlmştr. Başarı performansı yönüyle de yüksek doğruluk değerler elde edlmştr. Bu yönüyle de önerlen metodun hem hız hem de performans yönüyle etkl br metot olduğu söyleneblr. İlerk çalışmalarımızda ön şleme aşamasını da GPU üzernde gerçekleştrerek, tamamen GPU üzernde çalışan br sstem hedeflemekteyz. Bu tarz çalışmalarla sadece Byomedkal Snyal İşleme çn değl, gerçek zamanlı çalıştırılması hedeflenen brçok çalışmanın hızlı br şeklde çalıştırılıp, hızlı ve başarılı sonuçların elde edlmes sağlanablr. 7. Kaynaklar [1] Sağel, B., Ceylan, S., Akpulat, M.C., Türken, H. ve Erdoğdu, S., "CUDA Altyapısı Kullanılarak Snyal İsleme Yazılımı Optmzasyonu", 5. UYMS, [2] Şen, B. ve Peker, M., "Novel Approaches for Automated Epleptc Dagnoss usng FCBF Feature Selecton and Classfcaton Algorthms", Turksh Journal of Electrcal Engneerng & Computer Scences, 1.396/elk-123-9, 212. [3] Crstea, A. ve Okamoto, T., A Parallelzaton Method for Neural Networks wth Weak Connecton Desgn, Internatonal Symposum on Hgh Performance Computng, 1997, [4] Seffert, U., Artfcal Neural Networks on Massvely Parallel Computer Hardware, ESANN 12, 22, [5] ng=3&changelang=3 (Erşm Tarh: ) [6] Aydoğmuş, Z. ve Çötel, R., Yapay Snr Ağları Yardımıyla İzolatör Yüzeynde Potansyel Tahmn, F.Ü. Fen ve Müh. Bl. Dergs, 17/2, , 25. [7] Keleşoğlu, Ö. ve Akarsu, E.E., Betonarme Br Bnada Yıllık Isı Kaybı ve Enerj İhtyacının Yapay Snr Ağları le Belrlenmes, e-journal of New World Scences Academy Natural and Appled Scences, 3(2), , 28. [8] CUDA Programmng Gude 4.2, NVIDIA CUDA, 212 [9] Ln, J. ve Ln. J, Acceleratng BP Neural Network-Based Image Compresson by CPU and GPU Cooperaton, Internatonal Conference on Multmeda Technology, 21, [1] Canto, X.S., Ramrez, F.M. ve Cetna, V.U., Parallel Tranng of a Back-Propagaton Neural Network Usng CUDA, ICMLA, 21, [11] Guo, L., Rvero, D., Seoane, J.A. ve Pazos, A., Classfcaton of EEG Sgnals usng Relatve Wavelet Energy and Artfcal Neural Networks, GCE 9, 29, [12] Ngam, V. ve Graupe, D., A Neural-Network-based Detecton of Eplepsy, Neurologcal Research, 26(1), 55 6, 24. [13] Fathma, T., Khan, Y.U., Bedeeuzzaman, M. ve Farooq, O., Dscrmnant Analyss for Epleptc Sezure Detecton, ICDeCom 11, 211, 1-5. [14] Srnvasan, V., Eswaran, C. ve Srraam, N., Artfcal Neural Network based Epleptc Detecton Usng Tme Doman and Frequency Doman Features, Journal of Medcal Systems, 29(6), , 25. [15] Kannathal, N., Choo, M. L., Acharyab, U. R., ve Sadasvana, P. K., Entropes for Detecton of Eplepsy n EEG, Computer Methods and Programs n Bomedcne, 8, , 25. [16] Polat, K. ve Güneş, S., Classfcaton of Epleptform EEG usng a Hybrd System Based on Decson Tree Classfer and Fast Fourer transform, Appled Mathematcs and Computaton, 187(2), ,

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

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

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

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

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

Epilepside EEG Tabanlı Entropi Değişimleri

Epilepside EEG Tabanlı Entropi Değişimleri TURKMIA 9 Proceedngs 7 VI. Ulusal Tıp Blşm Kongres Bldrler ENMI Vol V No 1, 9 Eplepsde EEG Tabanlı Entrop Değşmler b c Serap 1 AYDINa,1, H.Melh SARAOĞLU, Sadık KARA a Elektrk-Elektronk Müh Böl, Ondokuz

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

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

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

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

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

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

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı Byomedkal Amaçlı Basınç Ölçüm Chazı Tasarımı Barış Çoruh 1 Onur Koçak 2 Arf Koçoğlu 3 İ. Cengz Koçum 4 1 Ayra Medkal Yatırımlar Ltd. Şt, Ankara 2,4 Byomedkal Mühendslğ Bölümü, Başkent Ünverstes, Ankara,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Clt:13 Sayı:2 sh.75-87 Mayıs 2012 ÇELİK YAPI SİSTEMLERİNDE İKİNCİ MERTEBE ANALİZ YÖNTEMLERİNİN İNCELENMESİ (INVESTIGATION OF SECOND ORDER ANALYSIS

Detaylı

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI

MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI INTERFACE DESING WITH PID CONTROLLER FOR DC MOTOR BY MATLAB GUI İler Teknoloj Blmler Dergs Clt 2, Sayı 3, 10-18, 2013 Journal of Advanced Technology Scences Vol 2, No 3, 10-18, 2013 MATLAB GUI İLE DA MOTOR İÇİN PID DENETLEYİCİLİ ARAYÜZ TASARIMI M. Fath ÖZLÜK 1*, H.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Aerodinamik Akışların Modellenmesinde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması

Aerodinamik Akışların Modellenmesinde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması Aerodnamk Akışların Modellenmesnde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması Mehmet Önder Efe, Marco Debas, Peng Yan, Htay Özbay 4, Mohammad Sammy 5 Elektrk ve Elektronk Mühendslğ Bölümü TOBB Ekonom

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

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

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

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

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

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

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

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

MASAÜSTÜ CNC EKSEN KARTLARI İÇİN TEST DEVRESİ TASARIMI

MASAÜSTÜ CNC EKSEN KARTLARI İÇİN TEST DEVRESİ TASARIMI 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 2010- Balıkesr MASAÜSTÜ CNC EKSEN KARTLARI İÇİN TEST DEVRESİ TASARIMI Ahmet KÖBELOĞLU*, Arf GÖK**, Kerm ÇETİNKAYA*** *akobeloglu@kastamonu.edu.tr Kastamonu

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

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN SAÜ Fen Edebyat Dergs (2010-I) F.GÖKPINAR v.d. DENGELİ TAMAMLANMAMIŞ BLOK TASARIMINDA, DUYUSAL ANALİZ İÇİN DÜZELTİLMİŞ DURBİN SIRA SAYILARI TESTİ Fkr GÖKPINAR*, Hülya BAYRAK, Dlşad YILDIZ ve Esra YİĞİT

Detaylı

Türkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini

Türkiyede ki ĠĢ Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini Türkyede k ĠĢ Kazalarının Yapay Snr Ağları le 2025 Yılına Kadar Tahmn Hüseyn Ceylan ve Murat Avan Kırıkkale Meslek Yüksekokulu, Kırıkkale Ünverstes, Kırıkkale, 71450 Türkye. Kaman Meslek Yüksekokulu, Ah

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

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

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

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

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR wwwteknolojkarastrmalarcom ISSN:1304-4141 Makne eknolojler Elektronk Dergs 00 (4 1-14 EKNOLOJİK ARAŞIRMALAR Makale Klask Eş Eksenl (Merkezl İç İçe Borulu Isı Değştrcsnde Isı ransfer ve Basınç Kaybının

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

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

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

Communication Theory

Communication Theory Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn

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

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY

PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY BİR İŞLETMEDE KİTLESEL ÖZEL ÜRETİME YÖNELİK HEDEF PROGRAMLAMA TABANLI ÜRETİM PLANLAMA PRODUCTION PLANNING BASED ON GOAL PROGRAMMING FOR MASS CUSTOMIZATION IN A COMPANY ESRA AKBAL Başkent Ünverstes Lsansüstü

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

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

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

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

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI TDK Temel Devre Kavramları ve Kanunları /0 TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI GĐRĐŞ: Devre analz gerçek hayatta var olan fzksel elemanların matematksel olarak modellenerek gerçekte olması gereken sonuçların

Detaylı

TUNING GAIN PARAMETERS OF A PI CONTROLLER USING GENETIC ALGORITHM FOR BOOST DC-DC CONVERTER

TUNING GAIN PARAMETERS OF A PI CONTROLLER USING GENETIC ALGORITHM FOR BOOST DC-DC CONVERTER 5. Uluslararası İler Teknolojler Sempozyumu (IATS 9), 35 Mayıs 29, Karabük, Türkye YÜKSETİİ TİP DADA DÖNÜŞTÜRÜÜDE GENETİK AGORİTMA İE PI DENETEYİİ KAZANÇ PARAMETREERİNİN AYAANMASI TUNING GAIN PARAMETERS

Detaylı

Betül BektaĢ Ekici Accepted: October 2011. ISSN : 1308-7231 bbektas@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

Betül BektaĢ Ekici Accepted: October 2011. ISSN : 1308-7231 bbektas@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Scences Academy 211, Volume: 6, Number: 4, Artcle Number: 1A24 ENGINEERING SCIENCES Receed: July 211 Betül BektaĢ Ekc Accepted: October 211 U. Teoman Aksoy Seres :

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

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

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

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ÜÇ FAZLI ASENKRON MOTORLARIN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE VEKTÖR ESASLI HIZ KONTROLÜ ZAFER KOCA

Detaylı

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası, 15. Türye Harta Blmsel ve Ten Kurultayı, 5 8 Mart 015, Anara. SAYISAL YÜKSEKLİK MODELLERİNDE KLASİK VE ESNEK HESAPLAMA YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Leyla ÇAKIR*

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

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

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

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

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

FOTOGRAMETRİK NOKTA AĞLARI İÇİN BASİT BİR OPTİMİZASYON METODU

FOTOGRAMETRİK NOKTA AĞLARI İÇİN BASİT BİR OPTİMİZASYON METODU Selçuk Ünverstes Jeode ve Fotogrametr Mühendslğ Öğretmnde 0. õl Sempoumu6-8 Ekm 00 Kona SUNULMUŞ İLDİRİ FOTOGRMETRİK NOKT ĞLRI İÇİN SİT İR OTİMİSON METODU Esra TUNÇ Jurgen FRIEDRICH Fev KRSLI Karaden Teknk

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

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü DergsYıl: 2013/1, Sayı:17 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal ScencesYear: 2013/1, Number:17 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ,

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

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

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

6. KAYNAKLAR 5. SONUÇ. Fırat Üniversitesi-Elazığ

6. KAYNAKLAR 5. SONUÇ. Fırat Üniversitesi-Elazığ Fırat Ünverstes-Elazığ TEK TAŞIYICILI VE ÇOK TAŞIYICILI WMAX RADYONUN DURAĞAN VE ZAMANLA DEĞİŞEN NAKAGAMİ-M SÖNÜMLEMELİ KANALLARDAKİ BAŞARIM ANALİZLERİ Merve Abde Demr, Al Özen Elektrk-Elektronk Mühendslğ

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

DOĞRUSAL OLMAYAN DİZGELER İÇİN MODEL TEMELLİ ARIZA BULMA-YALITIMI VE ROBOT MANİPÜLATÖRLERE UYGULANMASI

DOĞRUSAL OLMAYAN DİZGELER İÇİN MODEL TEMELLİ ARIZA BULMA-YALITIMI VE ROBOT MANİPÜLATÖRLERE UYGULANMASI Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gaz Unv. Clt 4, No, 79-94, 009 Vol 4, No, 79-94, 009 DOĞRUSAL OLMAYAN DİZGELER İÇİN MODEL TEMELLİ ARIZA BULMA-YALITIMI VE ROBOT MANİPÜLATÖRLERE UYGULANMASI

Detaylı

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ

GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ 2. Ulusal Tasarım İmalat ve Analz Kongres 11-12 Kasım 21- Balıkesr GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİNE GÖRE FARKLI SERTLİKLERDE OPTİMUM TAKIM TUTUCUSUNUN BELİRLENMESİ Esra YILMAZ*, Ferhat GÜNGÖR** *ylmazesraa@gmal.com

Detaylı

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

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

Sera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı

Sera İklimlendirme Kontrolü İçin Etkin Bir Gömülü Sistem Tasarımı Sera İklmlendrme Kontrolü İçn Etkn Br Gömülü Sstem Tasarımı Nurullah Öztürk, Selçuk Ökdem, Serkan Öztürk Ercyes Ünverstes, Blgsayar Mühendslğ Bölümü, Kayser ozturk.nurullah@yahoo.com.tr,okdem@ercyes.edu.tr,

Detaylı

İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak

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

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*) Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

Detaylı

COMPUTER-AIDED DESIGN OF HORIZONTAL AXIS WIND TURBINE BLADE

COMPUTER-AIDED DESIGN OF HORIZONTAL AXIS WIND TURBINE BLADE 1 ÖZET 2008 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı: 22, s.1-11 YATAY EKSENLĐ RÜZGÂR TÜRBÜN KANADININ BĐLGĐSAYAR DESTEKLĐ TASARIMI Murat ÖNDER 1 Hüseyn Güçlü YAVUZCAN 2 Bu makalede yatay

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

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

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