Görüntü Sıkıştırmada Kod Vektör Listesi Üretimi İçin Yeni Bir Bölme Tabanlı LBG Algoritması
|
|
- Yildiz Kahya
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üi. Fe Bilimleri Est. Der. / Iğdır Uiv. J. Ist. Sci. & Tech. 7(1): , 2017 Iğdır Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi Iğdır Uiversity Joral of the Istitte of Sciece ad Techology Görütü Sıkıştırmada Kod Vektör Listesi Üretimi İçi Yei Bir Bölme Tabalı LBG Algoritması Ilker KILIÇ 1, Yücel KOÇYİĞİT 1, Mstafa NİL 1 ÖZET: Lide-Bzo-Gray (LBG) algoritması, görütü sıkıştırmada Vektör Nicemleme (VN) tekiği içi kllaıla, performası büyük orada başlagıç kod vektör listesie bağlı, kararlı, yerel optimm soç vere bir tektir. Bölme tabalı LBG algoritmasıda görütüyü olştra vektörleri ortalaması başlagıç olarak seçilir. Merkezler 2 kez iye bölüüp gücelleerek yerel optimm kod listesi olştrlr. Öerile yei tekte (YLBG), LBG algoritması geliştirilmiş ve algoritma içerisideki bölme işlemi tüm bölgelere yglamayıp sadece hatası e fazla ola bölge tespit edilip o bölgei merkezi iye bölüerek merkez artırması sağlamıştır. Böylece mevct stadart LBG de farklı olarak merkezler teker teker artırılıp kod vektör listesii performası global olarak artırılmıştır. B çalışmada öerile yei tek stadart görütülere yglamış, K-Ortalamalar (KO), LBG ve Blaık C-Ortalamalar (BCO) ile karşılaştırılmış, ortalama karesel hata(okh) ölçütüe göre üstü oldğ görülmüştür. Aahtar Kelimeler: Blaık C ortalamalar, K-ortalamalar, LBG, vektör icemleme A New Splitig LBG Algorithm for Codebook Geeratio i Image Compressio Cilt/Volme: 7, Sayı/Isse: 1, Sayfa/pp: , 2017 ISSN: , e-issn: DOI: /jist ABSTRACT: Lide-Bzo-Gray (LBG) algorithm is sed i image processig for Vector Qatizatio (VQ). LBG techiqe is robst, performs locally best bt depeds o the iitial codebook. I the splittig based VQ, the first ceter is defied as average of all vectors. The rest of 2 cetres are calclated by splittig ad pdated procedre. I the proposed ew techiqe (NLBG) the LBG is improved ad isted of splittig all cetres ito two ew areas, the worst area that has highest mea sqare error splitted ad pdated ito to ew areas. Therefore, the mber of codevectors is icreased oe by oe apart from the classical LBG. Coseqetly, the performace of the codebook is icreased globally. I this paper, the ew techiqe is applied to the stadard images, compared to the FCM(Fzzy C-Meas), K-Meas (K Ortalamalar) ad LBG. As a reslt, it is see that the proposed ew techiqe performs better accordig to the criteria of MSE. Keywors: Fzzy C-meas, K-meas, LBG, vector qatizatio 1 CBU, Mühedisl, Elektr-Elektro Müh., Maisa, Türkiye e Sorml yazar/correspodig Athor: İlker KILIÇ, ilkerkilic71@gmail.com Geliş tarihi / Received: Kabl tarihi / Accepted:
2 İlker KILIÇ ve Ark. GİRİŞ Video ya da görütü çekim yglamaları ile oları saklamak güümüz tekolojiside e çok başvrdğmz araçlardadır. Çekile resmi kalitesi hafızada kapladığı ala ile doğr oratılıdır. Kalite attırıldığıda hafızada kapladığı ala da artar. B drm sıırlı depolama alaıa sahip yglamalarda karşımıza sor olarak çıkmaktadır. Literatürde, Dalgacık, Forier ve Kosiüs Döüşüm tabalı döüşümler ile görütüyü frekas zayıa taşıyarak veya doğrda görütü üzeride etropi taımıı kllaarak ya da görütüyü alt kümelere ayırarak birçok kayıplı ya da kayıpsız sıkıştırma algoritması geliştirilmiştir. Blarda Hfma veya Aritmet Kodlama gibi kayıpsız olalar görütü kaliteside ödü vermezler fakat çok ciddi orada sıkıştırma gerçekleştiremezler. Bları yerie görütüde bir mtar kayıp ile yüksek orada sıkıştırma daha çok tercih edilmektedir. B teklerde e popüler olaları LBG ile vektör icemleme (Lide et al., 1980; Gray, 1984; Li ad Tai, 1998; Patae ad Rsso, 2001; Tsai et al., 2009; Pa et al., 2011, K et al., 2014, Kha et al., 2015), Blaık C-Ortalamalar (BCO) (D, 1973; Bezdek et al., 1984; Ya-zhog et al., 2011; Kag et al., 2009), K-Ortalamalar (KO) (Lloyd, 1982; Bagirov et al., 2011; Bai et al., 2013; Tzortzis ad Las, 2014) algoritmalarıdır. Klas LBG algoritması iyi bir başlagıç kod vektör listesi hesaplaıp algoritma başlagıcıda kllaılarak geliştirilmiştir (Patae, 2001). Klas bölme tabalı LBG algoritmasıda her bir küme iye bölüerek çoğaltılmata e öerile yei tekte (YLBG) herbir iterasyoda ortalama karesel hatası e büyük ola küme iye bölümüş ve hataı sürekli miimize edilmesi amaçlamıştır. Soçta ayı sıkıştırma oralarıda diğer algoritmalarda daha düşük ortalama karesel hata değerlerie sahip soçlar elde edilmiştir. MATERYAL VE YÖNTEM Vektör icemleme ve LBG algoritması Vektör icemleme kayıplı bir görütü sıkıştırma algoritmasıdır. B algoritmaı temeli Lide-Bzo- Gray tarafıda geliştirile LBG kod vektör listesi üretim mekaizmasıa dayamaktadır. Algoritma daha sora birçok kez geliştirilmiştir. LBG algoritmasıda ilk öce NxN psel boyta sahip dijital bir Y={x ij } görütüsü mxm boytlarıa sahip alt vektörlere ayrılır. Böylece tüm görütü N b = ( N x N ) adet alt m m bloklarda olşa vektörler ile temsil edilmiş olr; X = {x 1,2,... i, i = 1,2,..., N b }. L değişkeii mxm boytda bir vektör olarak kabl ettiğimizde görütü içerisideki her bir x i vektörü, R R L Eclidea zayıa ait olp x i R L şartıı sağlamalıdır. Kod vektör listesi içeriside resmi e iyi temsil ede N C adet kod vektörüde olşmaktadır. Orijial görütü vektörleri bir satır vektörü ile ifade edilirke, i. kod vektörü şeklide taımlaabilir. Vektör icemlemede her bir görütü bloğ kod vektör listesi içerisideki hatası e az ola vektör ile temsil edilir. Böylece orijial görütü bloğ yerie o kod vektör listesideki marası ile temsil edilip kayıplı bir sıkıştırma işlemi yapılmış olr. C kod vektör listesii belirlemesi içi aşağıdaki ortalama karesel hata kriterii sağlaması gerekir Eşitl(1-3). OKH(C) = OKH(C) = 1 N N b N b ij x i c j 2 c i=1 j=1 (1) N c ij = 1, i {1,2,, N b } j=1 ij = { 1, eğer x i j. küme içeriside ise 0, diğer drmlarda (2) (3) orijial Brada x i c j terimi xi orijial görütü bloğ ile c j kod vektörü arasıdaki Eclidea zaklığı, ij kümeye aidiyet katsayısıı ifade etmektedir. Yerel optimm kod vektör listesii olştrlabilmesi içi aşağıdaki kriterleri sağlaması gerekmektedir. 116 Iğdır Üi. Fe Bilimleri Est. Der. / Iğdır Uiv. J. Ist. Sci. & Tech.
3 Görütü Sıkıştırmada Kod Vektör Listesi Üretimi İçi Yei Bir Bölme Tabalı LBG Algoritması a) R j, j=1,2,,n c vektör grb aşağıdaki koşl sağlamalıdır; R j {x X: d(x,c j ) < d(x,c k ), k j} (4) b) R j vektör grb merkezi c j aşağıdaki şekilde hesaplaır. c j = 1 N j N j i=1 x i,x i R j (5) Brada N j, R j vektör grba ait toplam elema sayısıı ifade eder. Orijial görütüye ait vektörler x i, i = 1,2,,N b, Eclidea zaklığı d ve başlagıç kod vektör listesii c j (0), j = 1, 2,,N c oldğ kabl edersek, LBG algoritması lokal optimm kod vektör listesii olştrabilmesi içi aşağıdaki üç kralı sırası ile işletmesi gerekmektedir; a) Orijial görütüye ait tüm vektörleri ortalaması ilk merkez olarak kabl edilir. c 1 = N b i=1 x i N b (6) b) Görütüdeki tüm merkezlere ± e ilave edilerek merkezler iye bölüür. c ia =c i + e, i=1,2, N c (7) c ib =c i - e, i=1,2, N c (8) c) c ia ve c ib merkezleri Eşitl(4,5) yardımı ile merkezleri değerleri sabit kalıcaya kadar işletilir. Blaık C-Ortalamalar Algoritması Blaık C-Ortalamalar (BCO) algoritması, ilk olarak (D, 1973) tarafıda blmş ve daha sora (Bezdek et al., 1984) tarafıda geelleştirilmiştir. İlerleye yıllarda algoritma, kümeleme üzerie çalışa değiş araştırmacılar tarafıda geliştirilmiştir (Kag et al., 2009; Ya-zhog et al., 2011). Basit ola b sııflama yötemi, sıır değişkeliği yüksek ola sııflara ait problemleri çözümü içi etkili bir yötemdir. B yötemde zaklık ölçütü karar verme foksiyodr ve e küçük olması isteir. Uzaklık hesabı, bir işaret vektörüü o sııfı merkezie ait vektörde çıkarılarak yapılır. Klas sııflama algoritmaları göz öüe alıdığıda X={x 1, x 2,, x }, bir işaret kümesi;, özitel sayısı; p, özitel vektörlerii boyt; c sııf veya öbek sayısı; V={v 1, v 2,,v c } sııf veya öbek merkezleri kümesi; U ise üyel matrisii göstermek üzere, öbek merkezi ifadesi Cilt / Volme: 7, Sayı / Isse: 1,
4 İlker KILIÇ ve Ark. v i k 1 k 1 x k ;i 1,2,..., c (9) şeklidedir.d, k cı vektörü i ol sııfta Eclidea zaklığı d x k v i p j1 x kj v ij 2 (10) şeklidedir. X kümesii e iyi öbekleştiği dağılımı w U,V c J d (11) k 1 i1 2 hedef foksiyo miimm yapa değerdir. Klas küme kavramı içi verile b ifadede üyel değerleri 1 ya da 0 değerii alır. BCO foksiyolarıda J m U, V c k1 i1 m d 2 (12) şeklide ifade edilir. d zaklığı (10) deklemdeki taıma yg şekilde ifade edilmektedir. Brada üyel değeri 0 ile 1 arasıda sosz sayıda değer alabilmektedir. Hedef foksiyodaki m değeri, 1 ile sosz arasıda bir değer ala blaıklığı artıra bir kotrol parametresidir. Literatürde geellle m=2 değeri seçilmektedir. J m blaık karesel hata hedef foksiyo olmak üzere miimm değeride, öbek merkezlerii so değerlerie laşılır. Her bir iterasyoda üyel değerlerii hesabı, c j1 d d 1 jk 2 m1 (13) ile yapılmaktadır. B ifadede, k cı işaret vektörüü i ci sııfa ait olma derecesi ola üyel değerii vermektedir. Öbek merkezi ifadesi ise keski küme taımıda farklı olp b ifadeye blaık üyel değerleri girmektedir. Ba göre blaık öbek merkezi ifadesi ; 118 Iğdır Üi. Fe Bilimleri Est. Der. / Iğdır Uiv. J. Ist. Sci. & Tech.
5 Görütü Sıkıştırmada Kod Vektör Listesi Üretimi İçi Yei Bir Bölme Tabalı LBG Algoritması v i k 1 k1 m x m k ; i 1, 2,3,..., c (14) şeklide yazılabilir. BCO algoritmasıı takip ettiği adımlar aşağıda verilmiştir : 1. adım : Başlagıç değerlerii belirle (üyel değerleri, c sııf (öbek) sayısı, e hata değeri). 2. adım : Blaık öbek merkezlerii, Eşitl(14) deklemii kllaarak hesapla 3. adım : Eşitl(10) deklemii kllaarak her bir işaret vektörü içi Eclidea zaklığıı hesapla 4. adım : Yei üyel değerlerii, Eşitl(13) ifadesii kllaarak hesapla. 5. adım : Blaık öbek merkezlerii gücelle K-Ortalamalar Algoritması Algoritma ilk olarak Start P. Lloyd tarafıda geliştirilmiştir (Lloyd, 1982). Algoritmaı basit ve kllaışlı olmasıda dolayı birçok araştırmacı b algoritma üzeride çalışmış ve algoritmayı daha iyi soç verecek şekilde geliştirmişlerdir (Bagirov ve ark., 2011; Bai ve ark., 2013; Tzortzis ve Las, 2014). Stadart K-Ortalamalar algoritması, adet sayısal veriyi öcede belirlee k adet kümeye Eclidea zaklığıı kllaarak böler. B bölüe kümelere Vorooi hücreleri deir. k, küme sayısı olp algoritmaya dışarıda girilmektedir. S={S 1, S 2,, S k } veri içeriside olşa k adet kümeyi temsil edip K-Ortalamalar algoritmasıda amaç (15) ol deklemdeki hedef foksiyo miimize etmektir. J = arg mi kk NNNN xx ii ii 2 ii=1 xxssss, S Brada m i, i. kümei ortalaması, N i, S i kümesii elema sayısıdır. Algoritmaı adımları; 1.Adım: k adet küme merkezi veri setide rasgele olarak seçilir. (15) 2.Adım: Veri setideki her bir x p vektörüü k adet küme merkezlerie ola Eclidea zaklığı hesaplaır. Veri, hesaplaa zaklıklar içide e küçük ola kümeye ataır. S i ={x p : x p m i 2 < x p m j 2 j, 1 jk (16) 3.Adım:Herbir kümeye ait yei küme merkezleri Eşitl(6) ile belirleir. 4.Adım: Yei küme merkezleri ile bir öceki iterasyoda hesaplaa küme merkezleri arasıdaki mtlak farkları toplamı öcede belirlee bir e eş değeride büyük ise adım2 ye gidilir aksi drmda algoritma drdrlr. Yei Bölme Tabalı Hata Kotrollü Geliştirilmiş LBG Algoritması Bölme tabalı LBG algoritmasıda merkez sayısıı i katıa çıkara bölme işlemi bölgeleri hata ile belirleir mtarlarıı dkate almada stadart yglaa bir işlemdir. Herhegi bir bölgei OKH değeri az ya da çok olmasıa bakılmaksızı bölgeye yei i merkez atamaktadır. B da baze bölgei ihtiyacı olmamasıa rağme fazlada yei merkez atamasıa ede olmaktadır. Cilt / Volme: 7, Sayı / Isse: 1,
6 İlker KILIÇ ve Ark. (a) (b) (c) Şekil 1. a) YLBG algoritmasıda belirlemiş üç bölge b) OKH 3 e büyük hata değeri olarak belirlemiş ve eski merkeze e zaklığıda i yei merkez olştrlmştr. c) Dört bölge gücelleerek so halie getirilmiştir. d) İkici bölgei e yüksek OKH değerie sahip oldğ tespit edilmiş ve merkez bölüerek çoğaltılmıştır (d) Öerile YLBG tekiğide ise verilere yei bir merkez ataacağı zama tüm bölgeleri ayrı ayrı OKH değerleri hesaplamakta ve OKH değeri e yüksek ola bölgede eski merkez bölüerek yei merkez olştrlmaktadır. B yötem sayeside resmi tüm bölgelerie ait OKH değerleri oldkça düşük kalmaktadır. Şekil 1 de YLBG algoritmasıa ait b işlem gösterilmiştir.öerile YLBG algoritmasıı adımları aşağıda sıralamıştır. Adım 1: Görütüye ait tüm vektörleri ortalaması ilk merkez olarak kabl edilir. c 1 = N b i=1 x i N b (17) Adım 2: Görütüde hatası e yüksek merkez tespit edilip ± e ilavesi ile bölgeye ait i yei merkez olştrlr. Bölüe eski merkez yok edilir. 120 Iğdır Üi. Fe Bilimleri Est. Der. / Iğdır Uiv. J. Ist. Sci. & Tech.
7 Görütü Sıkıştırmada Kod Vektör Listesi Üretimi İçi Yei Bir Bölme Tabalı LBG Algoritması c ia =c i + e, i=1,2, N c (18) c ib =c i - e, i=1,2, N c (19) Adım 3: Tüm merkezler Eclidea zaklığı kllaılarak sabitleiceye kadar gücelleir. Yei bir merkez blacaksa Adım 4 e gidilir aksi drmda algoritma soladırılır. Adım 4: Tüm merkezlere ait OKH değerleri hesaplaır, Adım 2 ye gidilir. BULGULAR VE TARTIŞMA Öerile YLBG algoritması 256x256 psel boyta sahip stadart Lea, Peppers, Baboo, sayısal görütüleri üzeride yglamıştır. Sayısal görütü 4x4 pixel boyta sahip 4096 adet vektöre bölüerek aaliz yapılmıştır. Herbir algoritma içi 8, 16, 32, 64, 128 adet kod vektör listesi olştrlp OKH değerleri hesaplamıştır. Simülasyolarda YLBG algoritması stadart K-Ortalamalar (KO), LBG ve Blaık C-Ortalamalar (BCO) ile karşılaştırılmış, otalama karesel hata( OKH ) performas ölçütüe göre üstü oldğ görülmüştür. Algoritmaları zama açısıda performasları icelediğide KO ı e hızlı, daha sora sırası ile LBG, YLBG ve BCO algoritmalarıı geldiği görülmektedir. YLBG algoritmasıı LBG algoritmasıa göre daha iyi soçları makl sayılablecek bir gecme ile elde ettiği görülmüştür. B gecmei edei ise YLBG algoritmasıda fazlada tüm bölgeleri OKH değerlerii hesaplamasıda kayaklı zama gecmesidir. Stadart görütülerde Lea, Peppers, Babboo görütülerie ait soçlar sırası ile Çizelge 1-3 de gösterilmiştir. BCO, LBG ve YLBG algoritmalarıa ait görsel karşılaştırmalı soçlar ise Şekil 2 de gösterilmiştir. Çizelge 1. Stadart 256x256 Lea görütüsüe ait değiş boytlardaki kod vektör listesi içi OKH / Zama (s) performasları Kod vektör listesi boyt/ Algoritmalar OKH/zama BCO OKH/zama K-Ortalamalar OKH/zama LBG OKH/zama YLBG / / / / / / / / / / / / / / / / / / / /34.1 Çizelge 2. Stadart 256x256 Peppers görütüsüe ait değiş boytlardaki kod vektör listesi içi OKH / Zama (s) performasları Kod vektör listesi boyt/ Algoritmalar BCO K-Ortalamalar LBG YLBG / / / / / / / / / / / / / / / / / / / /36.6 Cilt / Volme: 7, Sayı / Isse: 1,
8 İlker KILIÇ ve Ark. Çizelge 3. Stadart 256x256 Baboo görütüsüe ait değiş boytlardaki kod vektör listesi içi OKH / Zama (s) performasları Kod vektör listesi boyt/ Algoritmalar BCO K-Ortalamalar LBG YLBG / / / / / / / / / / / / / / / / / / /35.1 (a) Origial 256x256 Baboo (a) Blaık C-Ortalamalar, OKH= (a) LBG, OKH = (a) YLBG, OKH = Şekil Kod vektor listesi ici Orijial, BCO, LBG, YLBG algoritmalarıı OKH performaslarıı görsel karşılaştırması 122 Iğdır Üi. Fe Bilimleri Est. Der. / Iğdır Uiv. J. Ist. Sci. & Tech.
9 Görütü Sıkıştırmada Kod Vektör Listesi Üretimi İçi Yei Bir Bölme Tabalı LBG Algoritması SONUÇ B çalışmada stadart görütü kümeleme algoritması LBG geliştirilmiştir. Öerile yei tekte (YLBG), LBG algoritması içerisideki var ola tüm kümeleri iye bölüp yei kümeler olştrma işlemi yerie sadece hatası e fazla ola bölge tespit edilmiş ve o bölgei merkezi iye bölüerek merkez artırması sağlamıştır. Böylece mevct stadart LBG de farklı olarak merkezler teker teker artırılıp kod vektör listesii performası global olarak artırılmıştır. B çalışmada öerile yei tek stadart görütülere yglamış, K-Ortalamalar (KO), LBG ve Blaık C-Ortalamalar (BCO) ile karşılaştırılmış, otalama karesel hata( OKH) performas ölçütüe göre üstü oldğ görülmüştür. KAYNAKLAR Gray RM, Vector Qatizatio. IEEE ASSP Magazie, 1(2): Lide Y, Bzo A, Gray RM, A Algorithm for Vector Qatizer Desig. IEEE Trasactios o Commicatios, 28: Li YC, Tai SC, A Fast Lide-Bzo-Gray Algorithm i Image Vector Qatizatio. IEEE Trasactios o Circits ad Systems-II : Aalog ad Digital Sigal Processig, 45: Patae G, Rsso M, The ehaced LBG algorithm. Neral Networks, 14: Tsai CW, Lee CY, Chiag MC, Yag CS, A fast VQ codebook geeratio algorithm via patter redctio. Patter Recogitio Letters, 30: Pa ZB, Y GH, Li Y, Improved fast LBG traiig algorithm i Hadamard domai. Electroics Letters, 47(8): K NY, Chag SC, Hwag SH, Biary search vector qatizatio. AASRI Procedia, 8: Kha MAU, Mosa WA, Kha TM, Etropy-costraied reflected residal vector qatizatio: A realizatio of large block vector qatizatio. Opt, 126: Khah SS, Choakria AD, Gassier E, Geeralize d k -measbase d clsterig for temporal data der weighted ad kerel time warp. Patter Recogitio Letters, 75: D JC, A Fzzy Relative of the ISODATA Process ad Its Use i Detectig Compact Well-Separated Clsters. Joral of Cyberetics, 3: Bezdek JC, Ehrlich R, Fll W, FCM: The Fzzy C-Meas clsterig algorithm. Compters & Geoscieces, 10(2-3): Ya-zhog L, Ga H, Ji-k GU, Improved FCM algorithm sig differece of eighborhood iformatio. Joral of Compter Applicatios, 31(2): Kag J, Mi L, La Q, Li X, Li J, Novel modified fzzy c-meas algorithm with applicatios. Digital Sigal Processig, 19(2): Lloyd Start P, Least sqares qatizatio i PCM. IEEE Trasactios o Iformatio Theory, 28 (2): Bagirov AM, Ugo J, Webb D, Fast modified global k-meas algorithm for icremetal clster costrctio. Patter Recogitio 44(4): Bai L, Liag J, Si C, Dag C, Fast global k-meas clsterig based o local geometrical iformatio. Iformatio Scieces, 245: Tzortzis G, Las A, The MiMax k-meas clsterig algorithm. Patter Recogitio, 47: Cilt / Volme: 7, Sayı / Isse: 1,
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
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
DetaylıTUTGA 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,
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
Detaylı6. 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
DetaylıBÖLÜM 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
Detaylıİstatistik 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
Detaylıİstatistik 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
DetaylıTOPOLOJİK 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.
DetaylıDĐNAMĐĞĐNDE BELĐRSĐZLĐK ĐÇEREN BĐR UÇAĞIN BOYLAMASINA HAREKETĐNĐN DAYANIKLI DENETĐMĐ
DĐNAMĐĞĐNDE BEĐRSĐĐK ĐÇEREN BĐR UÇAĞIN BOYAMASINA HAREKEĐNĐN DAYANIKI DENEĐMĐ Güyaz ABAY Ahmet UÇAR Fırat Üiersitesi, Fe Bilimleri Estitüsü, Elektrik-Elektroik Müh. Aa Bilim Dalı, 39 Elazığ e-posta: g_ablay@yahoo.com
DetaylıHarmoni Arama Algoritmasının Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
Çukurova Üiversitesi Mühedislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 26(2), ss. 65-76, Aralık 2011 Çukurova Uiversity Joural of the Faculty of Egieerig ad Architecture, 26(2), pp.65-76, December 2011 Özet Harmoi
DetaylıSBE 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
Detaylıİstanbul 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
DetaylıHALL ETKİLİ AKIM TRANSFORMATÖRÜNÜN SPEKTRAL VE İSTATİSTİKSEL ANALİZİ
ISSN:306-3 e-joural of New World Scieces Academy 2008, Volume: 3, Number: 2 Article Number: A0075 NATURAL AND APPLIED SCIENCES ELECTRIC AND ELECTRONIC ENGINEERING BİR Received: September 2007 Accepted:
DetaylıDEÜ 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
DetaylıNormal 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
DetaylıAN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM (ABC) APROACH TO NONCONVEX ECONOMIC POWER DISPATCH PROBLEMS WITH VALVE POINT EFFECT
Fırat Üiversitesi-Elazığ VALF NOKTA ETKİLİ KONVEKS OLMAYAN EKONOMİK GÜÇ DAĞITIM PROBLEMLERİNE YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI (ABC) YAKLAŞIMI AN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM (ABC) APROACH TO NONCONVEX
DetaylıObje 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,
DetaylıHipotez Testleri. Parametrik Testler
Hipotez Testleri Parametrik Testler Hipotez Testide Adımlar Bir araştırma sorusuu belirlemesi Araştırma sorusua dayaa istatistiki hipotezleri oluşturulması (H 0 ve H A ) Hedef populasyoda öreklemi elde
DetaylıBir 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.
DetaylıCebirsel 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
DetaylıHİPOTEZ 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
DetaylıPOLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,
POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x
Detaylıİstatistik 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıNİĞDE 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,
DetaylıEnflasyon 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
DetaylıEÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 4-2 Yıl: 2011 113-124
EÜFBED - Fe Bilimleri Estitüsü Dergisi Cilt-Sa: 4- Yl: 3-4 STURM LİOUVİLLE FARK OERATÖRÜNÜN SEKTRAL ÖZELLİKLERİ SECTRAL ROERTIES OF THE STURM LIOUVILLE DIFFERENCE OERATOR Ateki ERYILMAZ * e Bileder AŞAOĞLU
DetaylıDALGACIK DÖNÜġÜMÜ ĠLE ARK OCAĞI AKIM VE GERĠLĠM HARMONĠK ANALĠZĠ
DALGACIK DÖNÜġÜMÜ ĠLE ARK OCAĞI AKIM VE GERĠLĠM HARMONĠK ANALĠZĠ G. Gülde Köktürk Hacer Şekerci Öztra Dokz Eylül Üiversitesi Dokz Eylül Üiversitesi glde.koktrk@de.ed.tr hacer.oztra@de.ed.tr Özet : B çalışma,
Detaylıİnsan Yüzü Resimlerinin Sorgulamaya Uygun ve Bölgelendirmeye Dayalı Kodlanması
1 Giriş: İnsan Yüzü Resimlerinin Sorgulamaya Uygun ve Bölgelendirmeye Dayalı Kodlanması Hatice Çınar, Ö Nezih Gerek Anadolu Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Müh Böl, Eskişehir ongerek@anadoluedutr, hacinar@anadoluedutr
DetaylıStandart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme
5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli
DetaylıDiferansiyel 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
DetaylıNİÇİN ÖRNEKLEME YAPILIR?
İÇİ ÖREKEME YAPIIR? Zama Kısıdı Maliyeti Azaltma Hata Oraıı Azaltma Souca Ulaşma Hızı Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRİOĞU Araş.Gör. Efe SARIBAY Örekleme Teorisi kousuu içide, Örekleme Tipleri populasyoda örek
DetaylıHARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI
HRY-ROSS MTOU V UYGUNMSI ğ şebekelerde debi bir oktaya çeşitli yollarda gelebildiği içi, şebekei er agi bir borusua suyu agi yolda geldiğii ilk bakışta söyleyebilmek geellikle mümkü değildir. Çözümleme
Detaylı4/4/2013. 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)
DetaylıSAYISAL 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
Detaylılimiti reel sayı Sonuç:
6 TÜREV MAT Bara Yücel Taı: a, br veriliş ols. olak üzere : a, b R oksiyo ab, içi li liiti reel sayı ise, b liit değerie oksiyo oktasıdaki türevi deir ve d dy, ya da biçiide gösterilir. d d Ba göre, li
DetaylıSERTLİK ÖLÇME CİHAZLARI KALİBRASYONU
SRTLİK ÖLÇM CİAZLARI KALİBRASYONU Meti BULUT BMS Blt Makia Saayi ve Ticaret Ltd. Şti. İkitelli Orgaize Saayi Bölgesi Dolapdere Saayi Sitesi Ada-4 No: 7-9 Başakşehir / İSTANBUL Tel : +90 212 671 02 24 /
DetaylıDoğrusal Olmayan Kısıtlı Programlama ile Yapay Sinir Ağlarının Eğitilmesi ÖZET
Doğrusal Olmaya Kısıtlı Programlama ile Yapay Siir Ağlarıı Eğitilmesi Sabri ERDEM 1 ve Şe ÇAKIR 2 1 Dokuz Eylül Üiv. İşletme Fak., İg. İşletme Bölümü, İzmir, Türkiye sabri.erdem@deu.edu.tr 2 Dokuz Eylül
DetaylıİSTATİSTİK 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
DetaylıTahmin Edici Elde Etme Yöntemleri
6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme
DetaylıİKİ 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(c) λ>>d. (b) λ d. (a) λ<<d
1. Geometrik Otik Geometrik otik düzgü düzlem elektromayetik dalgaları arklı malzemeleri ara yüzeyide yasıma ve kırılmasıı ieler. Pratikte dalgaları madde ile etkileşmeside düzgü düzlem dalgalarda bahsedemeyiz.
DetaylıOLİMPİYAT SINAVI. 9 x.sin x + 4 / x.sin x, 0 x π İfadesinin alabileceği en küçük tamsayı değeri kaçtır? A) 14 B) 13 C) 12 D) 11 E) 10
. ( ) ( ) 9 x.si x + 4 / x.si x, 0 x π İfadesii alabileceği e küçük tamsayı değeri A) 4 B) 3 C) D) E) 0. Yuvarlak bir masa etrafıda otura 5 şövalye arasıda rasgele seçile 3 taeside e az ikisii ya yaa oturma
DetaylıANA 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
DetaylıÖRNEKLEME 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
Detaylı6. 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
DetaylıWEIBULL 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
DetaylıParçacık Sürü Optimizasyon Algoritmasının Termik Birimlerden Oluşan Çevresel Ekonomik Güç Dağıtım Problemlerine Uygulanması
6 th Iteratioal Advaced Techologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Parçacık Sürü Optimizasyo Algoritmasıı Termik Birimlerde Oluşa Çevresel Ekoomik Güç Dağıtım Problemlerie Uygulaması
Detaylı(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
DetaylıIII. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, Ekim 2010, Gebze KOCAELİ
III. Uzakta Algılaa ve Coğrafi Bilgi Sisteleri Sepozyuu, 3 Eki 200, Gebze KOCAELİ GÖRÜNÜR VE TERMAL GÖRÜNTÜLERİN BİRLEŞTİRİLMESİNDE KULLANILAN ÇOKLU-ÖLÇEKLİ YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI V. Aslataş, R.
Detaylı3-Şekil bakımından kararlı ve sarsıntıya dayanıklı olması. 4-Işık renginin mümkün oldukça güneş ışığına yakın olması
Işık Kayakları Geel olarak ışık kayaklarıda ş özellikler araır. 1-Etkilik faktörüü büyük olması 2-Ömrüü z olması 3-Şekil bakımıda kararlı ve sarsıtıya dayaıklı olması 4-Işık regii mümkü oldkça güeş ışığıa
DetaylıDiferansiyel 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.
DetaylıGayrimenkul 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
DetaylıİŞLETİM 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
DetaylıPOLİNOMLARDA 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
DetaylıKi- kare Bağımsızlık Testi
PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm
Detaylı4/16/2013. 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
DetaylıNOT: 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
DetaylıGAUSS 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
DetaylıAN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM (ABC) APROACH TO ENVIRONMENTAL ECONOMIC POWER DISPATCH PROBLEMS
Fırat Üiversitesi-Elazığ ÇEVRESEL EKONOMİK GÜÇ DAĞITIM PROBLEMLERİNE YAPAY ARI KOLONİ ALGORİTMASI (ABC) YAKLAŞIMI AN ARTIFICIAL BEE COLONY ALGORITHM (ABC) APROACH TO ENVIRONMENTAL ECONOMIC POWER DISPATCH
DetaylıSİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI
DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI Kutuplar, Sıfırlar ve Zama Cevabı Kavramı Birici Mertebede Sistemleri Zama Cevabı İkici
DetaylıVeteriner İlaçları Satış Yetkisinin Veteriner Hekimliği Açısından Değerlendirilmesi: II. İlaç Satış Yetkisinin Vizyon ve Bilanço Üzerine Etkileri [1]
Kafkas Uiv Vet Fak Derg 6 ():, 00 DOI:0./kvfd.00.6 RESEARCH ARTICLE Veterier İlaçları Satış Yetkisii Veterier Hekimliği Açısıda Değerledirilmesi: II. İlaç Satış Yetkisii Vizyo ve Bilaço Üzerie Etkileri
DetaylıDİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME
DİKDÖRTGEN SPİRAL ANTENLER ÜZERİNE BİR İNCELEME Uğur SAYNAK ve Alp KUŞTEPELİ Elektrik-Elektroik Mühedisliği Bölümü İzmir Yüksek Tekoloji Estitüsü, 35430, Urla, İZMİR e-posta: ugursayak@iyte.edu.tr e-posta:
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN
VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine
DetaylıHARMONİK 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
DetaylıELEMANLARI DENK KÜMELER OLAN VE HER FARKLI İKİ ELEMANININ SİMETRİK FARKINI İÇEREN KÜMELERİN ELEMAN SAYILARININ EN BÜYÜK DEĞERİ
ÖZEL EGE LİSESİ ELEMANLARI DENK KÜMELER OLAN VE HER FARKLI İKİ ELEMANININ SİMETRİK FARKINI İÇEREN KÜMELERİN ELEMAN SAYILARININ EN BÜYÜK DEĞERİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: ATAHAN ÖZDEMİR DANIŞMAN ÖĞRETMEN: DEFNE
DetaylıEl 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
DetaylıTermik Üretim Birimlerinden Oluşan Çevresel-Ekonomik Güç Dağıtım Probleminin Genetik Algoritma Yöntemiyle Çözümü
ermik Üretim Birimleride Oluşa Çevresel-Ekoomik üç Dağıtım Problemii eetik Algoritma Yötemiyle Çözümü Celal YAŞAR, Serdar ÖZYÖN, Hasa EMURAŞ 3, Mühedislik Fakültesi, Elektrik-Elektroik Müh. Bölümü, Dumlupıar
DetaylıVektör 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
DetaylıSaha Geri Dönüş Oran n AR-GE Aşamas nda İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi Field Return Rate Estimation in R&D Phase with an Indicator
Tekca A. T., Kahramaoğlu G., Yatır M. N., Kirişke B., Güdüzalp M., Saha Geri Döüş Oraıı AR-GE Aşamasıda İdikatör ile Tahmi Etme Yötemi, EMO Bilimsel Dergi, Cilt 1, Sayı 2, Syf 67-74, Aralık 2011 Saha Geri
DetaylıSaha Geri Dönüş Oranını AR-GE Aşamasında İndikatör ile Tahmin Etme Yöntemi Field Return Rate Estimation in R&D Phase with an Indicator
Saha Geri Döüş Oraıı AR-GE Aşamasıda İdikatör ile Tahmi Etme Yötemi Field Retur Rate Estimatio i R&D Phase with a Idicator Ali Tarka Tekca 1, Gürme Kahramaoğlu 1, Mustafa Nevzat Yatır 1, Barbaros Kirişke
DetaylıMühendislik 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
DetaylıProblem 1. Problem 2. Problem 3. Problem 4. PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisan 2010 LİSE - PROBLEMLERİ
PURPLE COMET MATEMATİK BULUŞMASI Nisa 2010 LİSE - PROBLEMLERİ c Copyright Titu Adreescu ad Joatha Kae Çeviri. Sibel Kılıçarsla Casu ve Fatih Kürşat Casu Problem 1 m ve aralarıda asal pozitif tam sayılar
DetaylıİNTERNET 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,
Detaylıİki 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
DetaylıDENEY 4 Birinci Dereceden Sistem
DENEY 4 Birici Derecede Sistem DENEYİN AMACI. Birici derecede sistemi geçici tepkesii icelemek.. Birici derecede sistemi karakteristiklerii icelemek. 3. Birici derecede sistemi zama sabitii ve kararlı-durum
DetaylıBir Biyoreaktör Sisteminin Gürbüz Nörokontrolü
OK'7 Bildiriler Kitab stabul, 5-7 Eylül 7 Bir Biyoreaktör Sistemii Gürbüz Nörokotrolü Başak Üal ve Mehmet Öder Efe Makia Mühedisliği Bölümü OBB Ekoomi ve ekoloji Üiversitesi, Söğütözü, Akara bual@etu.edu.tr
DetaylıBilgi Getirimi Tabanlı Yazılım Hata Konumlandırması
Bilgi Getirimi Tabalı Yazılım Hata Koumladırması Deiz KILINÇ 1, Fatih YÜCALAR 1, Emi BORANDAĞ 1, Hasa AKYOL 1, Tuğrul Ca ŞÖLLÜ 1 1 Celal Bayar Üiversitesi, Yazılım Mühedisliği Bölümü, Maisa deiz.kilic@cbu.edu.tr,
DetaylıTek Bir Sistem için Çıktı Analizi
Tek Bir Sistem içi Çıktı Aalizi Bezetim ile üretile verile icelemesie Çıktı Aalizi deir. Çıktı Aalizi, bir sistemi performasıı tahmi etmek veya iki veya daha fazla alteratif sistem tasarımıı karşılaştırmaktır.
Detaylı3D 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
DetaylıİSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ
İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre
DetaylıPROJE RAPORU. PROJENİN ADI: Karmaşık Sayıların n. Dereceden Kökler Toplamı ve Trigonometrik Yansımaları
PROJE RAPORU PROJENİN ADI: Karmaşık Sayıları. Derecede Kökler Toplamı ve Trigoometrik Yasımaları PROJENİN AMACI: Karmaşık sayıı karekökleri toplamı sıfırdır. Peki. derecede kök toplamı içi de geçerli miydi?
DetaylıVeri 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
DetaylıVII. OLİMPİYAT SINAVI. Sınava Katılan Tüm Talebe Arkadaşlara Başarılar Dileriz SORULAR k polinomu ( )
Sıava Katıla Tüm Talebe Arkadaşlara Başarılar Dileriz SORULAR 2 997. ( )( )( ) ( ) ( ) k x x x... k. x... 997. x poliomu ( ) a x a x... a x, a 0 ve k < k
DetaylıMesut Hüseyinoğlu Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 mesuth@dicle.edu.tr 2010 www.newwsa.com Diyarbakir-Turkey
ISSN:1306-3111 e-joural of New World Scieces Academy 011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A01 ENGINEERING SCIENCES Received: October 010 Mesut Hüseyioğlu Accepted: Jauary 011 Ferhat Çıra Series
Detaylısorusu 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
DetaylıISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ
.4.26 5. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ Mekul Kıymet Yatırımlarıı Değerlemesi Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Temel Değerleme Modeli Mekul Kıymet Değerlemesi
DetaylıMakine Öğrenmesi 2. hafta
Makine Öğrenmesi 2. hafta Uzaklığa dayalı gruplandırma K-means kümeleme K-NN sınıflayıcı 1 Uzaklığa dayalı gruplandırma Makine öğrenmesinde amaç birbirine en çok benzeyen veri noktalarını aynı grup içerisinde
Detaylı1. BÖLÜM VEKTÖRLER 1
1. BÖLÜM VEKTÖRLER 1 Tanım:Matematik, istatistik, mekanik, gibi çeşitli bilim dallarında znlk, alan, hacim, yoğnlk, kütle, elektriksel yük, gibi büyüklükler, cebirsel krallara göre ifade edilirler. B tür
DetaylıVEKTÖR SENSÖR DİZİNLERİ İÇİN AKUSTİK MOD HÜZME OLUŞTURUCU
10. ULUSAL AKUSTİK KONGRESİ YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ODİTORYUMU, İSTANBUL 16-17 Aralık 2013 VEKTÖR SENSÖR DİZİNLERİ İÇİN AKUSTİK MOD HÜZME OLUŞTURUCU M. Berke Gür 1 1 Bahçeşehir Üiversitesi, Beşiktaş,
DetaylıÖğretim Üyesi. Topoğrafya İnşaat Mühendisliği
Öğretim Üyesi Mehmet Zeki COŞKUN Y. Doç. Dr. İşaat Fak., Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Ölçme Tekiği Aabilim Dalı (1) 85-6573 coskumeh@itu.edu.tr http://atlas.cc.itu.edu.tr/~cosku Adres Öğreci görüşme saatleri:
DetaylıTEKNOLOJĐK 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
Detaylı27 Ağustos 2011 CUMARTESİ Resmî Gazete Sayı : 28038 TEBLİĞ
7 Ağustos 011 CUMARTESİ Resmî Gazete Sayı : 8038 TEBLİĞ Bilgi Tekolojileri ve ĠletiĢim Kurumuda: SABĠT TELEFON HĠZMETĠNE ĠLĠġKĠN HĠZMET KALĠTESĠ TEBLĠĞĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayaak ve Taımlar Amaç
DetaylıİDEAL ÇARPIMLARI (IDEAL PRODUCTS)
T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ FEN EDEBİYAT FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ (IDEAL PRODUCTS) 070216013 TUĞBA ÖZMEN 080216038 AYŞE MUTLU 080216064 SEVİLAY HOROZ Nil ehri, Düyaı e uzu ehridir (6.650
DetaylıVenn Şeması ile Alt Kümeleri Saymak
Ve Şeması ile lt Kümeleri Saymak Osma Ekiz Bu çalışmada verile bir kümei çeşitli özellikleri sağlaya alt küme veya alt kümlerii ve şeması yardımıyla saymaya çalışacağız. Temel presibimiz aradığımız alt
DetaylıÖrnek 2.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 7. Koşulsuz Durum Olasılıkları. Örnek 2.1
Örek.1 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 7 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocakta Web site: ocakta.bau.edu.tr E-mail: bocakta@gmail.com Reault marka otomobil sahilerii bir soraki otomobillerii de Reault
DetaylıALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI
ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim
DetaylıMACH 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
DetaylıYinelenen En Küçük Kareler Metoduyla Elektrik Güç Şebekesi Gerilim İşaretine Kilitlenmenin Benzetimi
Politekik Dergisi Joural of Polytechic Cilt:1 Sayı: 1 s.1-6, 009 Vol: 1 No: 1 pp.1-6, 009 Yielee E Küçük Kareler Metoduyla Elektrik Güç Şebekesi Gerilim İşaretie Kilitlemei Bezetimi H.Hüseyi SAYAN, İlha
Detaylı