FİLTRELEME TEKNİKLERİ İLE İYİLEŞTİRİLMİŞ PARMAKİZLERİNİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TANIMADA YENİ BİR YAKLAŞIM
|
|
- Eser Keskin
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt, No, 7-36, 007 Vol, No, 7-36, 007 FİLTRELEME TEKNİKLERİ İLE İYİLEŞTİRİLMİŞ PARMAKİZLERİNİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TANIMADA YENİ BİR YAKLAŞIM A. Alpasla ALTUN ve Novruz ALLAHVERDİ Elektrok Blgsayar Eğtm Bölümü, Tekk Eğtm Fakültes, Selçuk Üverstes, Kampus/Koya, (Gelş/Receved: ; Kabul/Accepted: ) ÖZET Bu çalışmada parmakz görütüsüü yleştrlmes ç k yötem öerlmştr. Bularda brcsde lokal hstogram eştleme ve gürültü azaltma fltreler kullaılmıştır. Gürültü azaltma aşamasıda doğrusal, medya ve uyarlamalı fltreler kullaılmıştır. İkc yötemde se dalgacık döüşümü ve k boyutlu dalgacık döüşümüü ye br açılımı ola çevrtsel döüşüm uygulamıştır. Elde edle uygulama souçları performas açısıda karşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca fltre-kümes kullaılarak elde edle parmakz özellk vektörler yapay sr ağları (YSA) da eğtlmesyle br parmakz taıma yötem gelştrlmştr. Parmakz görütüsü bütüüyle frekas çerkl br yapıya sahp olduğuda dolayı fltreleme yötem geleeksel yötemlere göre verml souçlar doğuracağı düşüülmüştür. Gelştrle yötemde öcelkle parmakz görütüsüü yösel hstogramlar aracılığıyla bulua br referas oktası merkez alıarak belrlee br daresel alaı boyutlu Gabor fltrede geçrlmektedr. Her br parmakz ç elde edle sabt uzuluklu ve spete kısa özellk vektörler, YSA kullaılarak karşılaştırma şleme tab tutulur. YSA kullaılarak eğtle br parmakz özellk vektörler ç karşılaştırma şlem çok hızlı br şeklde gerçekleştrlmş ve başarılı souçlar elde edlmştr. Aahtar Kelmeler: Byometrk, parmakz yleştrme, parmakz taıma, fltreleme, yapay sr ağları. A NEW APPROACH TO RECOGNITION OF FINGERPRINTS ENHANCED BY FILTERING TECHNIQUES WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS ABSTRACT I ths work, we propose two methods for fgerprt mage ehacemet. The frst oe s carred out usg local hstogram equalzato ad ose reducto flters. I ose reducto step, lear, meda ad weer flters are used. I the secod method a wavelet trasform ad a cotourlet trasform whch s a ew exteso of the wavelet trasform two dmesos are appled. The results are compared wth each other based o performace. I addto a method s developed to recogze fgerprts by usg a Artfcal Neural Network (ANN) whch s traed by data obtaed from a flterbak. Because of fgerprt patters cotas maly frequecy data, t s thought that flterg method gves better results tha tradtoal methods. At developed method, fgerprt patter s fltered by a D Gabor flter a crcular area whose ceter s obtaed by a referece pot determed by drectoal hstogram. For every fgerprt, fxed legth ad comparatvely small feature vectors are obtaed ad these vectors are appled a matchg process by usg ANN. These processes are cocluded rapdly ad mproved results are obtaed. Keywords: Bometrc, fgerprt ehacemet, fgerprt recogto flterg, artfcal eural etworks.. GİRİŞ (INTRODUCTION) Byometrk özellk olarak parmakzler güümüzde persoel taıma amacıyla oldukça geş br alada kullaılmaktadır []. Parmakzler karşılaştırması ç kullaıla otomatk sstemler brçoğu ayrıtı eşleştrme üzeredr. Br mürekkeplemş parmakz sayısallaştırılması veya doğruda sesörde taramasıyla elde edle parmakz görütüsüde ayrıtıları çıkarmak ç öcelkle y br hat yapısı elde edlmeldr. Elde edle görütüü kaltes gb parmakz görütüsüdek hat yapıları her zama y taımlamamış olablr []. Buda dolayı elde edle görütüü ö şlemes gb bazı
2 A.A. Altu ve N. Allahverd Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le yleştrme şlemler, daha güvelr ayrıtı çıkarımı elde etmek ç gerekldr. Güvelr olarak ayrıtı çıkarımı, parmakz sııfladırması ve taımasıda öeml adımlarda brsdr. Bu yaklaşımla lgl olarak bu çalışmada parmakz görütü yleştrme şlem ç k yötem öerlr. Brc yötemde lokal hstogram eştleme ve gürültü azaltma fltreler kullaılmıştır. İkc yötemde dalgacık döüşümü ve parmakz görütüsüü yapısıa uygu olduğuu düşüdüğümüz k boyutlu gelşmş dalgacık döüşümü ola çevrtsel döüşüm uygulamıştır [3]. Parmakz aalz ç geçmşte uygulamış ve vermllğ spatlamış yötemler bulumasıa rağme gelşe tekolojyle beraber fltreleme tekkler de uygulamada yer almıştır. Geleeksel yötemler ayırt edemedğ parmak z görütüler fltrede geçrlmş verler kullaarak yapay zekâ yötemlerde br ola yapay sr ağları (YSA) le taımak mümküdür [4]. Yapıla çalışmada öcelkle elde edle parmakz görütüler ormalze edlr. Normalze şlem, görütüü gürültüde temzlemes ç fltrede geçrlmes çermektedr. Normalze edlmş görütüdek her br pksel açısal değer buluarak yösel hstogramlar elde edlr. Görütüdek örtüşe bloklar ç baskı yöler buluur. Boyutu azaltıla bu ye görütüdek pkseller komşu pksellere göre doğrultularıa bakılarak br referas oktası belrler. Referas oktası, parmakz merkeze yakı çekrdek oktasıdır. Bu referas oktası etrafıda ve referas oktasıı yösel blgse göre başlagıç doğrultusu elde edle daresel br ala belrler. Daresel ala boyutlu Gabor fltrede geçrlr [5]. Br parmakze at lokal özellkler tam olarak belrlemes ç 8 doğrultu gerekmektedr. Uygu br şeklde düzelemş Gabor fltres, görütüde gürültüler yok eder, parmakz hatlarıdak doğru sırt ve vad yapılarıı korur ve görütüde belrl br yöelmde çerle blgy elde eder. Fgercode adı verle ayrıtı vektörler, Gabor fltres kullaılarak yakalaa blglerde elde edlr [6]. Elde edle özellk vektörler yapay sr ağlarıda eğtme şleme tab tutuldukta sora karşılaştırma şlem gerçekleştrlr.. PARMAKİZİ GÖRÜNTÜSÜ İYİLEŞTİRME (FINGERPRINT IMAGE ENHANCEMENT).. Kotrast Geşletme (Cotrast Ehacemet) Kotrast geşletme amacı şlee resmdek gr to değerler damk sahasıı artırmaktır. Lokal hstogram eştleme, kotrast geşlemes ç kullaılır. Hstogram eştlemes le görütüde parlaklığı e çok topladığı alaa e büyük kotrast zegleştrmes uygulamaktadır. Hstogram eştleme, q gr sevye çerse düzel dağılımlı p gr sevye eşlemes taımlar [7]. Bu eşleme, maksmum hstogramı yaıda gr sevye aralığıı geşleterek kotrastı yayar. Br r k pksel yoğuluğu sevyes ç muhtemel yoğuluk foksyou aşağıdak gbdr: k pr ( rk ) = () Burada 0<r k <; k=0,,,...,55; k, r k yoğuluk sevyesdek pkseller sayısı ve toplam pksel sayısıdır. Hstogram, r k ya karşı p r (r k ) ı çzlmesyle elde edlr. k sevyes ye yoğuluk değer s k aşağıdak gb taımlaır: k k j sk = = pr ( rj ) () j= 0 j= 0 Parmakz görütüsüdek hatları geşlğ geel olarak yaklaşık pksel boyutuda olduğu ç x pksellk lokal br pecere kullaılarak hstogram eştleme uygulaır. Souçta lokal olarak kotrast geşler ve her br pksel komşu pksellere göre yoğuluğu değşr. Şekl, lokal hstogram eştleme le elde edle görütü kotrastıı gösterr. (a) (b) (c) (d) Şekl. (a) Orjal parmakz görütüsü, (b) hstogramı, (c) lokal hstogram eştleme soucu elde edle parmakz görütüsü, (d) ye hstogram skalası ((a) Orgal Fgerprt Image, (b) It s hstogram, (c) Obtaed Fgerprt Image after local hstogram equalzato (d) New hstogram).. Gürültü Azaltımı İç Fltreleme (Flterg for Nose Reducto Görütü üzerde dış etkelerde kayaklaa gürültüyü azaltmak ç kullaıla fltreler leer fltre, medya fltre ve weer (uyarlamalı) fltre olarak sayılablr. Leer fltreler belrl tp gürültüler azaltmak ç kullaılır. Gaussa fltreler leer fltre sııfıdadır. Medya fltrelerde se leer fltrelemedek şlemler yaı sıra souç pksel değer, komşu pkseller ortalama değer le belrler. Uyarlamalı fltreler, lokal görütü varyasıı uygu hale getrlmesde kullaılır. Uyarlamalı fltre, görütüdek kear veya dğer bölgeler bulmada leer fltrelerde daha seçcdr [8]. Fltreler 8 Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007
3 A.A. Altu ve N. Allahverd Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le performaslarıı belrlemek ç orjal parmakz görütüsüe Gaussa gürültüsü uygulamıştır [9]. Gaussa gürültüsü, ortalama ve varyas değerlere göre görütüye beyaz gürültüler eklemektedr. Gürültü ç ortalama değer 0 ve varyas değer 0,0 seçlmştr. Şekl de Matlab programı kullaılarak her br 5x5 boyutlu leer fltre, medya fltre ve uyarlamalı fltre uygulamış parmakz görütüler gösterlmştr. Bu fltreler karşılaştırılması syal-gürültü oraı (SNR) a göre gerçekleştrlmştr. Syal-gürültü oraı, doğru ver elde edlme oraı veya saptamak stee syal le buu etkleye gürültüler arasıdak ora olarak taımlaır. 3. DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ (WAVELET TRANSFORM) İşaret şleme, görütü şleme, byomedkal gb blm dallarıda yaygı olarak kullaıla dalgacık döüşümüü matematksel fades; t b W ( a, b) = f ( t).. dt (3) a a şekldedr. Bu deklemlerde a > 0, b R olmak üzere a, ölçekleme/yayılma parametres; b döüşüm/öteleme parametres; f (t), şaret;, aa dalgacık foksyouu; W ( a, b) de şaret sürekl dalgacık döüşümüü belrtr. (a) orjal görütü (b) gürültülü görütü İk boyutlu f (t) şaret dalgacık aalz ç k boyutlu br ϕ ( ölçekleme foksyou ve k boyutlu sırasıyla yatay, dkey ve köşegesel olmak Y D K üzere (, ( ve ( dalgacık foksyoları gerekldr. Buları her br, br boyutlu ϕ ölçekleme foksyou ve lgl dalgacık foksyou le elde edlr (Tablo ) [0]. (c) leer fltre (d) medya fltre (e) uyarlamalı fltre Şekl. Fltreler uygulamış parmakz görütüler (Fgerprt Images usg flterg techques) Tablo. İk boyutlu ölçekleme ve dalgacık foksyoları (-D measurg ad wavelet fuctos) Foksyo Ölçekleme Dalgacık İfades ϕ ( = ϕ( x) ϕ( Düşük Ölçü ve değerledrme çözüürlüklü görütü Y ( = ( x) ϕ( Sütulardak değşmler (yatay kear) D ( = ϕ( x) ( Satırlardak değşmler (dkey kear) K ( = ( x) ( Köşegelerdek değşmler Tablo de görüleceğ üzere parmakz görütüsüdek gürültü azaltımıda Matlab programı kullaılarak elde edle ölçüm değerlerde e y performası medya fltre sağlamıştır. Tablo. Fltrelemeler soucu elde edle görütüler farklı hata oralarıa göre karşılaştırma souçları (Comparso results of the fgerprt mages usg flterg techques accordg to the dfferet error rates) Gürültülü Leer görütü fltre Syal-Gürültü Oraı (db) Tepe Syal-Gürültü Oraı Medya fltre Uyarlamalı fltre,8,43 5,97 5,65 7,30 6,9 0,46 0,5 Tablo dek ölçekleme ve dalgacık foksyolarıda ölçeklemş ve ötelemş baz foksyoları = { Y, D, K} ç j / j j ϕ ( ) j, m, ( = ϕ x m, y j j j ( (4) / j, m, ( = x m, y elde edlerek NxN boyutudak s ( foksyouu (görütüsüü boyutlu ayrık = Y, D, K ç dalgacık döüşümü { } Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007 9
4 A.A. Altu ve N. Allahverd Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le N N Wϕ ( j0, = s( ϕ j0 NN W ( j, = NN x= 0 y= 0 N N x= 0 y= 0 s(, j, ve boyutlu ters dalgacık döüşümü de s( = Wϕ ( j0, ϕ j0 NN, + NN le hesaplaır. m = Y, D, K j= j0 W ( j,, ( (5) ( ( j, ( (6) İk boyutlu dalgacık döüşümü ç Şekl 3 te görüle aalz fltre set kullaılır. Burada her br sevyedek ayrışımda çıkış olarak elde edle öz/yaklaşım alt görütüsü, dğer aalz fltre sete grş olarak uygulaır. Şekl 3 tek aalz fltre set kullaılarak NxN boyutudak s ( görütüsü br sevye N N ayrıştırılırsa, dört tae x boyutuda alt görütü elde edlr. ym da s (7) ya ka Yukarıdak fadede yer ala; ym alt görütüsü; aa görütüü düşük çözüürlüklü (öz/yaklaşım) haldr. ya alt görütüsü; aa görütüü yatay değşmler gösterr. da alt görütüsü; aa görütüü dkey değşmler gösterr. ka alt görütüsü; aa görütüü köşegesel değşmler gösterr. Br sorak adımda; N N x boyutudak ym öz/yaklaşım alt görütüsü, aalz fltre sete uygulaarak N N x boyutuda dört alt görütü daha 4 4 elde edlr ve bu şeklde terasyo sürdürülür [0]. ym da ym (8) ya ka W ( j +, ϕ g[k] h[k] sütular sütular g[k] h[k] g[k] h[k] satırlar satırlar satırlar satırlar Alçak AA Alçak Alçak AY Yüksek Yüksek YA Alçak Yüksek YY Yüksek { Wϕ ( j, )} { D W ( j, } { Y W ( j, } { K ( j, } W Öz/yaklaşım ( ym ) Dkey ayrıtı ( da ) Yatay ayrıtı ( ya ) Köşegesel ayrıtı ( ka ) W ( j, ) ϕ D W ( j, W ϕ ( j +, Y W ( j, K W ( j, Şekl 3. İk boyutlu dalgacık aalz fltre set ve ayrışım souçları (Aalyss flter set of -D wavelet ad the aalyss results) 30 Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007
5 Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le A.A. Altu ve N. Allahverd 4. ÇEVRİTSEL DÖNÜŞÜM (CONTOURLET TRANSFORM) Çevrtsel döüşüm, çok ölçekl ve yösel fltre kümeler kullaılarak k boyutlu dalgacık döüşümü gelştrlmşdr. Çevrtsel döüşüm, çoklu ölçeklemelerde esek olarak çeştl yölere yöledrlmş temel görütüler düzelemş durumudur. Bu zeg temel görütü kümeler le çevrtsel döüşüm, doğal görütüdek baskı ayrıtılara sahp ola düzgü koturları etkl br şeklde elde eder. İk boyutlu dalgacık döüşüm yösellğe gereksm duyması ve buula süreksz oktalar yakalamasıa karşı koturları geometrk düzgülüğü elde edlemez (Şekl 4). Çevrtsel döüşüm, bu eksklğ ortada kaldırmak ç gelştrlmştr. Özellkle bu döüşüm esek olduğuda dolayı dalgacık döüşümde daha az katsayı le fade edleblmektedr [8]. yösel alt-batlardak görütüler ayrıştıra pramtsel yösel fltre kümes (PDFB) olarak adladırıla k kat yelemel fltre kümesdr [6]. Çevrtsel döüşüm, pramtsel yösel fltre kümes (PDFB) de geçerek uygulaır. Şekl 6, her ölçektek yösel br fltre kümes ve Laplas pramd br basamağı ola PDFB y gösterr []. Şeklde yö sayısı üst sırada alt sıraya k kat artmasıa rağme ölçek dört kat azalmıştır. LP DFB Çevrtsel * * = = Şekl 6. Çevrtsel tabalı görütüler gösterlmes (Deote of the cotourlet based mages) (a) (b) Şekl 4. (a) İk boyutlu dalgacık döüşüm ve (b) çevrtsel döüşümü temel foksyoları (Ital fuctos of (a) -D wavelet trasform ad (b) cotourlet trasform) Şekl 5 te görüleceğ üzere dalgacık döüşümler, sadece oktasal devamsızlıkları yakalayable karesel döüşümlerdr. Çevrtsel döüşümler se koturları doğrusal bölümler de yakalayable geşletlmş döüşümlerdr. Matlab programı kullaılarak parmakz görütüsüe dalgacık döüşümü ve çevrtsel döüşüm uygulamıştır. Elde edle parmakz görütüler Şekl 7 de gösterlmştr. Uygulaa döüşümler soucuda dalgacık döüşümü ç syal-gürültü oraı 8, db ke çevrtsel döüşüm ç bu ora 9,65 db olarak bulumuştur. Parmakz kavsl yapıya sahp olması ve çevrtsel döüşümüü kavsl yapıya sahp görütülere daha uygu olması dolayısı le bu döüşüm parmakz görütüsüdek gürültü azaltımıda dalgacık döüşümüe göre daha y performas göstermştr. (a) (b) Şekl 5. (a) Dalgacık ve (b) çevrtsel döüşümler görütü yakalama performasları (Image capture results of (a) the wavelet ad (b) the cotourlet trasforms) Yösel fltre kümes (DFB), görütüü yüksek frekas bleşeler yakalamak ç tasarlamıştır. Buda dolayı küçük frekaslı bleşeler DFB tarafıda zayıf olarak elde edlr. Bu durumu düzeltmek ç düşük frekaslar DFB şlemde öce çıkarılmalıdır. Buu ç Laplas pramd (LP), bat geçre görütüde uygulaarak daha ler br alt-bat ayrıştırmasıa z verr. Yösel blg yeterl şeklde yakalaabldğ ç bu bat geçre görütüler DFB çerse gömüleblr. Souç, çok yölü ölçeklerde (a) (b) Şekl 7. (a) Dalgacık döüşüm ve (b) çevrtsel döüşüm uygulamış parmakz görütüler (Fgerprt mages to be appled (a) the wavelet trasform ad (b) the cotourlet trasform) 5. PARMAKİZİ TANIMA (FINGREPRINT RECOGNITION) Parmakz taıma aşamasıda kullaılacak ola özellk vektörüü elde etmek ç yleştrlmş parmakz görütüsü ö şleme tab tutulur. Daha sora parmakz görütüsüü yösel hstogramı elde edlr. Yösel hstogramlara göre çekrdek okta Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007 3
6 A.A. Altu ve N. Allahverd Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le belrleerek, bu okta etrafıda daresel br ala seçlr. Elde edle ala boyutlu Gabor fltrede geçrlerek parmakz görütüsüe at özellk vektörü elde edlr. Elde edle bu özellk vektörler, YSA kullaılarak eğtme şleme tab tutulur ve test edlr. Tüm bu aşamalar Şekl 8 de gösterlmştr. 5.. Parmakz Görütüsüü Yösel Hstogramı (Drectoal Hstogram of Fgerprt Image) Parmakz görütüsüde çekrdek oktayı belrlemek ç lk aşamada görütüü ö şlemes gerekmektedr. Ö şleme şlem aşağıdak formülle gerçekleştrlr. O0 + N( = O0 V *( P( O) 0 V V0 *( P( O) V, P(>M (9), dğer durumlar Ö şleerek ormalze edlmş gr sevyel görütüde yösel hstogram elde edlr. Buu ç görütü 6x6 boyutta örtüşmeye bloklara bölüür. Her br pksel x ve y yöüdek eğm Sobel operatörü kullaılarak sırasıyla G x ve G y olarak G hesaplaır. Her br pksel açı değer y θ = arcta( ) Gx le hesaplaarak her br bloğu merkez pksel değerlere göre lokal oryatasyou elde edlr. Şekl 9 da br parmakze at yösel hstogram görülmektedr. Şekl 9. Yösel hstograma göre çekrdek oktası bulumuş parmakz görütüsü (Fgerprt mage to be determed core pot wth respect to the drectoal hstogram) Parmakz Normalzasyo Fltreleme Özellk Vektörü x Yösel Hstogram ve Tekl Nokta Tespt Sektörlere ayırma Yapay Sr Ağlarıda Eğtme ve Eşleştrme S l Şekl 8. Özellk Vektörü Elde Etme ve YSA da Eğtme Aşamaları (The levels of obtag feature vectors ad trag of the ANN) 3 Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007
7 Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le A.A. Altu ve N. Allahverd 5.. Çekrdek Noktaı Belrlemes (Referece Pot Locato Çekrdek okta parmakz görütüsü üzerdek delta veya göbek oktasıa karşılık gelmektedr. İşlem lk aşamasıda elde edle yösel hstogram 5x5 boyutta örtüşmeye bloklara bölüür. Elde edle her br alt görütüye at yösel hstogramlar çıkarılarak baskı yöler (BY ) belrler. Eğer komşu matrslerde brde k yö değer k kere tekrarlamışsa o pksel eler ve br sorak pksele geçlr. Ele alıa oktaı çekrdek okta olablmes ç (BY 90 ve BY 45 ) ya da (BY 3 <90 ve 90 BY 4 <80 ) olmalıdır. Bu şeklde çekrdek okta buluur. Yösel hstogram kullaılarak çekrdek oktası tespt edlmş parmakz görütüsü Şekl 9 da görülmektedr Parmakz Sektörzasyou (Sectorzato of Fgerprt) Çekrdek okta tespt edldkte sora Gabor fltres uygulaacağı daresel ala bat sayısı, sektör sayısı ve bat geşlğ parametrelere bağlı olarak sektörze edlr. (a) (c) (b) Şekl 0. (a) -45 o dödürülmüş, (b) +45 o dödürülmüş ve (c) Normal görütülere at sektörzasyo başlagıç yöler (Begg drectos of the sectorzato wth respect to the mages to be rotated (a) -45 o (b) +45 o ad (c) 0 o ) Sektörze şlem, çekrdek okta bloğuu açısal vektörü başlagıç oktası kabul edlerek aşağıdak formülle gerçekleştrlr: ( / b( T + ) r < b( T + ), S =, θ θ < θ+, x N, y N T = dv s, θ = ( mod s)x(π/s)+θ o, (0) r = ( x x ) c + ( y y ) θ = ta (( y y ) /( x x )) +θ c c c Burada θ 0, çekrdek okta bloğuu açısal değer; b, her br badı geşlğ; s, sektör sayısı; N, görütü matrs boyutu ve =0,.,(Bxs-) olmak üzere B, ç çe geçe bat sayısıı göstermektedr. Şekl 0 da orjal ve dödürülmüş parmakz görütüler ç elde edle çekrdek oktaya at bloğu açısal değere göre sektörzasyo şlem başlagıç kabul edleceğ yöler beyaz çzg le gösterlmştr. Çalışmada 3, 4, 5, 6, 7, 8 adet bat ve 8,, 6, 0, 4 adet sektör olmak üzere toplam 30 farklı kombasyoda oluşa sektörze edlmş daresel ala belrlemştr (Şekl ). Burada bat geşlkler seçle bat sayısıa göre belrlemştr. Tablo 3 te seçle bat geşlkler belrtlmştr. Sektörzasyo soucu elde edle daresel alalardak e az hücre sayısı 4 (3x8) ve e çok hücre sayısı se 9 (8x4) dr., o Şekl. Sektörze edlmş parmakz görütüsü (Fgerprt mage to be sectorzed) Tablo 3. Bat sayısı ve bat geşlkler (Bad wdths wth respect to the bad umbers) Bat sayısı Bat geşlğ (pksel) Boyutlu Gabor Fltreleme (-Dmesoal Gabor Flterg) Sektörze edlmş her br bölge (9) a göre ormalze edlerek () dek Gabor fltre uygulaır. Açısal değer θ, 0 o de tbare aralarıda.5 o fark bulua açı değerler (0 o,.5 o, 45 o, 67.5 o, 90 o,.5 o, 35 o, 57.5 o ) le oluşturula 8 Gabor fltres uygulaır. ' ' ( x y G y; f, θ ) = exp + cos(πfx' ) δ x δ y () ' ' x = xsθ + y cosθ, y = x cosθ y sθ f : x eksede θ yöüdek frekas bleşe; δ x, δ y : sabtler Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No,
8 A.A. Altu ve N. Allahverd Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le 5.5. Özellk Vektörüü Elde Edlmes (Feature Vector Extracto Parmakz görütüsüü özellk vektörüü elde etmek ç öcelkle () uygulaarak her br sektörü sektör ç ortalama değerde sapması buluur. V = F θ θ ( P () Burada V θ, öztelk değer olmak üzere; F θ (, fltrelemş görütüyü;, herbr sektördek pksel sayısıı ve P θ de herbr sektörü ortalama değer fade eder. Her br parmakz görütüsü ç bad ve sektör sayısıa bağlı olarak değşke büyüklüklerdek dskler halde 8 er özellk vektör kümeler elde edlr. 0 o de başlamak üzere Gabor fltre soucu elde edle özellk vektör değerler sırasıyla ya yaa yazılarak özellk vektör kümes oluşturulur. Mesela 4 bad ve 6 sektörde oluşa br sektörzasyo şlem soucuda 5 boyutlu özellk vektörü elde edlmş olur. Souç olarak YSA da eğtme şlemde kullaılmak üzere br parmakz görütüsüe at e küçük 9 (3x8x8) ve e büyük 536 (8x4x8) uzulukta özellk vektörü elde edlr. 6. YAPAY SİNİR AĞLARI (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)) Yapay sr ağları (YSA) kavramı, byolojk sr sstem çalışma presbde esleerek ortaya çıkmış br hesaplama modeldr. YSA olayları öğreerek karar verme presb üzere çalışır. Çok katmalı YSA (ÇKYSA) model, br grş, br veya daha fazla gzl ve br de çıkış katmaıda oluşa ler beslemel br YSA tpdr []. Grş katmaıdak örolar sadece grş syaller gzl katmadak örolara dağıtır. Gzl katmadak örolar br öcek katmaı çıkışlarıı grş olarak kullaır. Tüm grşlerde ağırlıklar çarpılarak toplaır. Toplam değer br trasfer foksyouda geçrlerek o örou çıkış değer hesaplaır. Bu şlemler bu kattak bütü örolar ç tekrarlaır. Çıkış katmaıdak örolarda, gzl katma öroları gb davraırlar ve ağ çıkış değerler hesaplaır. Gerye yayılım algortmaları gb brçok öğreme algortmasıı çok katmalı yapay sr ağıı eğtmede kullaılablr olması, bu ağı yaygı olarak kullaılmasıı sebebdr. Eşlek gradye algortması, çok katmalı perseptro eğtm gelşmş br yötemdr [3]. Ger yayılım algortmasıda daha y performas gösterr ve bu algortmaı kullaıldığı tüm şlemler ç kullaılablr. Çok büyük sayıda ağırlıkları çere ve çok çıkış düğümlü ağlar ç gerekl br tekğe sahptr. θ Bu çalışmada hızlı ger yayılım, ole ger yayılım, yığı ger yayılım, eşlek gradye öğreme algortmaları çok katmalı YSA ları eğtlmesde kullaılmıştır. 7. DENEYSEL SONUÇLAR (EXPERIMENTAL RESULTS) Parmakz görütüsüdek gürültüler azaltmak ve ayrıtı çıkarım performasıı artırmak ç kullaıla brc yötemde lokal hstogram eştleme ve fltreleme uygulamıştır. Bu yötemde uygulaa fltrelemelerde e y performası medya fltres göstermştr. İkc yötemde se dalgacık döüşümü ve çevrtsel döüşümü uygulamıştır. Burada se çevrtsel döüşümüü dalgacık döüşümüe göre daha etkl olduğu tespt edlmştr. Elde edle syalgürültü oraları soucu Tablo 4 te gösterlmştr. Tablo 4. Fltrelemeler soucu elde edle syalgürültü oraları (Sgal-to-Nose rates obtaed from the fgerprt mages to be fltered) Fltreler Leer Medya Uyarlamalı Dalgacık döüşüm Syal- Gürültü Oraları (db) Çevrtsel döüşüm,43 5,97 5,65 8, 9,65 Elde edle parmakz özellk vektörler YSA ı grşler oluşturur. Çıkış olarak parmakz görütüler kme at olduğu blgs verlmştr. Bu çalışmada 0 kşye at parmakz görütüler kullaılmıştır. Eğtm aşamasıda NIST-4 vertabaıda 0 kşye at 00 er adet parmakz görütülerde elde edle toplam 000 adet parmakz görütüsü kullaılmıştır. Bu görütülerde 700 ü eğtm ver kümes, 50 s doğrulama ver kümes ve 50 s test ver kümes olarak belrlemştr. Deeymsel (Heurstc) arama yötem kullaılarak gzl katma düğüm sayısı belrlemştr [4]. Arama şlem belrlee aralıktak düğüm sayılarıa göre oluşturula YSA ağıı test kümese göre e düşük hata oraı vere YSA yapısıı belrlemesyle souçlaır. Bat ve sektör sayılarıa göre belrlee e uygu YSA yapılarıda bazıları Tablo 5 te gösterlmştr. Tablo 5. E Uygu YSA Yapıları (The optmum ANN structures) Bat sayısı Sektör sayısı E uygu YSA yapısı 3 88:44: :58: :78: :96: :0: :86: :68: :68: :36:0 34 Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007
9 Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le A.A. Altu ve N. Allahverd Çalışmada kullaıla görütü yleştrme yötemlerde ola medya fltre, dalgacık döüşümü ve çevrtsel döüşüm uygulaarak yleştrlmş parmakz görütülerde elde edle özellk vektörler YSA da 00 terasyo gerçekleştrlerek e y performasları vere eğtm ve test souçları Tablo 6 da gösterlmştr. Elde edle souçlara göre e y performası çevrtsel döüşüm kullaılarak yleştrlmş parmakz görütüsü sağlamıştır. Burada 4 bat ve sektör le sektörzasyo gerçekleştrlmştr. Sektörzasyo soucu br parmakze at 384 adet özellk vektörü elde edlmştr. Elde edle 384 özellk vektörü ç 384 düğümlü grş katmaıa, 58 düğümlü br gzl katmaa ve 0 düğümlü br çıkış katmaıa sahp YSA yapısıa eşlek gradye öğreme algortması uygulamıştır. Burada YSA eğtm aşamasıda 00 terasyo gerçekleştrlmes soucu eğtm ver kümes ç %00 başarı elde edlmştr. Test ver kümes dkkate alıdığıda başarımı %98,6 ve tüm ver kümes ç se %99,6 olduğu belrlemştr. E y performası göstere YSA ı eğtm aşamasıda eğtm ve doğrulama ver kümelere at doğru sııfladırma oraları (CCR) Şekl de ve eğtm ver kümes, test ver kümes ve tüm ver kümelere at eşleştrme matrsler sırasıyla Şekl 3 (a), (b) ve (c) de ve gösterlmştr. Souçları geleeksel yötemlere göre oldukça y olduğu gözlemlemştr. Tablo 6. Görütü yleştrme yötemlere göre YSA yötemler eğtm ve test souçları (Trag ad test results of the ANN methods wth respect to the mage ehacemet techques) Görütü Bat ve Eğtm İyleştrme sektör YSA yötemler YSA yapısı süres Yötem sayısı Eğtm ver kümes Doğrulama ver kümes Test Tüm ver kümes ver kümes Çevrtsel 7 x 0 00:44:38 Yığı Ger Yayılım 8:68:0 99, , , , Normal 7 x 0 0:04:4 Yığı Ger Yayılım 0:68:0 98, , , ,00000 Wavelet 7 x 0 00:56:7 Yığı Ger Yayılım 0:68:0 98, , , ,00000 Çevrtsel 4 x 00:54:04 Eşlek Gradye 384:58:0 00, , , , Wavelet 4 x 0::00 Eşlek Gradye 384:58:0 00, , , , Normal 6 x 6 04:40:09 Eşlek Gradye 768:6:0 99, , , , Çevrtsel 8 x 6 00:8:37 Ole Ger Yayılım 03:54:0 00, , , , Wavelet 8 x 00:8:9 Ole Ger Yayılım 767:6:0 00, , , ,00000 Normal 7 x 0 00:5:6 Ole Ger Yayılım 0:68:0 00, , , , Çevrtsel 7 x 4 0:06:56 Hızlı Ger Yayılım 34:4:0 99, , , , Wavelet 8 x 4 03:3:34 Hızlı Ger Yayılım 535:36:0 99, , , , Normal 4 x 6 00:4:4 Hızlı Ger Yayılım 5:78:0 99, , , , Şekl. YSA eğtm ve doğrulama ver kümeler doğru sııfladırma oraları (Correct classfcato graph of the trag ad valdato datasets of ANN) Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No,
10 A.A. Altu ve N. Allahverd Fltreleme Tekkler le İyleştrlmş Parmakzler Yapay Sr Ağları le Ortalama doğruluk oraları (%) Eğtm ver kümes: 00 Test ver kümes: 98, Tüm ver kümes: 99,6 Şekl 3. (a) Eğtm, (b) Test ve (c) Tüm ver kümelere at ortalama doğruluk oraları ve eşleştrme matrsler (Correct classfcato rates ad the cofuso matrx of (a) the trag, (b) testg ad (c) the all datasets) 8. TARTIŞMA VE ÖNERİLER (DISCUSSION) Parmakz eşleştrme şlem etkleye e öeml adımlarda brs görütü yleştrme aşamasıdır. Parmakz görütüsüü kaltes parmakz eşleştrmedek başarımı da doğruda etklemektedr. Uygulaa görütü yleştrme yötemlerde e y performası, parmakz kavsl yapısıa da uygu olduğuda dolayı çevrtsel döüşüm vermştr. Çevrtsel döüşüm gelştrlerek parmakz görütü yleştrmedek etks artırılablr. Eşleştrme şlemdek performas krterlerde e öemls eşleştrlecek ola parmakz görütüsüde de ayı çekrdek oktasıı tespt edleblmesdr. YSA ya grş değerler olarak verle özellk vektörler sayısıı fazla olmasıda dolayı YSA eğtm süres de artmaktadır. Geetk algortmalar gb özellk azaltma yötemler kullaılarak özellk sayısı azaltılablr. Sektör ve bat sayısı, özellk vektörü elde edlmesde soucu değştrmektedr. Optmum bat sayısı 4, 5 ve sektör sayısı da, 6 olarak seçleblr. Bu çalışmaı devamıda kş sayısı artırılarak performas değerledrmes yapılması ö görülmektedr. TEŞEKKÜR Bu çalışma, Selçuk Üverstes Blmsel Araştırma Projeler Koordatörlüğü ü 003/85 olu proje br parçası olup vermş olduğu katkılarıda dolayı teşekkür ederz. KAYNAKLAR (REFERENCES). Wayma J., Ja A.K., Malto D., Mao D., Bometrc Systems: Techology, Desg ad Performace Evaluato Sprger, Maro, D., Malto, D., Drect Gray-Scale Mutae Detecto Fgerprts, IEEE Tras. Patter Aalyss ad Mache Itellgece, vol. 9, o., pp.7-40, Duca D., Po, Y., Do, M.N., Drectoal Multscale Modelg Of Images Usg The Cotourlet Trasform, IEEE Trasactos o Image Processg, Jue, Altu A.A., Allahverd N., Koçer H.E., Boyutlu Gabor Fltre Kullaarak Yapay Sr Ağları İle Parmakz Aalz, 4. Uluslar arası İler Tekolojler Sempozyumu, clt, sf. 0-4, Yıldırım N., Saraç, U., Özer, H., Gabor Fltre Kullaarak Parmakz Aalz, SIU 00, 0. Syal İşleme ve İletşm Uygulamaları Kurultayı, Pamukkale, Ja A.K., Prabhakar, S., L H., Pakat, S., FgerCode: A Flterbak for Fgerprt Represetato ad Matchg, IEEE Computer Socety Coferece o Computer Vso ad Patter Recogto, pt., p 87-93, Vol., Yama K., Saruca A., Atak, M., Aktürk, N., Damk Çzelgeleme İç Görütü İşleme ve ARIMA Modeller Yardımıyla Ver Hazırlama, Gaz Üverstes Mühedslk Mmarlık Fakültes Dergs, Clt 6, No, 9-40, Altu A., Allahverd, N., Koçer, H.E., Yılmaz, T., Ala S., Fltreleme Tekkler Kullaarak Parmakz Görütüsü İyleştrme, SIU Syal İşleme ve İletşm Uygulamaları Kurultayı, Ortz, F., Torres, F., Gl, P., Gaussa Nose Elmato Colour Images by Vector- Coected Flters, 7th Iteratoal Coferece o Patter Recogto pt. 4, Vol.4, p 807-0, Vatasever, F., Çakaya, İ., Akgü D., Dalgacık Tabalı Görütü Temzleme, 4. Uluslar arası İler Tekolojler Sempozyumu, clt, sf , Prabhakar, S., Fgerprt Classfcato ad Matchg Usg a Flterbak, PhD Thess, Mchga State Uversty, 00.. Erdem, O.A., Uzu E., Yapay Sr Ağları le Türkçe Tmes New Roma Aral ve Elyazısı Karakterler Taıma, Gaz Üverstes Mühedslk Mmarlık Fakültes Dergs, Clt 0, No, 3-9, Bshop, C.M., Neural Networks for Patter Recogto, Oxford Uversty Press, Oxford, UK, Ghada, B., B. Joh O., Ehacg tre-based sytactc patter recogto usg AI heurstc search strateges, Lecture Notes Computer Scece, v 3686, PART I, Patter Recogto ad Data Mg: Thrd Iteratoal Coferece o Advaces Patter Recogto ICAPR 005. Proceedgs, p -7, Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. Clt, No, 007
Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi
Yüksek Mertebede Sstemler İç Ayrıştırma Temell Br Kotrol Yötem Osma Çakıroğlu, Müjde Güzelkaya, İbrahm Eks 3 Kotrol ve Otomasyo Mühedslğ Bölümü Elektrk Elektrok Fakültes İstabul Tekk Üverstes,34369, Maslak,
DetaylıDALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE NÖTROZOFİ YAKLAŞIMI İLE RENKLİ DOKU GÖRÜNTÜLERİNİN BÖLÜTLENMESİ.
DALGACK DÖNÜŞÜMÜ VE NÖROZOİ YAKLAŞM İLE RENKLİ DOKU GÖRÜNÜLERİNİN BÖLÜLENMESİ Kazım HANBAY Abdulkadr ŞENGÜR Bgöl Üverstes ekk Blmler Meslek Yüksek Okulu Bgöl ırat Üverstes ekolo akültes Elazığ kazmhabay@yahoo.com
Detaylıİki veri setinin yapısının karşılaştırılması
İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN
DetaylıRegresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi
Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)
DetaylıTahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması
. Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve
Detaylıdenklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy
Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada
DetaylıÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR
ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ
DetaylıYER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.
YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,
DetaylıMERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle
Detaylı1. GAZLARIN DAVRANI I
. GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak
DetaylıAES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör
AES S Kutusua Bezer S Kutuları Ürete Smulatör M.Tolga SAKALLI Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ tolga@trakya.edu.tr Erca BULUŞ Trakya Üverstes Blgsayar Mühedslğ ercab@trakya.edu.tr Adaç ŞAHİN Trakya Üverstes
Detaylı= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)
DetaylıSayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç
Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu
Detaylıİleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455
İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj
DetaylıBETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ. M.Emin ÖNCÜ 1, Yusuf CALAYIR 2
BETONARME YAPILARIN DEPREM PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ M.Em ÖNCÜ, Yusuf CALAYIR ocume@dcle.edu.tr, ycalayr@frat.edu.tr Öz: Çalışmada, betoarme yapıları Türk Deprem Yöetmelğde (ABYYHY,998) verle talep
DetaylıBEKLENEN DEĞER VE VARYANS
BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı
DetaylıDeğişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ
Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde
DetaylıRANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras
RANKI OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI Reports Of Free Groups Otomorfzm Rak Le Algebras Özge ÖZTEKİN Matematk Aa Blm Dalı Name EKİCİ Matematk Aa Blm Dalı ÖZET Bu çalışmada,
DetaylıÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ
03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak
DetaylıGiriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:
Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,
DetaylıPolinom İnterpolasyonu
Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır
DetaylıZaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term
Detaylı(DERS NOTLARI) Hazırlayan: Prof.Dr. Orhan ÇAKIR. Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi, Fizik Bölümü
FİZ433 FİZİKTE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI DERS NOTLARI Hazırlaya: Pro.Dr. Orha ÇAKIR Akara Üverstes, Fe Fakültes, Fzk Bölümü Akara, 7! İÇİNDEKİLER. LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN KÖKLERİNİN BULUNMASI I/II. LİNEER
DetaylıBir Alışveriş Merkezinde Hizmet Sektörü Đçin En Kısa Yol Problemi ile Bir Çözüm
Br Alışverş Merkezde Hzmet Sektörü Đç E Kısa Yol Problem le Br Çözüm Pıar Düdar, Mehmet Al Balcı, Zeyep Örs Yorgacıoğlu Ege Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr Yaşar Üverstes, Matematk Bölümü, Đzmr par.dudar@ege.edu.tr,
DetaylıKUVVET SİSTEMLERİ KUVVET. Vektörel büyüklük. - Kuvvetin büyüklüğü - Kuvvetin doğrultusu - Kuvvetin uygulama noktası - Kuvvetin yönü. Serbest vektör.
İ.T.Ü. aka akültes ekak Aa Blm Dalı STATİK - Bölüm KUVVET SİSTELEİ KUVVET Vektörel büyüklük - Kuvvet büyüklüğü - Kuvvet doğrultusu - Kuvvet uygulama oktası - Kuvvet yöü S = (,,..., ) = + +... + = Serbest
Detaylıdeğerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.
Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade
DetaylıDEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 9 Sayı: 1 s. 1-7 Ocak 2007 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖZÜMÜNDE TAŞIMA MATRİSİ YÖNTEMİ
DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ lt: 9 Sayı: s -7 Ocak 7 HİDROLİK PROBLEMLERİNİN ÇÖÜMÜNDE AŞIMA MARİSİ YÖNEMİ (MEHOD OF RANSFER MARIX O HE ANALYSIS OF HYDRAULI PROBLEMS) Rasoul DANESHFARA*,
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA SİSTEMLERİNDE GÖRÜNTÜ FÜZYONU
TUFUAB VIII. Tekk Sempozyumu UZAKTAN ALGILAMA SİSTEMLERİNDE GÖRÜNTÜ FÜZYONU Asa ABAS, Murat YAKAR, Nurda BAYKAN Selçuk Üverstes, Mühedslk Mmarlk Fakültes, Koya, Türkye - (yakar, urda@selcuk.edu.tr, asa_hsa@yahoo.com)
DetaylıYapay Sinir Ağlarını Kullanarak Türkiye İçin Kara Yüzey Sıcaklığının Modellenmesi
Fırat Üv. Müh. Bl. Dergs Scece ad Eg. J of Fırat Uv. 8 (), 143-147, 016 8 (), 143-147, 016 Yapay Sr Ağlarıı Kullaarak Türkye İç Kara Yüzey Sıcaklığıı Modellemes Özet Oza Şekal Çukurova Üverstes, Blgsayar
DetaylıHĐPERSTATĐK SĐSTEMLER
HĐPERSTATĐK SĐSTELER Taım: Bütü kest zorları, şekldeğştrmeler ve yerdeğştrmeler belrlemes ç dege deklemler yeterl olmadığı sstemlere hperstatk sstemler der. Hperstatk sstemler hesabı ç, a) Dege deklemlere,
DetaylıAYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME
AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE GÜRÜLTÜ SÜZME Fahri VATANSEVER 1 Ferudu UYSAL Adullah UZUN 3 1 Sakarya Üiversitesi, Tekik Eğitim Fakültesi, Elektroik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, 54187 Esetepe Kampüsü/SAKARYA
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Kabul Edlmş Araştırma Makales (Düzelememş Sürüm) Accepted Research Artcle (Ucorrected Verso) Makale Başlığı / Ttle Karayolu
DetaylıMESAFE KORUMA İÇİN BİR ÖRÜNTÜ TANIMA UYGULAMASI
Gaz Üv. Müh. Mm. Fak. Der. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 4, o, 5-6, 9 Vol 4, o, 5-6, 9 MESAFE KORUMA İÇİ BİR ÖRÜÜ AIMA UYGULAMASI Sam EKİCİ, Selçuk YILDIRIM ve Mustafa POYRAZ Elektrk Eğtm Bölümü, ekk Eğtm
DetaylıQuality Planning and Control
Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618
DetaylıGerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper
ELECO '0 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 asım - 0 ralık 0, Bursa Gerçek Zamalı Grş Şeklledrc Tasarımı Desg of Real Tme Iput Shaper Sa ÜNSL, Sırrı Suay GÜRLEYÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ
DetaylıOlabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması
Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN
DetaylıBir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu
Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ
Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).
DetaylıTuğba SARAÇ Yük. Endüstri Mühendisi TAI, Ankara tsarac@tai.com.tr. Özet. 1. Giriş. 2. Gözden Geçirmeler. Abstract
YKGS2008: Yazılım Kaltes ve Yazılım Gelştrme Araçları 2008 (9-0 ekm 2008, İstabul) Yazılım Ürü Gözde Geçrmeler Öem, Hazırlık Sürec ve Br Uygulama Öreğ The Importace of the Software Product Revews, Preparato
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde fazla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla veya ayrıca örek verlerde hareketle frekas dağılışlarıı sayısal olarak düzeleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlede
DetaylıServis Yönlendirmeli Sistemlerde Güven Yayılımı
Servs Yöledrmel Sstemlerde Güve Yayılımı Mahr Kutay, S Zafer Dcle, M Ufuk Çağlaya Dokuz Eylül Üverstes, Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, İzmr Boğazç Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü, İstabul Dokuz Eylül
DetaylıGenelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine
Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA
Detaylıa 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
DetaylıETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01
DetaylıÖnceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan
III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda
DetaylıREGRESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KARELER VE EN KÜÇÜK MEDYAN KARELER YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
FEN DEGİSİ (E-DEGİ). 8, 3() 9-9 EGESYON ANALİZİNDE KULLANILAN EN KÜÇÜK KAELE VE EN KÜÇÜK MEDYAN KAELE YÖNTEMLEİNİN KAŞILAŞTIILMASI Özlem GÜÜNLÜ ALMA, Özgül VUPA Dokuz Eylül Üverstes, Fe-Edebyat Fakültes,
DetaylıKONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI
1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl
DetaylıHIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI
Hızlı Evrmsel Eyleme İç Yapay Sr Ağı Kullaılması HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 006 CİLT SAYI 3 (-8) HIZLI EVRİMSEL ENİYİLEME İÇİN YAPAY SİNİR AĞI KULLANILMASI Abdurrahma HHO Dekalığı Havacılık
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl@deu.edu.tr Taımlayıcı İstatstkler Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler) Duyarlı Ortalamalar
DetaylıĐst201 Đstatistik Teorisi I
Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller
DetaylıOperasyonel Risk İleri Ölçüm Modelleri
Bakacılar Dergs, Sayı 58, 006 Grş Operasyoel Rsk İler Ölçüm Modeller Çalışma k bölümde oluşmaktadır. İlk bölümde operasyoel rskler ölçülmes kapsamıda hag ler ölçüm modeller kullaılması gerektğ, söz kousu
DetaylıBÉZIER YAKLAŞIMI İLE BİR YÜZEYİN OLUŞTURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ TÜRETİLMESİ
İMAK-asarım İmalat Aalz Kogres 6-8 Nsa 6 - ALIKESİR ÉZIER YAKLAŞIMI İLE İR YÜZEYİN OLUŞURULMASI VE C PROGRAMLAMA İLE CAM KODLARININ ÜREİLMESİ Cha ÖZEL, Erol KILIÇKAP Fırat Üverstes, Maka Mühedslğ ölümü-elaziğ
DetaylıDoç. Dr. Mehmet AKSARAYLI
Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br
DetaylıWEİBULL DAĞILIMININ ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİN İSTATİSTİKSEL TAHMİN YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
İstabul Tcaret Üverstes Sosal Blmler Dergs Yıl:8 Saı:5 Bahar 2009 s.73-87 WEİBULL DAĞILIMII ÖLÇEK VE BİÇİM PARAMETRELERİ İÇİ İSTATİSTİKSEL TAHMİ YÖTEMLERİİ KARŞILAŞTIRILMASI Flz ÇAKIR ZEYTİOĞLU* ÖZET Güümüzde
DetaylıELECO '2012 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 29 Kasım - 01 Aralık 2012, Bursa
ELECO '1 Elektrk - Elektrok ve Blgsayar Mühedslğ Sempozyumu, 9 Kasım - 1 Aralık 1, Bursa Artırma/Azaltma Lmtl ve Yasak İşletm Bölgel Ekoomk Güç Dağıtımı Problemler Yerçekmsel Arama Algortması le Çözümü
DetaylıTÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2
l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler
Taımlayıcı İstatstkler Br veya brde azla dağılışı karşılaştırmak ç kullaıla ve ayrıca örek verlerde hareket le rekas dağılışlarıı sayısal olarak özetleye değerlere taımlayıcı statstkler der. Aalzlerde
DetaylıTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı
TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve
DetaylıĐÇI DEKILER 1. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR 1
ĐÇI DEKILER Sayfa. TEMEL ĐSTATĐSTĐK KAVRAMLAR VE OTASYO LAR.. Grş.. Đstatstk.3. Populasyo.4. Örek.5. Brm.6. Parametre.7. Değşke 3.8. Ver ve Ver Tpler 3.9. Toplama Sembolü 4 ÇALIŞMA PROBLEMLERĐ 6. VERĐLERĐ
DetaylıDOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMiN EDiciLER VE BiR UYGULAMA Meral Candan ÇETiN1, Aynur ORSOY1
ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 265-270 (2001) ARAŞTIRMA MAKALESIRESEARCH ARTICLE DOGRUSAL REGRESYONDA SAGLAM TAHMN
DetaylıBİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLASILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMASI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI*
BİR KARMAŞIK SİSTEMİN GÜVENİLİRLİK BLOK DİYAGRAMI İÇİN OLILIK YOĞUNLUK FONKSİYONUNUN OLUŞTURULMI VE İSTATİSTİKSEL GÜVENİLİRLİK HESAPLAMALARI* Costructo O Probablty Desty Fucto For The Relablty Block Dagram
DetaylıDeney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı
SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process
BİLİŞİM TKNOLOJİLRİ DRGİSİ, CİLT: 8, SAYI: 1, OCAK 2015 20 Aaltk Hyerarş Sürec Kullaılarak Kş Takp Chazı Seçm Bedredd Al AKÇA 1, Ahmet DOĞAN 2, Uğur ÖZCAN 3 1 Yöetm Blşm Sstemler, Blşm sttüsü, Gaz Üverstes,
DetaylıMühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.
İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2
Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıBÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)
BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama
DetaylıBir Telekomünikasyon Probleminin Matematiksel Modellenmesi Üzerine
Br Telekomükasyo Problem Matematksel Modellemes Üzere Urfat Nuryev, Murat Erşe Berberler, Mehmet Kurt, Arf Gürsoy, Haka Kutucu 2 Ege Üverstes, Matematk Bölümü, İzmr 2 İzmr Yüksek Tekolo Esttüsü, Matematk
DetaylıTABU ARAŞTIRMASI UYGULANARAK EKONOMİK YÜK DAĞITIMI PROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ
TABU ARAŞTIRMASI UYGULANARAK EKONOMİK YÜK DAĞITIMI ROBLEMİNİN ÇÖZÜMÜ T. YALÇINÖZ T. YAVUZER H. ALTUN Nğde Üverstes, Mühedslk-Mmarlık Fakültes Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü, Nğde 5200 / Türkye e-posta:
DetaylıSIMULINK kullanarak güç sistem geçici hal kararlılık analizi. Power system transient stability analysis using SIMULINK
SAÜ Fe Bl Der 9. Clt,. Sayı, s. -, 5 SIMULINK kullaarak güç sstem geçc hal kararlılık aalz Serdar Ekc * ÖZ 9..5 Gelş/Receved, 4.5.5 Kabul/Accepted SIMULINK, damk sstemler modellemes, aalz ve smülasyou
DetaylıSESSION 1. Asst. Prof. Dr. Fatih Ecer (Afyon Kocatepe University, Turkey) Abstract
SESSION 1 Türkye dek Kout Fyatlarıı Tahmde Hedok Regresyo Yötem le Yapay Sr Ağlarıı Karşılaştırılması Comparso of Hedoc Regresso Method ad Artfcal Neural Networks to Predct Housg Prces Turkey Asst. Prof.
DetaylıÖrnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;
Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9
DetaylıBağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği
Akademk Blşm 11 - III. Akademk Blşm Koferası Bldrler 2-4 Şubat 2011 İöü Üverstes, Malatya Bağıl Değerledrme Sstem Smülasyo Yötem le Test Edlmes: Kls 7 Aralık Üverstes Öreğ Kls 7 Aralık Üverstes, Blgsayar
Detaylı=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24
İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK
DetaylıEnerji İletim Hatlarının Meydana Getirdiği Elektromanyetik Alanların Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
Süleyma Demrel Üverstes, Fe Blmler Esttüsü Dergs, 5-3( 0),-7 Eerj İletm Hatlarıı Meydaa Getrdğ Elektromayetk Alaları Yapay Sr Ağları le Tahm Nhat PAMUK Türkye Elektrk İletm Aom Şrket (TEİAŞ) 5. İletm Tess
DetaylıLİNEER 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
DetaylıPamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences
Pamukkale Uv Muh Blm Derg, 4(5), 99-933, 8 Pamukkale Üverstes Mühedslk Blmler Dergs Pamukkale Uversty Joural of Egeerg Sceces Geetk algortma le sesör kalbrasyou Geetc algorthm based sesor calbrato Ülvye
DetaylıYILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak
YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes
DetaylıEGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI
03 III. ULUSAL HIDROLIK PNÖMATIK KONGRESI VE SERGISI 411 EGITIM AMAÇLI PNÖMATIK SERVO-KONTROL DÜZENEGIN DENEYSEL DEGERLENDIRMESI Mehmet YUNT Ark YETIS Koray K. SAFAK Osma S. TÜRKAY ÖZET Pömatk sstemler
DetaylıTuğla 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
DetaylıFilbert Matrislerinin Normları İçin Alt ve Üst Sınırlar. The Upper and Lower Bounds For Norms of Filbert Matrices
lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Sülema Demrel Üverstes B Türe E Sarııar e Blmler Esttüsü Dergs - (00 - lert Matrsler Normları İç lt ve Üst Sıırlar Bahr TÜREN E SRIPINR Sülema Demrel Üverstes
DetaylıEKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR ALGORİTMA VE HESAPLAMA YÖNTEMİ
EKONOMİK YÜK DAĞITIMI İÇİN YENİ BİR AGORİTMA VE HESAAMA YÖNTEMİ Nurett Çetkaya Abdullah Ürkmez İsmet Erkme Takut Yalçıöz 4, Selçuk Üverstes Elektrk-Elektrok Mühedslğ Bölümü Koya ODTÜ Elektrk-Elektrok Mühedslğ
DetaylıGamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım
Afyo Kocatepe Üverstes Fe ve Mühedslk Blmler Dergs Afyo Kocatepe Uversty Joural of Scece ad Egeerg AKÜ FEMÜBİD 7 (27) 234 (5-55) AKU J. Sc.Eg.7 (27) 234 (5-55) DOI:.5578/fmbd.6774 Gamma ve Webull Dağılımları
DetaylıPERDE ÇERÇEVE SİSTEMLERİN DEPLASMAN ESASLI DİZAYNI İÇİN DEPLASMAN PROFİLİ
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 : : : : - PERDE ÇERÇEVE
DetaylıİŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI
İŞLETMELERDE DAĞITIM SİSTEMİ MALİYETLERİ MİNİMİZASYONU İÇİN ÇÖZÜM MODELİ: BİR FİRMA UYGULAMASI Ahmet ERGÜLEN * Halm KAZAN ** Muhtt KAPLAN *** ÖZET Arta rekabet şartları çersde karlılıklarıı korumak ve
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıYapı ve LQR kontrol sisteminin birleşik optimum tasarımı
tüdergs/d mühedslk Clt:5, Sayı:, Kısım:, 89-97 Nsa 6 Yapı ve LQR kotrol sstem brleşk optmum tasarımı Mehmet BOZCA *, Ata MUĞAN İÜ Maka Fakültes, Maka Mühedslğ Bölümü, 4464, Gümüşsuyu, İstabul Özet Bu çalışmada,
DetaylıHareket analizi sistemlerinde otomatik olmayan sayısallaştırmada ortaya çıkan hataların
Hareket aalz sstemlerde otomatk olmaya sayısallaştırmada ortaya çıka hataları dağılımı. Murat ÇİLLİ Hacettepe Üverstes Spor Blmler ve Tekolojs Yüksekokulu cll@hacettepe.edu.tr Serdar ARITAN Hacettepe Üverstes
DetaylıEMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR
EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs
DetaylıPORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI
Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Dinamik Programlama. Örnek 3: Tıbbi Müdahale Ekiplerinin Ülkelere Dağıtımı
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Hafta Determstk Damk Programlama (devam) Damk Programlama Geçe derste küçük ölçekl problemler damk programlamayla yelemel olarak asıl çözüldüğüü gördük. Bu derste, öreklere devam
Detaylı6. Uygulama. dx < olduğunda ( )
. Uygulama Hatırlatma: Rasgele Değşelerde Belee Değer Kavramı br rasgele değşe ve g : R R br osyo olma üzere, ) esl ve g ) ) < olduğuda D ) sürel ve g ) ) d < olduğuda g belee değer der. c R ve br doğal
DetaylıMatematik olarak normal dağılım fonksiyonu. 1 exp X 2
Matematk olarak ormal dağılım foksyou f ( ) ep ( ) Şeklde fade edlr. Burada μ artmetk ortalama, σ se stadart sapma değer gösterr ve dağılım foksyou N(μ, σ) otasyou le gösterlr. Bu deklem geometrk görütüsü
DetaylıParçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama
Parçacı Sürü Optmzasyou le DW-SVD abalı Resm Damgalama Veysel Aslataş, Abdullatf Doğa, Rfat Kurba Özet Multmedya eseler ç telf haı ve erşm otrolü amacıyla çeştl damgalama teler gelştrlmştr. Bu çalışmada
DetaylıSAYISAL ARAZİ MODELLERİNDE BAZI ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
Selçuk Üverstes ISSN 30/678 Joural of Techcal-Ole Tekk Blmler Meslek Yüksekokulu Tekk-Ole Derg Clt 5, Sayı:-006 SAYISAL ARAZİ MODELLERİNDE BAZI ENTERPOLASYON YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Taer Üstütaş
DetaylıARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:0-Sayı/No: : 455-465 (009) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE İKİ PARAMETRELİ WEIBULL DAĞILIMINDA
Detaylı