Görüntü İşleme Tabanlı Zeytin Ayıklama Makinesi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Görüntü İşleme Tabanlı Zeytin Ayıklama Makinesi"

Transkript

1 Otomatik Kotrol Ulusal Toplatısı, TOK013, 6-8 Eylül 013, Malatya örütü İşleme Tabalı Zeyti Ayıklama Makiesi Melih Kuca 1, H.Meti Ertuç, ürka Küçükyıldız, 3 Berka Hızarcı 4,Hasa Ocak 5, Sıtkı Öztürk 6 1,,3,4,5 Mekatroik Mühedisliği Bölümü Kocaeli Üiversitesi, İzmit/Kocaeli melih.kuca@kocaeli.edu.tr, hmertuc@kocaeli.edu.tr, gurka.kucukyildiz@kocaeli.edu.tr, berkahizarci@gmail.com, hocak@kocaeli.edu.tr 6 Elektroik- Haberleşme Mühedisliği Bölümü Kocaeli Üiversitesi, İzmit/Kocaeli sozturk@kocaeli.edu.tr Özetçe üümüzde edüstriyel tarımda görütü işleme uygulamalarıı hızla yaygılaştığı görülmektedir. Edüstriyel tarımda kullaıla bu çalışmaları başıda eseleri reklerie göre ayrılması işlemi gelmektedir. Bu çalışmada, görütü işleme kullaılarak rekli eseleri ayrıştırılması işlemi zeytiler içi gerçekleştirilmiştir. Bu ayırma işlemi zeytileri reklerie göre belirlemesi ve belirledikte sora zeytileri reklerie göre ayrıştırılması işlemidir. Bu işlem içi bir adet elektromekaik sistem geliştirilmiş olup, çalışma kapsamıda geliştirile görütü işleme algoritmaları gerçek zamalı olarak bu sistem üzeride test edilmiş ve souçları gözlemiştir. Çalışmaı görütü işleme kısmıda üç farklı yötem deemiş olup bu yötemleri elde ettiği başarılar souçlar kısmıda karşılaştırılmıştır. 1. iriş So yıllardaki tekolojik gelişmeler tarımda da kedie geiş bir yer bulmuştur. Buu soucuda edüstriyel tarıma geçiş sağlamıştır. elişe tekolojik yeiliklerle isa gücüü e aza idirmek ve verimliliği e yükseğe çıkarmak içi edüstriyel tarım hayati bir öem taşımaya başlamıştır. Bu kapsamda isaları yaptıkları işleri otomasyo sistemleri yardımıyla daha kısa sürede ve daha ucuza mal ede tekolojik araçlar tasarlamıştır. Bu tekolojik araçları tarıma sağladığı başarılı souçlar, hem edüstriyel tarıma ola ilgiyi artırmış hem de tarımda kullaılacak ola birçok yei ekipmalara ola talebi artırmıştır. üümüzde görütü işleme kullaılarak edüstriyel tarım alaıda başarılı çalışmaları ve uygulamaları mevcut olduğu gözükmektedir. Literatürde bulua birçok çalışma soucuda edüstriyel tarımda görütü işlemei başarılı bir şekilde çalışabildiği gözlemiştir. Zhao vd. [1], gerçek zamalı olarak görütü işleme yötemi kullaarak meyveleri kalite stadartlarıı belirlemişlerdir. Yazarlar geliştirdikleri sistem meyveleri dış yüzey kalite ve hatalarıı, reklerii ve şeklii kullaarak meyveleri sııfladırılmasıı başarmışlardır. Çi de yapıla başka bir çalışmada, balık yetiştiriciliği sektörüde görütü işleme uygulamaları kousuda çalışmışlardır []. Yazarlar görütü işleme tekiklerii, balık hastalıklarıı otomatik taısıda ve tahmiide kullamışlardır. Hufschmied vd. [3], tarafıda yapıla çalışmada mersi balığı çeşidii görütü işleme yötemi kullaılarak sııfladırılması işlemi gerçekleştirilmiştir. Yazarlar yaptıkları çalışmada balığı boyut ve ağırlıklarıı belirleyerek kesime uygu olup olmadığıa karar vermişlerdir. Poursaberia vd. [4], çalışmalarıda görütü işleme tekikleri kullaılarak, madıradaki sığırlarda sakatlıkları erke teşhis edebilecek bir yötem geliştirmişlerdir. Yazarlar geliştirdikleri çalışmada % 96 da daha yüksek bir başarı oraı elde etmişlerdir. Mustafa vd. [5], çalışmalarıda, muzu boyutuu ve olguluğuu belirlemek içi görütü işleme yötemi kullamışlardır. Ülkemiz coğrafik koumuda dolayı başta Ege bölgesi olmak üzere çeşitli bölgelerimizde bol miktarda zeyti üretimi yapılmaktadır. Zeytileri boyutlarıa göre sııfladırılması, sağlam-çürük olarak sııfladırılması ve reklerie göre sııfladırılma işlemlerii yapılması büyük bir soru teşkil etmektedir. Bu çalışma kapsamıda görütü işleme yötemi kullaılarak, zeytileri reklerie göre sııfladırılması ve isteile hazelere göderilme işlemi yapılmıştır. Şekil 1 de ülkemizde hasat zamaıa göre zeyti çeşitleri verilmiştir. Şekilde de görülebileceği gibi farklı hasat zamalarıda zeytileri rekleri farklı olmaktadır. Şekil 1: Hasat Zamalarıa göre zeyti çeşitleri. örütü İşleme Algoritması Bu çalışmada görütü işleme tabalı bir sistem geliştirilmiştir. örütü işleme çalışması içi sisteme bir adet Ueye-KP0B kamerası sisteme etegre edilmiştir. Kamerada alıa görütüler, geliştirile görütü işleme algoritmaları ile işlemiştir. Zeytileri reklerii tespit ede görütü işleme algoritması HALCON ortamıda geliştirilmiş olup bir bilgisayar yardımıyla gerçek zamaa aktarılmıştır. Bu bölümde geliştirile görütü işleme algoritmaları açıklamıştır. Kullaıla kameraı özellikleri Tablo 1 de verilmiştir. 459

2 Otomatik Kotrol Ulusal Toplatısı, TOK013, 6-8 Eylül 013, Malatya Tablo 1: Kullaıla kamera özellikleri Haberleşme Protokolü USB 3.0 Sesör Tipi CMOS Saiyede örütü Sayısı 60 fps(frame per secod) Çözüürlük 180x Kullaıla örütü İşleme Algoritmaları örütü işleme uygulamaları olarak, HSV (Hue, Saturatio, Value) rek modeli metodu kullaarak rekli eseleri ayırt edilmesi, B rek modelide Öklid ve Mahalaobis uzaklık metodu kullaılarak rekli eseleri ayırt edilmesi çalışmaları yapılmıştır. B (ed, ree, Blue) rek modeli kısmıda arka pla çıkartımı ve özellik çıkartımı yötemleri de kullaılarak uygulamaları verdiği souçlar karşılaştırılmıştır HSV rek uzayı HSV rek uzayı, rekleri sırasıyla rek özü, doyguluk ve parlaklık olarak taımlar. HSV rek uzayıı kullaılma amacı B uzayıa göre isa görü düzeeğie daha yakı bir yapıda olmasıdır. ekli eseleri ayrılması işlemi içi geellikle HSV rek uzayı modeli kullaılmaktadır. B rek uzayıda parlaklığa bütü bileşeleri etkisi bulumakla beraber HSV uzayıda ise B uzayıda farklı olarak parlaklığa sadece V değerii etkisi vardır [6]. B uzayıda HSV uzayıa döüştürülmüş resimler üzeride deeme yaılma yoluyla belirlee bir eşik uygulamıştır. Alıa resimlerde Hue ve Saturatio değeri belirlee eşiği üstüde ola zeytiler yeşil zeyti olarak kabul edilmiştir..1.. B rek uzayıda Öklid uzaklık metodu ile sııfladırma Sııfladırma, bir veri grubu içide belirli bir sııf oluştura objeleri bezerliğide yola çıkarak ve özelliklerie göre seçilerek grupladırılması olarak taımlaabilir. Sııfladırma; birçok bilim dalıda kullaıla bir karar verme işlemidir. örütü işleme kullaılarak sııfladırma yapılabilmesi içi görütülerde özitelik çıkartılması gerekmektedir. Bu çalışmada da özitelik çıkartma işlemi yapılmıştır. B rek uzayıda alıa görütüü,,b ortalamaları (her bir kaalı ortalaması) birer özitelik olarak seçilmiştir. Bu sayede 3 boyutlu bir özellik uzayı elde edilmiştir. Literatürde kullaıla sııfladırma algoritmalarıda farklı uzaklıklar kullaılmıştır. Öklid uzaklığı kolay uygulaabilir olması edeiyle e sık tercih edile uzaklıktır. Yapıla çalışma sırasıda zeytileri reklerie göre sııfladırması işlemi yapılmıştır. Buu içi açık yeşil, yeşil, koyu yeşil ve siyah olmak üzere dört farklı sııf belirlemiştir. Her bir sııf içi 40 farklı örek alıarak sııflar oluşturulmuştur. Özitelik olarak ise B görütü uzayıda her bir kaalı ortalaması seçilmiştir. Bu sayede 40 elemada oluşa üç boyutlu bir uzay elde edilmiştir. Her yei alıa görütüde tespit edile zeytii hagi sııfa ait olduğuu belirlemek içi zeytii her bir kaalıı (,, B) ortalaması buluur ve bulua bu değeri her bir sııfa ola Öklid uzaklığıa bakılır. Öklid uzaklığı (1) deklemie göre hesaplamıştır. Yukarıdaki formüle göre elde edile değerler arasıda e yakı olaıa zeyti dahil edilmiştir [7]. 1 1 i i i1 ( p q ) ( p q )... ( p q ) ( p q ) (1) Şekil : B ve HSV rek uzayları eliştirile sistemde kamerada alıa görütü B görütüdür. Öcelikli olarak kamerada alıa görütü B rek uzayıda HSV rek uzayıa döüştürülmüştür. Kamerada alıa örek bir B resim ile HSV döüştürülmüş hali Şekil 3 de verilmiştir. Bu uzaklık, bahsi geçe iki okta dışıdaki bilgileri hesaba katmamaktadır. Bu karşılaştırma metoduda, karşılaştırılmak istee esei örek kümeler arasıda hagisie e yakı olduğuu hesaplamak amacıyla (1) deklemide verile Öklid uzaklık formülü kullaılır. Öklid uzaklığı, Pisagor Teoremi temel alıarak bir oktaı diğer oktaya ola doğrusal uzaklığıı ölçüm yötemidir. Sııfladırmada karşılaştırmak içi oluşturula veri kümelerii sayısıa göre, bilgisayar tüm veri setlerii tarayarak yei verii ortalamasıyla karşılaştır ve eseyi e yakı kümeye atar. Şekil 4 de B rek uzayıda Öklid metodu içi kullaıla örek görütü gösterilmiştir. Şekil 3: HSV metodu içi örek görütü 460

3 Otomatik Kotrol Ulusal Toplatısı, TOK013, 6-8 Eylül 013, Malatya Şekil 4: B rek uzayıda Öklid metodu içi örek görütü.1.3. B rek uzayıda Mahalaobis uzaklık yötemi ile sııfladırma Uzayda iki okta arasıdaki mesafeyi ölçmek içi kullaıla e temel uzaklık ölçütü Öklid uzaklığıdır. Öklid uzaklığı, arasıdaki mesafei hesaplaacağı iki okta dışıdaki bilgileri hesaba katmamaktadır. Mahalaobis uzaklık metoduda sadece merkezlere ola uzaklık değil stadart sapma değerleri de hesaba katılmaktadır. Böylelikle daha yüksek doğrulukta sııfladırma işlemi yapılmaktadır. x1 1 x x D x y S x x x x.... x (, ).. ([ ] [ ]) eel Mahalaobis formülü yukarıdaki () deklemide gösterilmiştir. Bu formülü sadeleştirilmiş hali aşağıdaki (3) deklemde gösterilmiştir [8]. () D x x S x (3) T 1 M ( ) ( ) ( ) Bu metodu görütü işleme metodu olarak uygulamasıda ilk aşama, karşılaştırma yapılabilmesi içi örek kümeleri kaydedilmesidir. Bu aşamaya esei öğretilme aşaması da deilebilir. Öcelikle örekleecek kümeler belirleir ve sırayla her kümei ortalama değeri ve stadart sapması buluur. Yapıla bu çalışmada, reklerie göre her zeyti çeşidii ( açık yeşil zeyti, yeşil zeyti, koyu yeşil zeyti ve siyah zeyti) B uzayıdaki piksel değerlerii ortalaması ve stadart sapması kümeleri değerleridir. Bu değerler ile hagi kümeye ait olduğu bulumaya çalışıla zeytii B uzayıdaki ortalama ve stadart sapma değerleri Mahalaobis uzaklık formülüde yerie yerleştirilerek, zeytii hagi kümeye ait olduğu buluabilir. Mahalaobis uzaklık formülü her örek küme içi karşılaştırılacak zeytie uyguladığıda, her örek küme içi bir Mahalaobis uzaklığı elde edilir. Bu işlemleri soucuda; hagi kümeye ait olduğu araa zeytii, Mahalaobis uzaklığı e düşük çıka kümeye ait olarak atamaktadır. Mahalaobis yötemii görütü işlemi uygulamasıda gerçekleştirebilmek içi, Öklid uzaklık metoduda olduğu gibi belirli sııflar gerekmektedir. Sııflar, farklı dört zeyti çeşidi içi örek veri kümeleri oluşturulmuştur. İlgili sııflar açık yeşil, yeşil, koyu yeşil ve siyah olmak üzere dört farklı zeyti 461

4 Otomatik Kotrol Ulusal Toplatısı, TOK013, 6-8 Eylül 013, Malatya sııfı belirlemiştir. Her bir sııf içi 50 farklı örek alıarak sııflar oluşturulmuştur. Özitelik olarak ise B görütü uzayıı ortalaması ve stadart sapma değerleri kullaılmıştır. Örek zeyti kümesi içi B değerlerii ortalaması kullaılmıştır. Stadart sapmaları da ayı şekilde örek olarak algoritmada hesaplamıştır. Uygulama olarak kullaıla geel Mahalaobis uygulamasıdaki deklemi parametreleri zeytileri belirlemesi işlemide kullaılmıştır. Buradaki parametreler x araa zeytii ve m ise sııfladırma işlemide kullaıla örek zeytii, ortalama, ve B değerleri olmak üzere aşağıdaki (4) deklemde gösterildiği gibidir. [ ] [( ) ( ) ( )] (4) x m x m x m xb mb Yukarıdaki (8) deklemide gerekli işlemler yapıldıkta sora çalışma içi kullaıla Mahalaobis formülü, aşağıdaki (9) deklemie döüşmektedir. 1 x m x m xb mb B D Yukarıdaki (9) deklem örek sııf olarak belirlee tüm zeytiler içi ayrı ayrı hesaplaacaktır. Çıka souçlarda Mahalaobis uzaklığı e yakı çıka değer o sııfa atamaktadır. Böylelikle hagi sııfa ait olduğu bulumaya çalışıla zeytii belirleme işlemi gerçekleştirilmektedir. (9) Yukarıdaki (4) deklemde gösterile ifade Mahalaobis formülü ilk değişkeidir. İkici olarak kovaryas matrisii de çalışmamıza göre bezetim yapmamız gerekmektedir. Kovaryas matris, aşağıdaki (5) deklemde gösterildiği gibi hesaplamaktadır. 0 0 S B (5) eel Mahalaobis formülüde olduğu gibi kovaryas matrsii (S) ters olarak (S -1 ) hesaplamak gerekmektedir. Buu içi aşağıdaki (6) deklemide gözüktüğü gibi hesaplamaktadır. S 1/ / / B 1 (6) Şekil 5: B rek uzayıda Mahalaobis metodu içi örek görütü 3. Mekaik Tasarım Mahalaobis uzaklık metoduu so değişkei aşağıdaki (7) deklemideki gibi hesaplamaktadır. x T [ ] xb m x m x m mb (7) Bu çalışmada kullaıla mekaizma bilgisayara ortamıda modelledikte sora imal edilmiştir. Sistemde mekaik olarak zeytileri yerleşeceği yuvalar (tambur mekaizması), hava kütükleri, zeyti aktarma hazesi, motor ve kompresör mevcuttur. Bu üç değişke (8) deklemideki gibi yazılarak, yapıla çalışma içi kullaılmıştır. D x m 1/ / B T (, ) [ x m] 0 1/ 0 [ x m] (8) 46

5 Otomatik Kotrol Ulusal Toplatısı, TOK013, 6-8 Eylül 013, Malatya Şekil 8: Sistemde kullaıla valf 5. Souçlar Şekil 6: Sistemi mekaik kısmı 4. Elektroik Tasarım eliştirile görütü işleme algoritması tarafıda zeytileri reklerie göre belirlemesi işlemi gerçekleştirilmektedir. eklerie göre belirlee zeytileri, istee bölgelere atmak içi hava kullaılmıştır. Bu hava akışıı sağlaması içi sistem üzeride mekaik olarak imal edile hava kütüklerie valfler mote edilmiştir. Bu valfler ilgili koumlarıda bulua zeytileri istee bölgelere aktarmaktadır. Bu valfleri geliştirile görütü işleme algoritmasıyla haberleşmesi içi valf kotrol kartı tasarlamıştır. Bu valf kotrol kartı S-3 ile haberleşmesi sağlamıştır. Bu çalışmada görütü işleme yötemi kullaılarak rekli eseleri ayırt edilmesi işlemi, gerçek zamalı çalışa bir sistem üzeride yapılmıştır. Neseleri ayırt edilmesi uygulamalarıda farklı görütü işleme yötemleri kullaılmıştır. Bu yötemleri birbirlerie göre üstülükleri ve zayıflıkları belirtilmiştir. Yazılım kısmıda eseleri reklerie göre sııfladırma işlemide üç ayrı yötem kullaılmıştır. Bu yötemler HSV uzayıda, B uzayıda Öklid uzaklığı metodu kullaılarak ve B uzayıda Mahalaobis uzaklığı metotları kullaılarak eseleri reklerie göre ayırt edilmesi uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Mahalaobis ve Öklid metotlarıda eselere, özitelik değerlerie göre sııfladırma işlemi uygulamıştır. Yapıla çalışma sırasıda zeytileri reklerie göre sııfladırması işlemi yapılmıştır. Buu içi açık yeşil, yeşil, koyu yeşil ve siyah olmak üzere dört farklı zeyti sııfı belirlemiştir. Her bir sııf içi birçok farklı örek alıarak sııflar oluşturulmuştur. Bu sııflara göre başarı oraları aşağıdaki Şekil 9 da gösterilmiştir Doğruluk HSV Öklid Mahalaobis Şekil 7: Valf kotrol kartı Belirlee koumdaki valflere seriport yardımıyla bilgi aktarılmakta ve ilgili valf aktif edilmektedir. Böylelikle hava ile zeyti ayırma işlemi gerçekleştirilmektedir. Sistem içi 3/ seleoid valfler kullaılmıştır. Yai kullaıla valfler ormalde kapalı koumdadır. Valfi tetiklemesi ile hava akışı sağlamaktadır. Kullaıla valfler 0,5 bar basıç altıda çalışmaya başlamaktadır. Valfler 10 bar basıç değerie kadar çalışmaya devam etmektedir. Zeytileri ezilmemesi içi basıç değeri deeme yaılma yoluyla, bar, ideal basıç değeri olarak belirlemiştir. Şekil 9: eliştirile görütü işleme yötemlerii başarı oraları HSV uzayıda yapıla uygulamada %90, Öklid uzaklık metodu kullaılarak yapıla uygulama %80 ve Mahalaobis uzaklık metodu kullaılarak yapıla uygulamada %97 lik başarı oraları elde edilmiştir. Ayrıca zeytiler siyah zeyti, koyu yeşil zeyti, yeşil zeyti ve açık yeşil zeyti olarak sııflara ayrılmıştır. Birçok örek zeyti bu sııfladırma işlemi içi kullaılmıştır. Üç farklı algoritma içi farklı sııflardaki zeytileri belirlemesi uygulaması ayrı ayrı icelemiştir. Aşağıdaki Şekil 10 da her metot içi zeyti çeşitlerii buluma yüzde grafiği verilmiştir. 463

6 Otomatik Kotrol Ulusal Toplatısı, TOK013, 6-8 Eylül 013, Malatya HSV Öklid Mahalaobis Yesil Zeyti Koyu Yeşil Zeyti Açık Yeşil Zeyti Siyah Zeyti Şekil 10: eliştirile görütü işleme yötemlerii sııfladırma işlemi içi başarı oraları So olarak uygulaa görütü işleme algoritmalarıı süreleri icelemiştir. Edüstriyel uygulamalarda zama çok öemli bir özelliktir. Bu çalışma kapsamıda gerçekleştirile sistem, edüstriyel bir ürüe döüştürülme potasiyelie sahip olduğu içi zama aralıkları da icelemiştir. eliştirile görütü işleme uygulamalarıı çalışma zamaı Tablo de gösterilmiştir. Tablo : Kullaıla üç farklı yötemi işlem yüküü karşılaştırılması HSV METODU ÖKLİD METODU MAHALANOBİS METODU Kayakça [1] Yaru Zhao, Dogsheg Wag Dogpig Qia, Machie Visio based Image Aalysis for the Estimatio of Pear Exteral Quality, Secod Iteratioal Coferece o Itelliget Computatio Techology ad Automatio, , P.. Chia, 009. [] Li Wemei, Liu Yuzhe, Aquaculture Moitorig System, Iteratioal Forum o Iformatio Techology ad Applicatios, 15105, Chia, 010. [3] Hufschmied By P., Fakhauser T. ad Pugovki D., Automatic stress-free sortig of sturgeos iside culture taks usig image processig, Joural of Appl. Ichthyol., 011, 7, [4] Poursaberia A., Bahra C., Pluka A., Va Nuffel A., Berckmasa D., eal-time automatic lameess detectio based o back posture extractio idairy cattle: Shape aalysis of cow with image processig techiques, Computers ad Electroics i Agriculture, 010, 74, [5] Nur Badariah Ahmad Mustafa, Nurashiki Ahmad Fuad, Syed Khaleel Ahmed, Aidil AzwiZaiul Abidi, Zaipatimah Ali, Wog Big Yit, ad Zaiul Abidi, Determiatio of Size ad ipeess of a Baaa, IEEE, 008, [6] örütü İşleme Tekikleri Kullaılarak Meyve Tasifi, üray Toguç, Yüksek Lisas Tezi, Süleyma Demirel Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü, Isparta, 004. [7] Liwei Wag, Ya Zhag, Jufu Feg, O the Euclidea Distace of İmages, School of Electroics Egieerig ad Computer Scieces, Pekig Uivesity Beijig, , Chia, 008. [8] Jeh-Na Pa, Jiabiao Pa, Chu-Yi Lee, Fidig ad optimisig the key factors for the multiple-respose maufacturig process, Iteratioal Joural of Productio esearch, Vol. 47, No.9, 009, ZAMAN (s) 0,7986 1,0406 0,934 eliştirile üç farklı görütü işleme yötemi arasıda e başarılı olarak Mahalaobis uzaklık metodu olduğu gözükmektedir. Mahalaobis yötemide zeytileri stadart sapma değerlerii hesaba katılmasıı başarı oraıdaki etkisi büyüktür. İkici olarak HSV uzayıda yapıla uygulama başarılı olduğu gözükmektedir. Öklid uzaklık metoduda başarı oraı düşük çıkmasıa rağme yapıla uygulamada sııfladırma işlemide kullaılabileceği görülmüştür. Teşekkür Bu çalışma, Kocaeli Üiversitesi Mekatroik Mühedisliği Bölümü Sesör Laboratuvarıda yapılmıştır. Ayrıca bu çalışma Kocaeli Üiversitesi ektörlüğü Bilimsel Araştırma Projeleri BAP Koordiasyo Birimi Koordiatörlüğü tarafıda o lu proje olarak desteklemiştir. 464

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,

Detaylı

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi 3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada

Detaylı

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,

Detaylı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com ISSN:34-44 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 7 () 35-4 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Polivili Klorür (Pvc) Malzemeleri Sıcaklığa Bağlı Titreşim Özelliklerii Đcelemesi

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

3D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

3D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ D NESNE MODELLEMEYE YÖNELİK LAZERLİ BİR TARAYICI SİSTEMİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİLMESİ Erka BEŞDOK Bilal KASAP Jeodei ve Fotogrametri Mühedisliği Bölümü Mühedislik Fakültesi ve Bilgisayar Müh. ABD, Fe

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol

Detaylı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2 LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık

Detaylı

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI

YENĐ BĐR ADAPTĐF FĐLTRELEME YÖNTEMĐ: HĐBRĐD GS-NLMS ALGORĐTMASI Uludağ Üiversitesi ühedislik-imarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 3, Sayı, 008 YENĐ BĐR ADAPĐF FĐLRELEE YÖNEĐ: HĐBRĐD GS-NLS ALGORĐASI Sedat ĐRYAKĐ * eti HAUN ** Osma Hilmi KOÇAL ** Özet: Bu makalede, adaptif

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 1-21 Ekim 2005

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 1-21 Ekim 2005 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. -2 Ekim 2005 FRAKTAL GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA HASH FONKSİYONLARINA DAYANAN YENİ BİR SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ (A NEW CLASSIFICATION METHOD

Detaylı

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-014-065 8-10 Eylül 014, Erciyes Üiversitesi, Kayseri MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI İlke TÜRKMEN 1 Erciyes Üiversitesi, Kayseri Seda ARIK

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin 4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii

Detaylı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı

İstatistik Nedir? Sistem-Model Kavramı İstatistik Nedir? İstatistik rasgelelik içere olaylar, süreçler, sistemler hakkıda modeller kurmada, gözlemlere dayaarak bu modelleri geçerliğii sıamada ve bu modellerde souç çıkarmada gerekli bazı bilgi

Detaylı

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL

Detaylı

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler

4/4/2013. Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi. Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Ders 8: Verileri Düzelemesi ve Aalizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlei tamamıı, ya da kitlede alıa bir öreklemi özetlemekle (betimlemekle)

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi

Detaylı

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ FİER RAGG IZGARA TAANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ Lale KARAMAN 1 N. Özlem ÜNVERDİ Elektroik ve Haberleşme Mühedisliği ölümü Elektrik-Elektroik Fakültesi Yıldız Tekik Üiversitesi, 34349, eşiktaş, İstabul 1

Detaylı

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması Uluslararası Katılımlı 7. Makia Teorisi Sempozyumu, İzmir, -7 Hazira 05 İki Serbestlik Dereceli Mekaizmalarla İşlev Setezide Tasarım oktalarıı Eşit ve Çebişev Aralıkladırması ile Seçimii Karşılaştırılması

Detaylı

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ

ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ Marmara Üiversitesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 2008, CİLT XXIV, SAYI 1 ANALİTİK HİYERARŞİ YÖNTEMİ İLE İLKOKUL SEÇİMİ Yrd.Doç.Dr. Üal H. ÖZDEN * ÖZET Aalitik hiyerarşi yötemi (AHY) karar almada, bir kişii veya

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP. Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2006

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP. Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2006 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LISANS TEZİ MARKOV ZİNCİRLERİNDE BOOTSTRAP Serhat DUMAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 26 Her hakkı saklıdır Yrd. Doç. Dr. İhsa KARABULUT u daışmalığıda,

Detaylı

MONTE CARLO BENZETİMİ

MONTE CARLO BENZETİMİ MONTE CARLO BENZETİMİ U(0,) rassal değişkeler kullaılarak (zamaı öemli bir rolü olmadığı) stokastik ya da determiistik problemleri çözümüde kullaıla bir tekiktir. Mote Carlo simülasyou, geellikle statik

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

Detaylı

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme

Detaylı

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6. Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit

Detaylı

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM

İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM 17 Şubat 01 CUMA Resmî Gazete Sayı : 807 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve İletişim Kurumuda: İNTERNET SERVİS SAĞLAYICILIĞI HİZMETİ SUNAN İŞLETMECİLERE İLİŞKİN HİZMET KALİTESİ TEBLİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam,

Detaylı

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ Eskişehir Osmagazi Üiversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XXI, S., 2008 Eg&Arch.Fac. Eskişehir Osmagazi Uiversity, Vol..XXI, No:, 2008 Makalei Geliş Tarihi : 2.02.2007 Makalei Kabul Tarihi : 23.03.2007 AÇIK

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları

Detaylı

Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi

Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölümü. Doç. Dr. Nil ARAS ENM411 Tesis Planlaması Güz Dönemi Mühedislik Fakültesi Edüstri Mühedisliği Bölümü Doç. Dr. Nil ARAS ENM4 Tesis Plalaması 6-7 Güz Döemi 3 Sisteme ekleecek tesis sayısı birde fazladır. Yei tesisler birbirleri ile etkileşim halide olabilirler

Detaylı

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYLARI -BOYUTLU (ÖKLİT) UZAYI Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a, a,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

Detaylı

Mekânsal Karar Problemleri İçin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Analizinin Bütünleştirilmesi: TOPSIS Yöntemi

Mekânsal Karar Problemleri İçin Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Analizinin Bütünleştirilmesi: TOPSIS Yöntemi Mekâsal Karar Problemleri İçi Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Çok Ölçütlü Karar Aalizii Bütüleştirilmesi: TOPSIS Yötemi Derya Öztürk Odokuz Mayıs Üiversitesi Harita Mühedisliği Bölümü, 55139 Samsu. dozturk@omu.edu.tr

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

Detaylı

Dijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Yöntemleri

Dijital Fotogrametride Alana Dayalı Görüntü Eşleme Yöntemleri Harita Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt:, No: 3, 9 (-33) Electroic Joural of Map Techologies Vol:, No: 3, 9 (-33) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:39-3983 Makale (Article)

Detaylı

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük

Detaylı

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS

ON THE TRANSFORMATION OF THE GPS RESULTS Niğde Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı -, (00), 7- GPS SONUÇLARININ DÖNÜŞÜMÜ ÜZERİNE BİR İNCELEME Meti SOYCAN* Yıldız Tekik Üiversitesi, İşaat Fakültesi, Jeodezi Ve Fotogrametri Mühedisliği

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

OBTAINING REGIONAL TRANSFORM COEFFICIENT CONSIDERING THE DISTANCE AND DIRECTION WİTH L1-NORM METHOD

OBTAINING REGIONAL TRANSFORM COEFFICIENT CONSIDERING THE DISTANCE AND DIRECTION WİTH L1-NORM METHOD LNORM YÖNTEMİ İLE BÖLGESEL DÖNÜŞÜM KATSAYILARININ UZAKLIK VE YÖN DİKKATE ALINARAK ELDE EDİLMESİ Ü. KIRICI, Y. ŞİŞMAN Odokuz Mayıs Üiversitesi, Mühedislik Fakültesi, Harita Mühedisliği Bölümü, Samsu, ulku.kirici@omu.edu.tr,

Detaylı

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama

Detaylı

Diferansiyel Gelişim Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması

Diferansiyel Gelişim Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Termik Birimlerde Oluşa Çevresel Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması Differetial evolutio algorithm applied to evirometal ecoomic power dispatch problems cosistig

Detaylı

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2

Vektör bileşenleri için dikey eksende denge denklemi yazılırak, aşağıdaki eşitlik elde edilir. olarak elde edilir. 2 Açıklama Sorusu : V kayışlar, ayı mekaizma büyüklükleride düz kayışlara göre daha yüksek dödürme mometlerii taşıyabildikleri bilimektedir. V kayışları düz kayışlara göre gözlee bu üstülüğü sebebi "kama

Detaylı

ORTALAMA KAYDIRMA VE BERKELEY GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME (BIS) YÖNTEMİNİN ÇOK ZAMANLI KOMPSAT-2 GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK DEĞERLENDİRİLMESİ

ORTALAMA KAYDIRMA VE BERKELEY GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME (BIS) YÖNTEMİNİN ÇOK ZAMANLI KOMPSAT-2 GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK DEĞERLENDİRİLMESİ ORTALAMA KAYDIRMA VE BERKELEY GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME (BIS) YÖNTEMİNİN ÇOK ZAMANLI KOMPSAT-2 GÖRÜNTÜLERİ KULLANILARAK DEĞERLENDİRİLMESİ A. Özdarıcı 1, N. Clito 2, Z. Akyürek 3 1 Orta Doğu Tekik Üiversitesi,

Detaylı

El Hareketini Takip Eden Vinç Sisteminin Giriş Şekillendirici Denetimi

El Hareketini Takip Eden Vinç Sisteminin Giriş Şekillendirici Denetimi Karaelmas Fe ve Mühedislik Dergisi / Karaelmas Sciece ad Egieerig Joural 3 (2), 43-47, 2013 Karaelmas Sciece ad Egieerig Joural Joural home page: http://fbd.beu.edu.tr Araştırma Makalesi El Hareketii Takip

Detaylı

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Altı Sigma Yalı Koferasları (9- Mayıs 8) KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Serka ATAK Evre DİREN Çiğdem CİHANGİR Murat Caer TESTİK ÖZET Ürü ve hizmet kalitesii

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II 8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.

Detaylı

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ

POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK. Derleyen Osman EKİZ Eskişehir Fatih Fen Lisesi 1. GİRİŞ POLİNOMLARDA İNDİRGENEBİLİRLİK Derleye Osma EKİZ Eskişehir Fatih Fe Lisesi. GİRİŞ Poliomları idirgeebilmesi poliomları sıfırlarıı bulmada oldukça öemlidir. Şimdi poliomları idirgeebilmesi ile ilgili bazı

Detaylı

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar

Ders 2: Küme Teorisi, Örnek Uzay, Permütasyonlar ve Kombinasyonlar Ders 2: üme Teorisi, Örek Uzay, Permütasyolar ve ombiasyolar üme avramı üme İşlemleri Deey, Örek Uzay, Örek Nokta ve Olay avramları Örek Noktaları Sayma Permütasyolar ombiasyolar Parçalamalar (Partitio)

Detaylı

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research

Detaylı

Üç Boyutlu Bilgisayar Grafikleri

Üç Boyutlu Bilgisayar Grafikleri 1. Üç Boyutlu Nese Taımlama Yötemleri Bilgisayar grafikleride üç boyutlu eseleri taımlamak içi birçok yötem geliştirilmiştir. Hagi taımlama yötemi avatajlı olduğu üç boyutlu uygulamaı amaç ve gereksiimleri,

Detaylı

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE Niğde Üiersitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 1, Sayı, (1), 37-47 NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ Uğur YILDIRIM 1,* Yauz GAZİBEY, Afşi GÜNGÖR 1 1 Makie Mühedisliği Bölümü, Mühedislik Fakültesi,

Detaylı

Robot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması

Robot Navigasyonunda Potansiyel Alan Metodlarının Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulanması Robot Navigasyouda Potasiyel Ala Metodlarıı Karşılaştırılması ve Đç Ortamlarda Uygulaması Eyüp Çıar 1 Osma Parlaktua Ahmet Yazıcı 3 1, Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü, Eskişehir Osmagazi Üiversesi,

Detaylı

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR

TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR TOPOLOJİK TEMEL KAVRAMLAR 1.1. Kümeler ve Foksiyolar A ı bir elemaıa B i yalız bir elemaıı eşleye bağıtıya bir foksiyo deir. f : A B, Domf = U A ve ragef B dir. Taım 1.1.1. f : A B foksiyou içi V A olsu.

Detaylı

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ

SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ SBE 601 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ, ARAŞTIRMA VE YAYIN ETİĞİ ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Ergu Karaağaoğlu H.Ü. Tıp Fakültesi Biyoistatistik ABD ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN SAPTANMASI

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİESİ BİLİM VE EKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Bilimler ve Mühedislik ANADOLU UNIVERSIY JOURNAL OF SCIENCE AND ECHNOLOGY A Applied Scieces ad Egieerig Cilt/Vol.: 4-Sayı/No: : 67-74 (23) ARAŞIRMA

Detaylı

Görsel Tabanlı Atalet Ölçüm Ünitesi ile Quadrotor Durum Tahmini ve Navigasyonu

Görsel Tabanlı Atalet Ölçüm Ünitesi ile Quadrotor Durum Tahmini ve Navigasyonu Görsel Taalı Atalet Ölçüm Üitesi ile Quadrotor Durum Tahmii ve Navigasyou Caer Şahi, Mustafa Üel Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Mekatroik Programı Saacı Üiversitesi, İstaul {caersahi, muel}@saaciuiv.edu

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN ANALİZİ

MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN ANALİZİ Gazi Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture of Gazi Uiversity Cilt 27, No 4, 795-806, 2012 Vol 27, No 4, 795-806, 2012 MATLAB VE ASP.NET TABANLI WEB ARAYÜZÜ KULLANILARAK

Detaylı

Diferansiyel Gelişim Algoritmasının Valf Nokta Etkili Konveks Olmayan Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması

Diferansiyel Gelişim Algoritmasının Valf Nokta Etkili Konveks Olmayan Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması 6 th Iteratioal Advaced Techologies Symposium (IATS ), 6-8 May 0, Elazığ, Turkey Diferasiyel Gelişim Algoritmasıı Valf Nokta Etkili Koveks Olmaya Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması S. Özyö, C.

Detaylı

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM

5. BORULARDAKİ VİSKOZ (SÜRTÜNMELİ) AKIM 5. ORURKİ İSKOZ (SÜRTÜNMEİ) KIM 5.0. oru Sistemleri Çözüm Yötemleri oru sistemleriyle ilgili problemleri çözümüde tip çözüm yötemi vardır. ular I. Tip, II. Tip ve III. Tip çözüm yötemleridir. u çözüm yötemleride

Detaylı

GAUSS HÜZMESİNİN YÜKSEK FREKANSLARDA PLAZMA ORTAMLA ETKİLEŞİMİ

GAUSS HÜZMESİNİN YÜKSEK FREKANSLARDA PLAZMA ORTAMLA ETKİLEŞİMİ Gai Üiv. Müh. Mim. Fak. Der. Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture of Gai Uiversity Cilt 3, No, 73-79, 15 Vol 3, No, 73-79, 15 GAUSS HÜZMESİNİN YÜKSEK FREKANSLARDA PLAZMA ORTAMLA ETKİLEŞİMİ

Detaylı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar

Detaylı

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı) 3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda

Detaylı

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I

Gayrimenkul Değerleme Esasları Dönem Deneme Sınavı I 1) I. Bia türü II. Bia yaşı III. Bia sııfı IV. İşaat evi V. Yıprama oraı Türkiye de bia metrekare ormal işaat maliyet bedelleri yukarıdakilerde hagilerie göre belirleir? A) Yalız II B) Yalız III C) II

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ 4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım

Detaylı

HAFİF SÖNÜMLEMELİ ESNEK SİSTEMLERİN GİRDİ KOMUTU BİÇİMLENDİRME TEKNİĞİ İLE ARTIK TİTREŞİMLERİNİN AZALTILMASI

HAFİF SÖNÜMLEMELİ ESNEK SİSTEMLERİN GİRDİ KOMUTU BİÇİMLENDİRME TEKNİĞİ İLE ARTIK TİTREŞİMLERİNİN AZALTILMASI 1. Ulusal Makie Teorisi Sempozyumu UMTS005 HAFİF SÖNÜMLEMELİ ESNEK SİSTEMLERİN GİRDİ KOMUTU BİÇİMLENDİRME TEKNİĞİ İLE ARTIK TİTREŞİMLERİNİN AZALTILMASI Sadetti KAPUCU, Mahmut KAPLAN Gaziatep Üiversitesi,

Detaylı

Kırsal Kalkınma için IPARD Programı ndan Sektöre BÜYÜK DESTEK

Kırsal Kalkınma için IPARD Programı ndan Sektöre BÜYÜK DESTEK KAPAK KONUSU Kırsal Kalkıma içi IPARD Programı da Sektöre BÜYÜK DESTEK Kırsal Kalkıma (IPARD) Programı Kırmızı Et Üretimi ve Et Ürülerii İşlemesi ve Pazarlaması alalarıda gerçekleştirilecek yatırımları

Detaylı

SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME. Tamer EREN a,*, Ertan GÜNER b ÖZET

SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME. Tamer EREN a,*, Ertan GÜNER b ÖZET Erciyes Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi 23 (1-2) 95-105 (2007) http://fbe.erciyes.edu.tr/ ISSN 1012-2354 SIRA-BAĞIMLI HAZIRLIK ZAMANLI İKİ ÖLÇÜTLÜ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: TOPLAM TAMAMLANMA ZAMANI

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 2013, Sayfalar 76-80 Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi Pamukkale Uiversity Joural of Egieerig Scieces TEK MAKİNELİ

Detaylı

Hava. çıkışı. Fan. Şekil 1 6/7 Motor şasi ve fan gurubunun yalıtımı

Hava. çıkışı. Fan. Şekil 1 6/7 Motor şasi ve fan gurubunun yalıtımı Uygulama /0 Fa ve motor gurubu şasi üzerie cıvatalamış olup şasi de fabrika zemiie dübellerle bağlamak istemektedir. Şasi ve üzerideki toplam kütle 00 kg dır. Motor döme devri =000 dev/dak. Sistemi yere

Detaylı

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

Detaylı

HARMONİK VE SIÇRAMA İÇEREN ELEKTRİK GÜÇ ŞEBEKESİ GERİLİM İŞARETİNE KİLİTLENMENİN YİNELENEN EN KÜÇÜK KARELER METODUYLA İNCELENMESİ

HARMONİK VE SIÇRAMA İÇEREN ELEKTRİK GÜÇ ŞEBEKESİ GERİLİM İŞARETİNE KİLİTLENMENİN YİNELENEN EN KÜÇÜK KARELER METODUYLA İNCELENMESİ P AM U K K A L E Ü N İ V E R S İ E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I Y E N G I N E E R I N G F A C U L Y M Ü H E N D İ S L İK B İ L İM L E R İ D E R G İS İ J O

Detaylı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III

GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ. KM 482 Kimya Mühendisliği Laboratuarı III GAZİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENİSLİK - MİMARLIK FAKÜLTESİ KİMYA MÜHENİSLİĞİ BÖLÜMÜ KM 482 Kimya Mühedisliği Laboratuarı III eey No : 2-a eeyi adı : Kesikli istilasyo eeyi amacı : a) Kolodaki basıç kaybıı belirlemek,

Detaylı

GÜMRÜK TARİFE UYGULAMALARI. İstanbul Gümrük ve Ticaret Bölge Müdürlüğü

GÜMRÜK TARİFE UYGULAMALARI. İstanbul Gümrük ve Ticaret Bölge Müdürlüğü GÜMRÜK TARİFE UYGULAMALARI İstabul Gümrük ve Ticaret Bölge Müdürlüğü SINIFLANDIRMA Sııfladırma Türk Gümrük Tarife Cetvelide eşyaı yer aldığı Gümrük Tarife İstatistik Pozisyouu tespit edilme işlemi olarak

Detaylı

KALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI

KALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI İstabul Ticaret Üiversitesi Fe Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı:10 Güz 2006/2 s 65-80 KALİTE KONTROLDE ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN DEĞİŞKEN OLMASI DURUMUNDA p KONTROL ŞEMALARININ OLUŞTURULMASI İrfa ERTUĞRUL *,

Detaylı

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir. 203-204 Bahar REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyo Basit doğrusal regresyo modeli: y i = β 0 + β x i + ε i Modeli matris gösterimi, y i = [ x i ] β 0 β + ε i şeklidedir. x y 2 gözlem

Detaylı

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir? Elasyo ve Nakit Akışlarıa Etkisi (Chapter 11) TOBB ETÜ Örek 2015 Yılıda Çocuğuuzu Üiversiteye Gödermei Maliyeti Ne Kadar Olacak? 2005 yılıda 1 yıllık üiversite masraı $17,800. Elasyo edeiyle üiversite

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:134-4141 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 28 (3) 41-48 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Düşük Sıcak Kayaklı Isı Pompaları Eerji Maliyet Aalizi Özet Murat KAYA Hitit

Detaylı

18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005

18.06 Professor Strang FİNAL 16 Mayıs 2005 8.6 Professor Strag FİNAL 6 Mayıs 25 ( Pua) P,..., P R deki oktalar olsu. ( ai, ai2,..., a i) P i i koordiatlarıdır. Bütü P i oktasıı içere bir cx +... + cx = hiperdüzlemi bulmak istiyoruz. a) Bu hiperdüzlemi

Detaylı

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir BÖLÜM 1: VEKTÖRLER Vektörleri taımlamak içi iki yol vardır: uzayda oktalara karşılık gele bir koordiat sistemideki oktalar veya büyüklük ve yöü ola eseler. Bu kısımda, ede iki vektör taımıı buluduğu açıklaacak

Detaylı

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI VII. Ulusal Temiz Eerji Sempozyumu, UTES 008 7-9 Aralı 008, İstabul WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI Seyit Ahmet AKDAĞ, Öder GÜLER İstabul Tei Üiversitesi, Eerji

Detaylı

Yatay yüklü kısa kazıkların tasarımını etkileyen faktörlerin araştırılması

Yatay yüklü kısa kazıkların tasarımını etkileyen faktörlerin araştırılması Yatay yüklü kısa kaıkları tasarımıı etkileye faktörleri araştırılması Ivestigatio of factors affectig the desig of lateral loaded piles Öca Ta Selçuk Üiversitesi Müh.Mim. Fak. İşaat Müh. Böl., Koya, Türkiye

Detaylı

Öğrenme Etkili Tam Zamanında Çizelgeleme Problemi Ve KOBĐ de Uygulama

Öğrenme Etkili Tam Zamanında Çizelgeleme Problemi Ve KOBĐ de Uygulama It.J.Eg.Research & Developmet,Vol.,No.2,Jue 2009 Öğreme Etkili Tam Zamaıda Çizelgeleme Problemi Ve KOBĐ de Uygulama 29 Mesut emil ĐŞLER a, Bilal TOKLU b, Veli ÇELĐK c, Süleyma ERSÖZ d a-devlet Malzeme

Detaylı

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir.

DENEYĐN AMACI: Bu deneyin amacı MOS elemanların temel özelliklerini, n ve p kanallı elemanların temel uygulamalarını öğretmektir. DENEY NO: 7 MOSFET ÖLÇÜMÜ ve UYGULAMALARI DENEYĐN AMACI: Bu deeyi amacı MOS elemaları temel özelliklerii, ve p kaallı elemaları temel uygulamalarıı öğretmektir. DENEY MALZEMELERĐ Bu deeyde 4007 MOS paketi

Detaylı

A Signal Timing Model for Ankara: Case Study at Beşevler Intersection

A Signal Timing Model for Ankara: Case Study at Beşevler Intersection Süleyma Demirel Üiversitesi, Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi, -(008),49-57 kara İçi Bir Siyal Zamalaması odeli: Beşevler Öreği Ebru rıka ÖZTÜRK *, ustafa Kürşat ÇUBUK, Seda HTİPOĞLU Gazi Üiversitesi Trafik

Detaylı

SÖNÜMLÜ-DEĞİŞTİRİLMİŞ KORTEWEG-deVRIES (KdV) DENKLEMİNİN ANALİTİK VE HESAPLAMALI ÇÖZÜM KARŞILAŞTIRMASI

SÖNÜMLÜ-DEĞİŞTİRİLMİŞ KORTEWEG-deVRIES (KdV) DENKLEMİNİN ANALİTİK VE HESAPLAMALI ÇÖZÜM KARŞILAŞTIRMASI XIX. ULUSAL MEKANİK KONGRESİ 4-8 Ağustos 5, Karadeiz Tekik Üiversitesi, Trabzo SÖNÜMLÜ-DEĞİŞTİRİLMİŞ KORTEWEG-deVRIES (KdV) DENKLEMİNİN ANALİTİK VE HESAPLAMALI ÇÖZÜM KARŞILAŞTIRMASI Ciha BAYINDIR Işık

Detaylı

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI

İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 0. Türkiye Harita Bilisel ve Tekik Kurultayı 8 Mart - Nisa 005, Akara İÇ YÖNELTME İÇİN KENAR GÖSTERGELERİNİN ÖLÇÜLMESİNDE ÖKLİT MESAFESİ YÖNTEMİNİN KULLANILABİLİRLİĞİNİN

Detaylı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı

Bir Rasgele Değişkenin Fonksiyonunun Olasılık Dağılımı 5.Ders Döüşümler Bir Rasgele Değişkei Foksiyouu Olasılık Dağılımı Bu kısımda olasılık dağılımı bilie bir rasgele değişkei foksiyoları ola rasgele değişkeleri olasılık dağılımlarıı buluması ile ilgileeceğiz.

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİ ÇOCUKLARDA MÜZİK EĞİTİMİNİN SÖZEL AÇIKLAMA BECERİLERİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi, Göztepe, tmalkoc@marmara.edu.tr Fuda

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım Normal Dağılımlı Bir Yığı a İlişi İstatistisel Çıarım Bir üretici edi ürüleride, piyasadai 3,5 cm li vidalarda yalıca boyları 3,4 cm ile 3,7 cm aralığıda olaları ullaabilmetedir. Üretici, piyasadai bu

Detaylı