Bulanık C Ortalamalar Kümeleme Tabanlı Hedef Eko Sinyal Ortamlarındaki Gerçek Hedef Sayısının Tespiti

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bulanık C Ortalamalar Kümeleme Tabanlı Hedef Eko Sinyal Ortamlarındaki Gerçek Hedef Sayısının Tespiti"

Transkript

1 Fırat Üv. Mühedsl Bller Dergs Fırat Uv. Joural of Egeerg 9(1), 73-8, 017 9(1), 73-8, 017 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt Derya AVCI Mll Eğt Baalığı, Elazığ, TÜRİYE deryaavc344@gal.co (Gelş/Receved: ;abul/Accepted: ) Özet Güüüzde, araşı radar hedef eo syal ortalarıda gerçe hedef ı tespt şle savua ssteler ve haberleşe alaıda öe arz ede oular arasıda yer alatadır. Özellle, brde fazla hedef syal buluduğu bu araşı hedef alaıda hedef larıı doğru br şelde belrlees büyü ölçüde öe azaıştır. Bu çalışada, herbr çde farlı larda hedef eo syal ola gerçe çolu hedef eo syal ortaları ullaılıştır. ullaıla gerçe çolu hedef eo syaller, radar deey setde elde edlştr. Daha sora se Daves-Bould (DB), The Xe-Be (XB), The PBM (Pahra, Badyopadhyay ad Maul), ad The Cals Harabasz (CH) Bulaı C Ortalaalar (BCO) deslee yöteler çolu eo syal bulua ortalarda doğru eo syal üe ı bula perforasları brbrler le arşılaştırılara değerledrlştr. Aahtar eleler: PBM-des, XB-des, DB-des, CH-des, Radar Eo Syal, Bulaı C Ortalaalar (BCO) algortası. Abstract Detecto of Real Target Nuber fro Radar Target Echo Sgal Evroet based o Fuzzy C Mea Clusterg Nowadays, the actual uber of coplex radar target detecto the evroet of the target echo sgal processg coucatos ad defese systes are aog the portace ssues Specfcally, the uber of targets the target area where the ultple targets of ths coplex sgal to detere accurately gaed cosderable portace. The, fdg the correct uber of cluster perforace of the Daves-Boule (DBE), The Xa-Me (XB), The PBM, ad The Cals the Harabasz (CH) Fuzzy C Meas (FCM) dexg ethod s evaluated coparso wth each other by usg these dexg ethods. I ths study, the actual ult-target echo sgals havg dfferet ubers of each target echo sgal s used. The real ultple-target echo sgals obtaed fro Radar experet set are used these studes. eywords: PBM-dex, XB-dex, DB-dex, CH-dex, Radar Echo Sgal, Fuzzy C Meas (FCM) algorth. 1. Grş Eo syal radar hedeflerde ger gele syallerdr. Eo syal, hedef ezl profl olara da adladırılablr. Lteratürde brço otoat hedef taıa çalışasıda eo syal ullaılıştır [1-11]. Güüüzde, araşı radar hedef eo syal ortalarıda gerçe hedef ı tespt şle savua ssteler ve haberleşe alaıda öe arz ede oular arasıda yer alatadır. Özellle, brde fazla hedef syal buluduğu bu araşı hedef alaıda hedef larıı doğru br şelde belrlees büyü ölçüde öe azaıştır [1-11]. Bu çalışada, araşı hedef eo syaller buluduğu herhag br ortada gerçe hedef blele brlte bu hedef eo syaller üelees şle Bulaı C Ortalaalar (BCO) üelee yöte ullaılara yapılıştır. Böylelle ullaıla gerçe radar deey setde elde edle arışı eo syaller e doğru hedef eo syal üeler bula ş hedefleştr. Buu ç, bu çalışada öcelle BCO algortası ullaılara brde fazla arışı eo syaller, o

2 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt ortada var olduları ble gerçe da eo syal üelere ayırılıştır. Sorasıda, BCO algortası ullaılara elde edle bu üelee larıı gerçeğe uygulu perforasları değerledrle ç sırasıyla Daves-Bould (DB), Xe-Be (XB), (Pahra, Badyopadhyay ad Maul) PBM ve Cals Harabasz (CH) geçerl desler ullaılıştır. Bu arşılaştıra şlede sırasıyla DB des u değer, XB des u değer, PBM des asu değer ve so olara CH des asu değer hag üe larıda elde edlrse, o üe ları arışı ortada gerçe eo syaller olara değerledrlştr. Bua göre u DB des değere sahp üelee e uygu üelee olara seçlştr. Mu XB des değere sahp üelee e uygu üelee olara seçlştr. Masu PBM des değere sahp üelee e uygu üelee olara seçlştr. So olara asu CH des değere sahp üelee e uygu üelee olara seçlştr. Bu çalışaı çolu hedef eo syaller bula alaıa atış olduğu yeller aşağıda addeler halde sıralaıştır: Lteratürde l defa araşı hedef eo syaller buluduğu herhag br ortada gerçe hedef BCO algortası ve bu algortaı geçerll des ler ola DB, XB, PBM ve CH yöteler ullaılara yüse doğrulu oraları le buluuştur. Buda dolayı bu te radar hedef syal şlee ve hedef taıa alalarıda ye br yötedr. Geellle brço çalışada et üelee geçerll değerledreler ç ullaıla, DB ve CH geçerll edesler, bu çalışada BCO algortası ç l defa ullaılıştır.. Çolu - Hedef Tab Blgsayar algortaları ullaara Çolu Hedef İzlee (ÇHİ) ortaıı yorulaa, radar hedef taıa şleler ve br veya brde fazla sesör ullaa gözet ssteler ç çoça ullaıla br yötedr [10]. Radar, ızılötes ve soar gb tp sesör sstelerde, çeştl ayalarda dolayı ortaya çıa ve radar ze dağıılığı, ya da teral gürültü gb ç hata 74 ayalarıda ayalaa ara pla gürültüler vardır. ÇHİ çalışalarıda, arışı hedef alaıda herhag br hedef belrlee ç radar hedef eo syaller ullaılır. He çolu hedef zleede ve otoat hedef taıada arışı br hedef alaıda br hedef eo syal doğru belrlees ve böylelle arışı hedef ortaıda aç adet hedef eo syal ües olduğuu buluası ço öeldr. Bu çalışada, araşı hedef eo syaller buluduğu herhag br ortada gerçe hedef blele brlte bu hedef eo syaller üelees şle BCO üelee yöte ullaılara gerçeleştrlştr. Daha sora se BCO algortasıı sırasıyla DB, XB, PBM ve CH geçerll deslee yöteler ullaılara, doğru üe ı bula perforasları brbrler le arşılaştırılara değerledrlştr. 3. Bulaı üelee Örütü sııfladırada öel br soru olara var ola sııflarda bezer eleaları buluasıda ve bu bezer eleaları sııfladırılasıı zor olableceğde söz edlştr [1]. Şdye adar, bulaı atığı, bu sorula başa çıa ç ço etl br araç olduğu aıtlaıştır. Bulaı sııfladırada deetl ve deetsz sııfladıra olara geel yalaşı buluatadır. Deetl sııfladıra algortaları hedef çıış verlere göre sııfladıra yapare, deetsz sııfladırada se hedef çıışlar olaala brlte sadece grş verler aç üeye bölüeceğ blgs vardır. Buda dolayı deetsz sııfladıra şle üelee olara adladırılatadır [1-14]. Bu çalışada BCO deetsz sııfladırıcı ullaıldığı ç bu algorta br üelee algortasıdır. BCO üelee yötede çıış eğt verler ullaılaz. Lteratürde farlı bulaı sııfladırıcılarda buluatadır. Farlı bulaı sııfladırıcı algortaları, farlı bulaı üeledrelere yol açablr [15]. BCO algortaları ullaılara yapıla üelee algortalarıda, değşe paraetreler ve / veya değşe başlagıç şartları da farlı souçlar vereblr [16, 17]. Bu edele, bulaı üelee şleler souçlarıı

3 doğrulaası gereldr. Bu aaçla BCO üelee algortalarıı üelee perforaslarıı tay ete ç lteratürde e yaygı ullaıla geçerll desler XB, PBM geçerll deslerdr. Burada yapıla stele teelde grş verler herhag br üeye at olup oladığıı bulatır. Bu şle soucuda elde edle üelee souçları daha öcede bahsedle geçerll desler ullaılara değerledrlecetr. Sıırladıralara bağlı br aaç fosyouu optzasyouu çere BCO algortası, e popüler bulaı üelee teğdr. BCO algortası l olara Du u çalışalarıda ullaılıştır [18]. BCO algortalarıı so şel Bezde [19] tarafıda ortaya ouştur. üe at ve üe etrops geçerll desler, BCO algortalarıı üelee souçlarıı doğrulaa ç gelştrlş e es geçerll rterlerdr [0, 1]. Referas () de belrtldğ gb, e y üelee soucuu elde ete ç üe atı asu ve üe etrops se u olara elde edles gereetedr. BCO üelee algortasıda herhag br grş vers hag üeye at olduğu bu üelere ola üyel derecelerde belrleeblr. Herhag br grş vers ç bütü üe üyel dereceler hesaplaır ve bu grş vers ç hag üe üyel dereces değer asusa bu grş vers o üeye at olduğu söyler. Bu duruda BCO üelee algortalarıda optu bulaı üelee gerçeleşesde grş verler üelere at ola üyel dereceler brbr le arşılaştırılara, asu üyel dereceler buluası e öel fatörler olara abul edlştr [1]. Gelştrle XB des dğer geçerll des yöteler le arşılaştırıldığıda grş verler farlı da üelere ayırdığı göze çarpatadır. 4. BCO üelee Algortası Lteratürde, bulaı üelee şleler ç BCO yöte e yaygı ullaıla algorta olara bahsedletedr. BCO algortasıı yapısı ısaca aşağıda gb açılaablr [1, 3]: Derya Avcı p Burada, X= {x 1, x,,x }, x ( 1 ) ola üzere adet etetsz ver vetörüü br 75 üesdr. c ( c ) se X üesde taılaa bulaı üeler br dır. u { u ( x ), 1 c,1 } se. vetörü. üeye ola üyel fosyoudur. Deleler 1-3 de şartlar sağladığı tadrde X üesde br sıırladırılış BCO algortası ullaılara, c da bulaı üe buluuş olur. 0 u 1,, (1) 0 u, () c 1 1 u 1, (3) Dele 3' te, bulaı c üeleede gerçeleştrle ısıtlaasız optzasyoda bahsedletedr. BCO üelee algortası se ısıtlı optzasyo şle le aaç fosyouu ze edere, bulaı c üelee şle gerçeleştretedr. BCO üelee algortasıda gerçeleştrle bu optzasyo prosedürüü aşağıda gb taılayablrz [1]: J Mu ( U, V; X ) ( u 1 1 Dele 3 e göre c ) x v A (4) Burada, U [ u], 1 c, 1 p üe atrs, V [ v ], 1 c le v üe erezler vetördür, 1 üyel dereces ağırlı ets ayarlaa ç br desdr ve. herhag br ç çarpı ordur. A Dele 4 de sıırladırılış optzasyo proble, Dele 5 ve 6 da üe erezler ve lgl üyel fosyoları le lgl bağıtılar ullaılara çözületedr [3]. 1 v, 1 c (5) u 1 u x

4 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt u c j1 x x 1 v v j A A / 1, 1 c, 1 (6) Dele 5 ve 6 terarlaalı br optzasyo prosedürü teşletetedr [1]. Lteratürde, terarlaalı algortaları türü vardır []: bu algortaları brc tpde, tae yelee ç, sırayla hesaplaa tarlar V -1, U, V, ve V V 1 err duruuu doğrular. Bu algortaları c tp dzs hesaplaıre U -1, V, U, ve U 1 duruu otrol U err edlr. Algortalar arasıda teel farlılı, brc algortaya göre daha fazla paraetre yaısaası yapası geretğ ç c algorta daha yavaştır [1, ]. Cheg ve aradaşları [4] bu c tp algortaı hızıı -3 at daha da artırıştır. Bu çalışada ullaıla BCO üelee algortası aşağıda gb özetleeblr [1]: 1. Öcelle c üe, des değer ve v 1, v,, v c üe erezler başlagıç değerler seçlr,. Grş verler üelere ola üyel dereceler u ( 1 c, 1 ) Dele 6 ullaılara hesaplaır. ew ew 3. Dele 5 ullaılara, v 1, v,, ye üe erezler elde edlr. ew vc ew 4. Eğer v v ax şartı sağlaırsa, algorta durdurulur, şart sağlaazsa algorta Adı de tbare terar eder. 5. BCO Algortasıı üelee Perforasıı Değerledrles Bu çalışada, ullaıla BCO algortasıı radar hedef eo syaller üelee perforasıı değerledre ç dört çeşt geçerll des ullaılıştır. Bu desler sırasıyla Daves-Bould (DB) des, Xe-Be (XB) des, PBM (Pahra, Badyopadhyay ad Maul) des ve Cals Harabasz (CH) desdr. err Daves-Bould geçerll des Bu des üeler arasıda ayrıda üe ç dağılı toplaıı oraıı br fosyoudur [4].. üe çde dağılı aşağıda gb hesaplaatadır: S, q 1 C xc 1/ q q x z (7) ve C ve Cj üeler arasıda esafe aşağıda gb taılaır: d j, t p s1 z s z 1/ t t js z z j t. (8) Burada, S,q,. üede otaları q. oet q. öüdür ve bu ter. üede otaları yayılasıı br ölçüsüdür [4]. S,q, sııfıda herbr vetörü,. üe ereze ola ortalaa Öld uzalıdığır. d j,t,. ve j. üe erezler arasıda t. derecede Mows uzalığıdır [4]. Bu uzalı aşağıda gb hesaplaır: R, qt asu S, q S j, j dj, t j, q. (9) Daves-Bould (DB) des aşağıda gb taılayablrz: 1 DB 1 R, qt. (10) Gerçe üelee değere ulaşa ç DB des e aza drgee aaçlaatadır [4]. DB des las üelee geçerll des olasıa rağe, bu çalışada başarıyla BCO algortası ç geçerll des olara ullaılıştır. Xe-Be geçerll des Xe-Be (XB) geçerll des bulaı üelee desdr. Bu des geelleştrlş şel aşağıda gbdr [4, 5]: J S (d ) (11) 76

5 Derya Avcı J bulaı üelee ç aresel hataları toplaıdır [3] ve aşağıda gb buluur: J U, Z) ( u ) x z, (1) ( j1 1 j Burada 1 dur. U yu üelee atrs olara taılayablrz, U=[u j ] R. u j, üesde x j üyel dereces olara yorulaablr. Z üe erezler dzsdr, Z={z } R [4]. U ve Z hesaplaası ç ullaıla lşler aya [5] de ullaılalarla ayıdır. aya [4] de açılaa d se u üe uzalığıdır. Ver üesde evcut ola üe a S u değer arşılı gelr [4-9]. Pahra, Badyopadhyay ad Maul geçerll des Pahra, Badyopadhyay ad Maul (PBM) geçerll des bulaı üelee desdr. PBM geçerll des aşağıda gb taılayablrz [4]: j Cals Harabasz geçerll des ver otaları ve üeler ç Cals Harabasz (CH) geçerll des [6, 7] aşağıda gb hesaplaır: [ traceb /( 1)]. (17) [ tracew /( )] Burada, B ve W sırasıyla üe dağılıları arasıda ve çde z düşüü atrslerdr. Verlerde üeler doğru ı belrtede, CH des asu hyerarş düzey ullaılır [6]. üe dağılıları arasıda B atrs z düşüü aşağıda gbdr: trace B 1 z z, (18) Burada herhag br ver ües ağırlı erezdr. z üesde verler dır. W üe dağılı atrs çde z düşüü aşağıda gbdr: tracew 1 1 x z. (19) 1 E1 PBM ( ) x xd, (13) E Burada, üeler dır. E E E D 1 u j j1, j 1 x z j j (14) (15) ax z z. (16) Burada, ver setde verler topla, U(X) = [u j ] x verler ç br üe atrs ve z ües erez olara taılaatadır. üeler gerçe ı elde ete ç bu des de asze gereetedr [4]. 77 Böylece, CH des: z z x z CH / 1. (0) CH des las üelee yötelerde ullaıla geçerll des olasıa rağe, bu çalışada BCO algortası ç geçerll des olara başarıyla ullaılıştır. 6. Çolu Hedef Eo Syal Ver üeler Radar Deey Setde Elde Edles Bu çalışada, çolu hedef eo syal ver üeler elde ete ç aşağıda verle özelllerde br deey set ullaılıştır: 960/1 Model Lab-Volt radar deey set eğt aaçlı ve ço fosyoludur. Bu çalışada, bu deey setde elde edlş çolu hedef eo syaller 44 Hz örelee freası ola br ses artı le blgsayar ortaıa alııştır. Bu darbel radar sste paraeter özelller aşağıda sıralaıştır: - Darbe geşlğ: s

6 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt - RF oslatör: 9.4 GHz - Darbe Terarlaa Freası (PRF): 144 Hz - Radar alıcı ate-hedef tablası arasıda esafe: 115 c ve 170 c. Radar deey set ve ullaıla hedefler geler aşağıda sırasıyla Şel 1 ve de verlştr. çolu-hedef eo syalde elde edle ver setler Şel 5 de gösterletedr. Şel 3. MP - BMP eo syallerde oluşa çolu hedef obasyou Şel 1. Ço fosyolu 960/1 Model Lab-Volt radar deey set fotoğrafı MP BMP PCP Şel 4. MP - BMP eo syallerde oluşa çolu hedef obasyou YP Şel. Çolu hedef eo syal ver üeler elde ete ç radar deey setde ullaıla hedefler Çolu hedef eo syaller, üçü Metal Plaa (MP), Büyü Metal Plaa (BMP), Plast Ca Plaa (PCP), öşe Yasıtıcı Plaa (YP), üre () ve Sldr (S) hedefler çolu obasyoları le elde edlştr Radar deey set ullaara elde edle çolu-hedef eo syaller Çolu hedef eo syal obasyou MP - BMP hedef eo syaller Şel 3 te gösterlştr. Çolu hedef obasyou MP BMP da oluşa çolu-hedef eo syal Şel 4 te gösterlştr. Çolu hedef obasyou MP - MP PCP da oluşa S 78 Şel 5. MP - MP PCP da oluşa çolu-hedef eo syal çolu hedef obasyou Tablo 1 de bu çalışada ullaıla çolu hedef eo syal obasyoları, radar alıcı ate- hedef tablası arasıda esafeler,

7 ullaıla ver üeler ve gerçe üe ları verlştr. Tablo 1. Çolu hedef eo syal obasyoları, radar alıcı ate - hedef tablası arasıda esafeler, ullaıla ver üeler ve gerçe üe ları. Çolu hedef eo syaller obasyo u Radar alıcı ate- hedef tablası arasıda esafe Ver ües adı Gerçe üe MP - BMP 115 c prs1 MP - BMP 170 c prs MP - MP 90 c prs3 MP - MP 115 c prs4 MP - MP 170 c prs5 MP - MP - PCP MP - MP - PCP MP - S- PCP MP - S- PCP MP YP - S MP YP - S MP - PCP - S - BMP MP - PCP - S - BMP MP - S - MP BMP MP - S - - MP - BMP 115 c prs c prs c prs c prs c prs c prs c prs c prs c prs c prs Çolu Hedef Eo Syallere Geçerll İdesler Uygulaası Bu bölüde, radar deey setde elde edle ve 6. Bölüde bahsedle sırasıyla prs1, prs, prs3, prs4, prs5, prs6, prs7, prs8, prs9, prs10, prs11, prs1, prs13, prs14, prs15 arışı radar hedef eo syaller herbrde aç adet hedef eo syal ya aç adet hedef syal ües olduğuu bula ç l öce bu herbr araşı radar hedef syale BCO üelee algortası uygulaıştır. Daha sora BCO algortasıı radar hedef eo syaller üelee perforasıı değerledre ç dört çeşt geçerll des ullaılıştır. Bu desler sırasıyla Daves-Bould (DB) des, Xe-Be (XB) des, PBM (Pahra, Badyopadhyay ad Maul) des ve Cals Harabasz (CH) desdr. Bu uygulaa aşaaları aşağıda gbdr: Herbr arışı radar Derya Avcı 79 hedef eo syal ç sırasıyla tü DB-des, XB-des, PBM des ve CH-des değerler buluara dğer değerlerle arşılaştırılıştır. Herbr arışı radar hedef eo syal ç sırasıyla u DB-des değere, u XB-des değere, asu PBM-des değere ve asu CH-des değere sahp ola değer e uygu üelee olara seçlştr. Tablo 1 de belrtle ver setler her br ç bu yöte te te uygulaıştır. Bu souçlarda bazıları aşağıda Tablo -9 da verlştr. Tablo de elde edle souçlara göre prs1 ver set ç doğru üe ı ullaıla tü desler tarafıda üe olara buluduğu görületedr. Tablo 3 de elde edle souçlara göre prs ver set ç doğru üe ı ullaıla DB, XB ve PBM desler tarafıda üe olara buluduğu aca CH des tarafıda yalış br şelde 3 üe buluduğu görülüştür. Tablo 4 de elde edle souçlara göre prs3 ver set ç doğru üe ı ullaıla DB, XB ve PBM desler tarafıda üe olara buluduğu aca CH des tarafıda yalış br şelde 3 üe buluduğu görülüştür. Tablo 5 de elde edle souçlara göre prs5 ver set ç doğru üe ı ullaıla DB, XB ve PBM desler tarafıda üe olara buluduğu aca CH des tarafıda yalış br şelde 3 üe buluduğu görülüştür. Tablo 6 da elde edle souçlara göre prs7 ver ües ç XB ve PBM desler üeler uygu ı sağlare, DB ve CH desler prs7 ver set ç başarısız oluştur. Tablo 7 de elde edle souçlara göre prs11 ver set ç doğru üe ı ullaıla DB, XB ve PBM desler tarafıda 3 üe olara buluduğu aca CH des tarafıda yalış br şelde 4 üe buluduğu görülüştür. Tablo. BCO algortası ullaılara prs1 ver set ç (gerçe üe : ) üelee DB-des XBdedes PBM- CH-des İ Üç Dört Beş Altı Bulua üelee

8 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt Tablo 3. BCO algortası ullaılara prs ver set ç (gerçe üe : ) Tablo 4. BCO algortası ullaılara prs3 ver set ç (gerçe üe : ) Tablo 5. BCO algortası ullaılara prs5 ver set ç (gerçe üe : ) Tablo 7. BCO algortası ullaılara prs11 ver set ç (gerçe üe : 3) Tablo 8. BCO algortası ullaılara prs1 ver set ç (gerçe üe : 4) üelee Bulua üelee Tablo 9. BCO algortası ullaılara prs15 ver set ç (gerçe üe : 5) DB-des XBdes PBMdes CHdes İ Üç Dört Beş Altı üelee DB-des XBdes PBMdes CHdes İ Üç Dört Beş Altı Bulua üelee DB-des XBdes PBMdes CHdes İ Üç Dört Beş Altı üelee DB-des XBdes PBMdes CHdes İ Üç Dört Beş Altı Bulua üelee Tablo 8 de elde edle souçlara göre prs1 ver ües ç PBM des üeler uygu da sağlare, DB, XB ve CH des prs1 ver set ç başarısız oluştur. Tablo 9 da elde edle souçlara göre prs15 ver ües ç PBM des üeler uygu da sağlare, DB, XB ve CH desler prs15 ver setler ç başarısız oluştur. Tablo 6. BCO algortası ullaılara prs7 ver set ç (gerçe üe : 3) üelee üelee DB-des XBdedes PBM- CH-des İ Üç Dört Beş Altı Bulua üelee 3 üelee DB-des XBdes PBMdes CHdes İ Üç Dört Beş Altı Bulua üelee 3 üelee DB-des XBdes PBMdes CHdes İ Üç Dört Beş Altı Bulua üelee 3 Bulua üelee Souçlar Bulaı üe geçerll desler ullaılara radar eo syaller gerçe üe ı estr ousuda daha öcede yapıla çalışalar ç lteratür taraası gerçeleştrldğde radar eo syaller le ta bağlatılı olaya ve çoğulula farlı türde arışı syallerle lgl braç çalışa tespt edlştr. Bu edele yapıla çalışaı souçları, ltertürde başa br eşdeğer çalışa oladığıda arşılaştırılaaıştır. Yede aşağıda bulaı üe geçerll desler ullaılara gerçeleştrle farlı türde radyo syaller, 3 boyutlu radar syaller, Doppler syaller üelee çalışalarıda söz edlştr [30-3]. Burada da alaşıldığı gb güüüzde araşı br radar eo syal ortaıda varola gerçe eo syal larıı tespt ousu ye

9 çalışadır. Bu çalışada, radar deey setde elde edle ve 6. Bölüde bahsedle sırasıyla prs1, prs, prs3, prs4, prs5, prs6, prs7, prs8, prs9, prs10, prs11, prs1, prs13, prs14, prs15 arışı radar hedef eo syaller herbrde aç adet hedef eo syal ya aç adet hedef syal ües olduğuu bula ç l öce bu herbr araşı radar hedef syale BCO üelee algortası uygulaıştır. Daha sora BCO algortasıı radar hedef eo syaller üelee perforasıı değerledre ç dört çeşt geçerll des ullaılıştır. Bu desler sırasıyla Daves-Bould (DB) des, Xe-Be (XB) des, PBM (Pahra, Badyopadhyay ad Maul) des ve Cals Harabasz (CH) desdr. Bu yöte, radar hedef syal şlee ve çolu-hedef taıa alalarıda ye br yötedr. Tablo -16 da gösterldğ gb PBM, XB, ve DB geçerll desler doğru taılaa üeler ı bulada CH geçerll desde üstüdür. PBM geçerl des doğru taılaa üeler ı bulada XB ve DB geçerll deslerde daha üstüdür çüü doğru belrlee üeler daha fazladır 9. ayalar 1. Aher J., Delsle G. Y., etc. Radar, Lab-Volt Ltd., vol. 1, Caada, Coloe, F., O'haga, D. W., Lobardo, P., & Baer, C. J., A ultstage processg algorth for dsturbace reoval ad target detecto passve bstatc radar. IEEE Trasactos o Aerospace ad Electroc Systes, 45(), 698-7, Rohlg, H., Heuel, S., & Rtter, H., Pedestra detecto procedure tegrated to a 4 GHz autootve radar, I 010 IEEE Radar Coferece, IEEE, pp , Dova, R. J., & Zrc, D. S., Doppler Radar & Weather Observatos. Acadec press, Shu, P. L., Lu, H. W., & Bao, Z., Rage-spread target detecto based o cross te-frequecy dstrbuto features of two adjacet receved sgals. IEEE Trasactos o Sgal Processg, 57(10), , Wu, L., We, X., Yag, D., Wag, H., & L, X., ISAR agg of targets wth coplex oto based o dscrete chrp Fourer trasfor for cubc chrps. IEEE Trasactos o Geoscece ad Reote Sesg, 50(10), , 01. Derya Avcı ott, E. F., Radar cross secto easureets. Sprger Scece & Busess Meda, Helstro, C. W., Statstcal Theory of Sgal Detecto: Iteratoal Seres of Moographs Electrocs ad Istruetato, Vol. 9, Elsever, Sowela S. M., Tewf A. H., Wavefor selecto radar target classfcato, IEEE Trasactos o Iforato Theory, vol. 46, pp , Malaows, M., ulpa,., & Olse,. E., Extedg the tegrato te DVB-T-based passve radar. I Radar Coferece (EuRAD), 011 Europea, pp , IEEE, Nooe G. P., A eural approach to autoatc pulse repetto terval odulato recogto, Iforato Decso ad Cotrol, IDC 99 Proceedgs, pp.13-18, Adelade, Australa, Tseouras G. E. ad Sarves H., A ew approach for easurg the valdty of the fuzzy c-eas algorth, Advaces Egeerg Software, 35 pp , Yu, J., Xu, J., Peg, Y. N., & Xa, X. G., Rado- Fourer trasfor for radar target detecto (III): optalty ad fast pleetatos. IEEE Trasactos o Aerospace ad Electroc Systes, 48(), , Coo, C., Radar sgals: A troducto to theory ad applcato, Elsever, Bacer E, Ja A. A clusterg perforace easure based o fuzzy set decoposto. IEEE Tras PAMI, 3:66 95, Wdha M. P., Cluster valdty for the fuzzy c- eas clusterg algorth. IEEE Tras PAMI, 4: , Al Sulta. S., Sel S. Z., Global algorth for fuzzy clusterg proble. Patter Recog., 6: , Du J. C., A fuzzy relatve to the ISODATA process ad ts use detectg copact, wellseparated clusters, J Cyberet, 3:3 57, Bezde J. C., Fuzzy atheatcs patter classfcato. PhD dssertato, Corell Uversty, Ithaca, NY, Bezde J. C., Cluster valdty wth fuzzy sets. J Cyberet, 4: 58 7, Bezde J. C., Matheatcal odels for systeatcs ad taxooy. I: Estabroo G, edtor. Proceedgs of the 8th Iforato Coferece o Nuercal Taxooy, Sa Fracsco, CA, p , Pal N. R., Bezde J. C., O clusterg valdty for the fuzzy c-eas odel. IEEE Tras Fuzzy Syst., 3: , 1995.

10 Bulaı C Ortalaalar üelee Tabalı Hedef Eo Syal Ortalarıda Gerçe Hedef Sayısıı Tespt 3. Bezde J. C, Pal., Fuzzy odels for patter recogto: ethods that search for structures data. New Yor, NY, IEEE Press., Pahra, M.., Badyopadhyay S., Maul U., Valdty dex for crsp ad fuzzy clusters, Patter Recogto 37, p.p , Pal N. R., Bezde, J. C., O cluster valdty for the fuzzy c-eas odel, IEEE Tras. Fuzzy Systes 3 (3) p.p , Maul U., Badyopadhyay S., Perforace Evaluato of Soe Clusterg Algorths ad Valdty Idces, IEEE Trasactos o Patter Aalysıs Ad Mache Itellgece, Vol. 4, No. 1, p.p , Che, Q. J., & Mo, C. Q., The credblty aalyss for recogto-oreted radar target echo sulato. Radar Scece ad Techology, 1, 010, Avc E. ad Avc D., The speaer detfcato by usg geetc wavelet adaptve etwor based fuzzy ferece syste, Expert Systes wth Applcatos, Vol. 36, Issue 6, Pages , Avc, D. Avc, A expert syste based o fuzzy etropy for autoatc threshold selecto age processg, Expert Systes wth Applcatos, Volue 36, Issue, Part, Pages , Mota, S., Perez-Fota F., & Rocha A., Estato of the uber of clusters ultpath rado chael data sets. IEEE Trasactos o Ateas ad Propagato, 61(5), , Maza A. H., O cluster valdty dces wth ts applcato to terleaved radar pulse separato through fuzzy-based represetato. Evolvg Systes, 1-1, Y. H., Lee H., & S., 3D radar objects tracg ad reflectvty proflg. Iteratoal Joural of Fuzzy Logc ad Itellget Systes, 1(4), 63-69, 01. 8

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması

Gaunt Katsayılarının Binom Katsayıları Kullanılarak Hesaplanması EN AKÜLTESİ EN DERGİSİ E06 4 9-5 Araştıra Maales Gelş Receved :6/0/06 Kabul Accepted :/0/06 Erha AKIN Selçu Üverstes e aültes z Bölüü Kapüs 450 Koya Türye e-al: ea@selcu.edu.tr Öz: Bu çalışada Gaut atsayıları

Detaylı

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması

Kademe ayarlı transformatörlere ait kademe ayar değerlerinin jacobian matrise kontrol değişkeni olarak sokulması SAÜ. Fe Bl. Der. 7. Clt, 3. Sayı, s. 337-348, 03 SAU J. Sc. Vol 7, o 3, p. 337-348, 03 Kadee ayarlı trasforatörlere at adee ayar değerler acoa atrse otrol değşe olara soulası Faru Yalçı *, Uğur Arfoğlu

Detaylı

Petrol ve Doğal Gaz Platformlarının Optimal Yerleştirilmesi ve Entegrasyonu Problemi Üzerine

Petrol ve Doğal Gaz Platformlarının Optimal Yerleştirilmesi ve Entegrasyonu Problemi Üzerine Süleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs Clt **, Sayı *, **-**, 20** Süleya Derel Uversty Joural of Natural ad Appled Sceces Volue **, Issue *, **-**, 20** DOI: 0.93/sdufbed.7525 Petrol ve Doğal Ga

Detaylı

EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama

EMG işaretlerini dalgacık dönüşümü ve bulanık mantık sınıflayıcı kullanarak sınıflama tüdergs/d ühedsl Clt:4, Sayı:3, 5-3 Hazra 005 EMG şaretler dalgacı döüşüü ve blaı atı sııflayıcı llaara sııflaa Yücel KOÇYİĞİT *, Mehet KORÜREK İTÜ Eletr-Eletro Faültes Eletro ve Haberleşe Mühedslğ Bölüü,

Detaylı

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK *

BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * BAZI YARIGRUP AİLELERİ ve YAPILARI İÇİN SONLULUK KOŞULLARI ve ETKİNLİK * Fteess Codtos For Soe Segroup Fales ad Costructos ad Effcecy Basr ÇALIŞKAN Mateatk Aabl Dalı Hayrullah AYIK Mateatk Aabl Dalı ÖZET

Detaylı

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

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pauale Üverstes Mühedsl Bller Dergs, Clt 9, Sayı, 3, Sayfalar 5-3 Pauale Üverstes Mühedsl Bller Dergs Pauale Uversty Joural of Egeerg Sceces BİR UÇ-DEĞER TABANLI MODELLEME İLE BELİRSİZ YAPILARIN TİTREŞİM

Detaylı

TEKRARLAMALI GAUSS-SEIDEL YARDIMCI DEĞİŞKENLER ALGORİTMASI İLE TRANSFER FONKSİYONU PARAMETRELERİNİN YANSIZ TAHMİNİ

TEKRARLAMALI GAUSS-SEIDEL YARDIMCI DEĞİŞKENLER ALGORİTMASI İLE TRANSFER FONKSİYONU PARAMETRELERİNİN YANSIZ TAHMİNİ ldağ Üerstes ühedsl-arlı Faültes ergs, Clt 2, Sayı, 27 KAAA GASS-S YAC ĞİŞKN AGOİAS İ ANSF FONKSİYON PAAİNİN YANSZ AHİNİ et HAN Osa Hl KOÇA Özet: B aalede, doğrsal zaala değşeye ayrı-zaalı ssteler trasfer

Detaylı

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:4 Güz 2008/2 s.5-34 BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİNDE DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR ALTERNATİFİN EKLENMESİ - ENERJİ KAYNAĞININ SEÇİMİ ÜZERİNDE

Detaylı

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

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders, Clt 9, Sayı, 0, Sayfalar 6-6 Paukkale Üverstes ühedslk Bller Ders Paukkale Uversty Joural of Eeerg Sceces BULANIK KARAR VERE SİSTELERİNDE PARALEL HESAPLAA PARALLEL

Detaylı

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

HAVA SAVUNMA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRIM PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 0 CİLT 5 SAYI 3 (3-33) HAVA SAVUNA SEKTÖRÜ TEZGAH YATIRI PROJELERİNİN BULANIK ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ İLE DEĞERLENDİRİLESİ Hv.üh.Yzb. Sezg KAPLAN* HHO K.lığı

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek 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

Detaylı

Ye Met Yüse Lsas Tez olara suduğu Yapay Sr Ağlarıda Duyarlılı Aalzler adlı çalışaı, tarafıda, blsel ahla ve geleelere ayırı düşece br yardıa başvurası

Ye Met Yüse Lsas Tez olara suduğu Yapay Sr Ağlarıda Duyarlılı Aalzler adlı çalışaı, tarafıda, blsel ahla ve geleelere ayırı düşece br yardıa başvurası T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI EKONOMETRİ PROGRAMI YÜKSEK LİSANS TEZİ YAPAY SİNİR AĞLARINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ Sera ARAS Daışa Doç. Dr. İpe DEVECİ KOCAKOÇ

Detaylı

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit

) ( k = 0,1,2,... ) iterasyon formülü kullanılarak sabit Karadez Te Üverstes Blgsayar Mühedslğ Bölümü 5-6 Güz Yarıyılı Sayısal Çözümleme Ara Sıav Soruları Tarh: Kasım 5 Perşembe Süre: daa. f ( ( + a e fosyouu sabt otası olmadığı bldğe göre, a 'ı alableceğ e

Detaylı

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL 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

Detaylı

1.BÖLÜM LİTERATÜR ÖZETİ

1.BÖLÜM LİTERATÜR ÖZETİ .BÖÜM İTERATÜR ÖZETİ Bu bölüde boacc ucas -boacc dzler le lgl lteratürde yer alış ola bazı çalışalar ve boacc dzler bölüeble özeller odülüe göre -boacc dzler peryodu peryod uzuluğu le lgl yapıla çalışalar

Detaylı

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR

BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR BR GRAPHIN KOMULUK MATRS LE DERECE MATRSNN ÇARPIMININ EN BÜYÜK ÖZDEER ÇN SINIRLAR Sezer SORGUN ve erfe BÜYÜKKÖSE Ercyes Üverstes, Fe Bller Esttüsü, Mateat Bölüü, KAYSER srgrzs@gal.co Ah Evra Üverstes,

Detaylı

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ

KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Eoometr ve İstatst Sayı:5 0-4 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ KUKLA DEĞİŞKENLERİN T İSTATİSTİĞİ İLE AYKIRI GÖZLEMLER TESPİT EDİLEMEZ Arzdar KİRACI* Özet Gücel yazıda,

Detaylı

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ

BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ İstabul Tcaret Üverstes Fe Bller Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 2008/ s.5-72 BULANIK AHP YAKLAŞIMINDA DUYARLILIK ANALİZLERİ: YENİ BİR HAMMADDE TEDARİKÇİSİNİN ÇÖZÜME EKLENMESİ Aşkı ÖZDAĞOĞLU ÖZET Mateatksel progralaa

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities

Birlik Hava Savunma Önceliklerinin Tespitine Bulanık Bir Yaklaşım. A Fuzzy Approach to Determination of a Unit s Air Defense Priorities Savua Bller Dergs Kası 0 Clt 0 Sayı -7. Brlk Hava Savua Öcelkler Tespte Bulaık Br Yaklaşı Mehet Kabak Öz Hava savua desteğ belrlees proble savua ssteler verllğde öel br etkye sahp ve karaşık br koudur.

Detaylı

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI

TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI 0 Ercyes Üverstes İktsad ve İdar Bller Fakültes Dergs, Sayı:, Ocak-Hazra 009, ss.19-7 TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMINA BULANIK ULAŞTIRMA MODELİ YAKLAŞIMI A. İhsa ÖZDEMİR * Gökha SEÇME ** ÖZ Ye s çevresdek

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ ISTANBUL COMMERCE UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE Yıl:7 Sayı:3 2008/ BAHAR Sahb İstabul Tcaret Üverstes Adıa Rektör Prof. Dr. Ateş VURAN Yayı Kurulu Prof.

Detaylı

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM**

TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI. Bayram Ali İBRAHİMOĞLU* & Mustafa BAYRAM** D.P.Ü. Fe Blmler Esttüsü 6. Sayı Eylül 8 Türev Değerler İçere Rasyoel İterpolasyo Yötemler ve Uygulamaları TÜREV DEĞERLERİNİ İÇEREN RASYONEL İNTERPOLASYON YÖNTEMLERİ VE UYGULAMALARI Bayram Al İBRAHİMOĞLU*

Detaylı

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile DWT-SVD Tabanlı Resim Damgalama

Parçacık 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

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş 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

Detaylı

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı.

DİŞLİ ÇARKLAR PLANET SİSTEMLERİ 12-02. 2013 Nisan. www.guven-kutay.ch. M. Güven KUTAY / 2013-Nisan-14 Yeniden elden geçirilmiş çıktı. 3 Nsa www.guve-kutay.ch DİŞLİ ÇARLAR LANET SİSTELERİ -. üve UTAY / 3-Nsa-4 Yede elde geçrlş çıktı. 3-Nsa4 www.guve-kutay.ch Sevgl eş FİSUN ' a ÖNSÖZ Br kouyu blek deek, ou eldek kalara göre kullaablek

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ BĠR GRAFIN TERS WIENER ENERJĠSĠ VE TERS WIENER-ESTRADA ĠNDEKSĠ Sez ÇĠZMECĠ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Matemat Aablm Dalı OCAK-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BĠLDĠRĠMĠ

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, 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

Detaylı

Zaman Gecikmesine Sahip Kesirli Dereceli Belirsiz Sistemler için Kontrolör Tasarımı

Zaman Gecikmesine Sahip Kesirli Dereceli Belirsiz Sistemler için Kontrolör Tasarımı EEB 26 Eletr-Eletro ve Blgsayar Sempozyumu, -3 Mayıs 26, Toat TÜRKİYE Zama Gecmese Sahp Kesrl Derecel Belrsz Sstemler ç Kotrolör Tasarımı Tufa Doğruer, Nusret Ta 2 Eletro ve Otomasyo Bölümü Gazosmapaşa

Detaylı

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri

Yayılma (Değişkenlik) Ölçüleri Yayılma (Değşel) Ölçüler Br ver set taıma yada farlı ver set brbrde ayırt etme ç her zama yalızca yer ölçüler yeterl olmayablr. Dağılımları brbrde ayırt etmede ullaıla ve geellle artmet ortalama etrafıda

Detaylı

6. Uygulama. dx < olduğunda ( )

6. 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

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 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

Detaylı

53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1

53.1 ve = Güncelleme:03/11/2018 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Gücellee:3/11/18 YÜK VE GERİLME ANALİZİ ÖRNEK: 1 Şeklde verle yüzey gerles duruu ç; (a) Asal düzle açılarıı (b) Asal gerleler (c) Maksu kaya gerles ve bu gerleye karşılık ral gerley buluuz. 5MPa 1MPa y

Detaylı

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama

Çok Aşamalı Örnekleme Yöntemlerinde Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi : Bir Uygulama üleya Derel Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs uleya Derel Uversty Joural of atural ad Appled ee 7(), 9-7, 0 Çok Aşaalı Öreklee Yötelerde Örekle Büyüklüğüü Belrlees : Br Uygulaa evl BACALI*, Pıar UÇAR Haettepe

Detaylı

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM

İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ BILEVEL DISCRETE STOCHASTIC TRANSPORTATION PROBLEM Electroc Joural of Vocatoal Colleges December/Aralı 20 İKİ SEVİYELİ KESİKLİ STOKASTİK TAŞIMA PROBLEMİ Hade GÜNAY AKDEMİR, Fatma TİRYAKİ 2 Özet Bu çalışmada, müşter talepler stoast, özellle esl rassal değşeler

Detaylı

WEIBULL DAĞILIM PARAMETRELERİNİ BELİRLEME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

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

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.statstcler.org İstatstçler Dergs (2008 23-32 İstatstçler Dergs YOL AZA ORANLARININ BAYESCİ YALAŞIMLA ANALİZİ Uğur ARABEY Hacettepe Ünverstes Atüerya Bller Bölüü 06800-Beytepe, Anara, Türye uarabey@hacettepe.edu.tr

Detaylı

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve

BÖLÜM III. Kongrüanslar. ise a ile b, n modülüne göre kongrüdür denir ve BÖLÜM III Kogrüaslar Taım 3. N sabit bir sayı, a, b Z olma üzere, eğer ( a b) ise a ile b, modülüe göre ogrüdür deir ve a b(mod ) şelide gösterilir. Asi halde, yai F ( a b) ise a ile b ye modülüe göre

Detaylı

Bernoulli Say lar Üzerine Ali Nesin /

Bernoulli Say lar Üzerine Ali Nesin / Mateat Düyas, 2009-III-IV Beroull Say lar Üzere Al Nes / aes@blgedutr e say s, MD-2007-IV, sayfa 28 de, e 0! olara ta la flt Bu yaz aac ç, e yuarda gb br ser olara göre yere, br bçsel uvvet sers, ya atsay

Detaylı

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu

Yığın Hacminin Tahmini İçin Bulanık Doğrusal Regresyon Modelinde Ters Tahmin Metodu S Ü Fe Ed Fa Fe Derg Saı (003) 65-0, KONYA Yığı Hacm Tahm İç Bulaı Doğrusal Regreso Modelde Ters Tahm Metodu Mustafa SEMİZ, Aşır GENÇ Özet: Bu çalışmada ığı hacm tahm ç farlı br alaşım suulmatadır. Yığı

Detaylı

Matrislerin Hadamard Çarpımı Üzerine *

Matrislerin Hadamard Çarpımı Üzerine * S Ü Fe Fa Fe Derg Sayı 37 (011) 9-14, KONYA Matrisleri Hadaard Çarpıı Üzerie * İ. Halil GÜMÜŞ, Necati AŞKARA Selçu Üiversitesi, Fe Faültesi, Mateati Bölüü, Koya Özet: Bu çalışada lieer cebirde öeli bir

Detaylı

[ ]{} []{} []{} [ ]{} g

[ ]{} []{} []{} [ ]{} g ZAMAN TANIM ALANINDA ÇÖZÜM Yapı özellilerii ortogoalli şartlarıı sağlaaası duruuda, diferasiel hareet delei doğruda üeri ötelerle çözülebilir Depre etisi altıdai ço atlı apılara ugulaa üzere ii arı üeri

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GÜVENİLİRLİK ANALİZİ ÜZERİNE BİR YAZILIM Volka ETEMAN YÜKSEK LİSANS İstatstk Aabl Dalı 0-04 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu tezdek bütü blgler

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki 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

Detaylı

Yapıların deprem davranışlarının iyileştirilmesi için çelik çapraz elemanların optimum yerleşimi

Yapıların deprem davranışlarının iyileştirilmesi için çelik çapraz elemanların optimum yerleşimi tüdergs/d ühedslk Clt:5, Sayı:3, Kısı:, 75-86 Hazra 6 apıları depre davraışlarıı yleştrles ç çelk çapraz eleaları optu yerleş Ers DIN *, M. Hasa BODUROĞLU İÜ İşaat Fakültes, İşaat Mühedslğ Bölüü, 34469,

Detaylı

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1)

TÜMEVARIM. kavrayabilmek için sonsuz domino örneği iyi bir modeldir. ( ) domino taşını devirmek gibidir. P ( k ) Önermesinin doğru olması halinde ( 1) TÜMEVARIM Matematite ulladığımız teoremleri ispatlamasıda pe ço ispat yötemi vardır. Özellile doğal sayılar ve birço ouda ispatlar yapare tümevarım yötemii sıça ullaırız. Tümevarım yötemii P Öermesii doğruluğuu

Detaylı

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi,

12. Ders Büyük Sayılar Kanunları. Konuya geçmeden önce DeMoivre-Stirling formülünü ve DeMoivre-Laplace teoremini hatırlayalım. DeMoivre, genel terimi, . Ders Büyü Sayılar Kauları Kouya geçmede öce DeMoivre-Stirlig formülüü ve DeMoivre-Laplace teoremii hatırlayalım. DeMoivre, geel terimi, a!,,, 3,... e ola dizii yaısa olduğuu göstermiş, aca limitii bulamamış.

Detaylı

Analitik Hiyerarşi Süreci Kullanılarak Kişi Takip Cihazı Seçimi. Person Tracking Device Selection Using Analytic Hierarchy Process

Analitik 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,

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir 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

Detaylı

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi

Fark Denklemlerinin Çözümünde Parametrelerin Değişimi Yöntemi Far Delemler Çzümüde Parametreler Değşm Ytem *Hüsey Koama Saarya Üverstes, Fe-Edebyat Faültes, Matemat Blümü, 587, Saarya Özet: İçersde e az br mertebede,,,, E b solu arları buluduğu osyoel delemlere Far

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini 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

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'2016, 29 Eylül - 1 Ekim 2016, Eskişehir

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK'2016, 29 Eylül - 1 Ekim 2016, Eskişehir Otoatk Kotrol Ulusal oplatısı, OK'2016, 29 Eylül - 1 Ek 2016, Eskşehr Bl Paylaşı Katsayısıı Federe Kala Süzec Perforasıa Etks Effect of Iforato Shar Coeffcet o the Federated Kala Flter Perforace arık Ayabaka

Detaylı

HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ

HOMOJEN OLMAYAN VARYANS VARSAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN EŞİTLİĞİ İÇİN BAZI TEST İSTATİSTİKLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Esra YİĞİT 1, Hamza GAMGAM 1 ÖZ ANADOLU ÜNİVERİTEİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERITY JOURNAL OF CIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal ceces Clt/Vol.:-ayı/No: : 57-7 (0) HOMOJEN OLMAYAN VARYAN VARAYIMI ALTINDA ORTALAMALARIN

Detaylı

COMPARISON OF PARAMETERIZATION METHODS USED FOR B- SPLINE CURVE INTERPOLATION

COMPARISON OF PARAMETERIZATION METHODS USED FOR B- SPLINE CURVE INTERPOLATION Iteratoal Egeerg, Scece ad Educato Coferece, December 206 COMPARISO OF PARAMETERIZATIO METHODS USED FOR B- SPLIE CURVE ITERPOLATIO Sıtı ÖZTÜRK Kocael Üverstes, Mühedsl Faültes, Eletro ve Haberleşme Mühedslğ

Detaylı

Bulanık c-means kümeleme yöntemine çıkarımlı yaklaşım

Bulanık c-means kümeleme yöntemine çıkarımlı yaklaşım tüdergs/d mühedsl Clt:10, Sayı:1, 11-17 Şbat 011 Blaı c-meas ümeleme yöteme çıarımlı yalaşım Mahmt HEKİM *, Umt ORHAN Gazosmapaşa Üverstes, Eletro Programı, 6050, Taşlıçftl, Toat Özet Görütü şleme, zata

Detaylı

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003.

İstatistik Araştırma Dergisi, Cilt: 02, No: 02, Sayfa: , 2003. İstatst Araştırma Dergs, Clt: 0, No: 0, Sayfa: 03-7, 003. İstatstsel Parametre Kestrm Teler Webull Dağılımıı Parametreler Hesaplamasıda Kullaımı Ve Deprem Verler Webull Dağılımıa Uygulaması Veysel YILMAZ

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME 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

Detaylı

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI

DENGELEME PROBLEMİNE HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI ÖE MMOB arta ve Kaastro Müesler Oası ürkye arta Blsel ve ekk Krltayı Mayıs Akara DENGELEME PROBLEMİNE EDEF PROGRAMLAMA AKLAŞIMI Mstaa ŞİMŞEK arta Geel Kotalığı Akara staassek@gkltr B çalışaa; e küçük karelerle

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006)

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Cilt/Vol.:7 Sayı/No: 1 : (2006) ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7 Sayı/No: : 65-74 (26 DERLEME/REVIEW YAŞAM TESTİNDE KULLANILAN ÜSTEL VE WEİBULL DAĞILIMLARININ

Detaylı

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ

BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ BÖLÜM 6 6. REGRESYON MODELİNİN TEMEL KONTROLÜ Bu bölüde regresyo odel üzerde gerçekleştrlecek teel kotrol yöteler celeecektr. Bu kısıda açıklaacak ola tekkler sadece doğrusal regresyo ç değl doğrusal olaya

Detaylı

PARÇALI ARİTMETİK DEĞİŞİMLİ GERİ ÖDEMELERE SAHİP ORTAKLIĞA DAYALI KONUT FİNANSMAN MODELİ

PARÇALI ARİTMETİK DEĞİŞİMLİ GERİ ÖDEMELERE SAHİP ORTAKLIĞA DAYALI KONUT FİNANSMAN MODELİ Süleya Deirel Üiversitesi İtisadi ve İdari Bililer Faültesi Dergisi Y.0, C.6, S., s.-7. Suleya Deirel Uiversity The Joural of Faculty of Ecooics ad Adiistrative Scieces Y.0, Vol.6, No., pp.-7. PARÇALI

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ BULANIK GENETİK ALGORİTMA İLE DALGIÇ ASENKRON MOTORLARIN TASARIM OPTİMİZASYONU

ÇOK KRİTERLİ BULANIK GENETİK ALGORİTMA İLE DALGIÇ ASENKRON MOTORLARIN TASARIM OPTİMİZASYONU Gaz Üv. Müh. M. Fa. er. J. Fac. Eg. Arch. Gaz Uv. Clt 3, No 3, 645-653, 008 Vol 3, No 3, 645-653, 008 ÇOK KRİTERLİ BULANIK GENETİK ALGORİTMA İLE ALGIÇ ASENKRON MOTORLARIN TASARIM OPTİMİZASYONU Mehet ÇUNKAŞ

Detaylı

Gerçek Zamanlı Giriş Şekillendirici Tasarımı Design of Real Time Input Shaper

Gerçek 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

Detaylı

Yataklı vanalar (PN 16) VF 2-2 yollu vana, flanşlı VF 3-3 yollu vana, flanşlı

Yataklı vanalar (PN 16) VF 2-2 yollu vana, flanşlı VF 3-3 yollu vana, flanşlı Tei föy Yatalı vaalar (PN 16) VF 2-2 yollu vaa, flaşlı VF 3-3 yollu vaa, flaşlı Açılama Özelliler: Sızdırmaz tasarım AMV(E) 335, AMV(E) 435 ile olay meai bağlatı 2 ve 3 yollu vaa Ayırma uygulamaları içi

Detaylı

YILLIK 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 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

Detaylı

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ

ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN DETERMİNİSTİK EŞİTLİKLERİ Kumru Didem ATALAY 1, Ayşen APAYDIN 2 ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ B Teor Blmler ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY B Theoretcal Sceces Clt/Vol.:-Sayı/No: : -8 (0 ŞANS KISITLI STOKASTİK PROGRAMLAMA PROBLEMLERİNİN

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon 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)

Detaylı

DESTEK VEKTÖR MAKİNE TABANLI BULANIK SİSTEMLER, YENİ BİR GÜRBÜZ SINIFLAYICI VE REGRESÖR TASARIMI

DESTEK VEKTÖR MAKİNE TABANLI BULANIK SİSTEMLER, YENİ BİR GÜRBÜZ SINIFLAYICI VE REGRESÖR TASARIMI .C. IRA ÜNİVERSİESİ EN BİİMERİ ENSİÜSÜ DESEK VEKÖR MAKİNE ABANI BUANIK SİSEMER, YENİ BİR GÜRBÜZ SINIAYICI VE REGRESÖR ASARIMI Aşegül UÇAR ez Yönetler Pro. Dr. Yaup DEMİR Pro. Dr. Cünet GÜZEİŞ DOKORA EZİ

Detaylı

RANKI 2 OLAN SERBEST LIE CEBİRLERİNİN OTOMORFİZM GRUPLARININ SUNUMLARI 1 Reports Of Free Groups Otomorfizm Rank 2 Lie Algebras

RANKI 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,

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 1 sh Ocak 2000

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 2 Sayı: 1 sh Ocak 2000 ÖZE / ABSRAC DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: Sayı: sh. 4-45 Ocak 000 İKİ İNDİSLİ DÜZLEMSEL DAĞIIM PROBLEMİNİN MARİS DENKLEMLERİ İLE İNCELENMESİ (INVESIGAION OF WO-INDEX PLANAR

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MAJORİZASYON VE MATRİS EŞİTSİZLİKLERİ ÜZERİNE İre KÜÇÜKOĞLU YÜKSEK LİSANS TEZİ Mateati Aabili Dalı Teuz-014 KONYA Her Haı Salıdır ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ

Detaylı

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1

1. KODLAMA KURAMINA GİRİŞ 1 ÖNSÖZ Bu çalışmaı oluşumu esasıda emeğ, blgs ve sosuz desteğyle baa yol göstere değerl hocam Prof. Dr. Erol BALKANAY a; alayışı, desteğ ve atılarıda ötürü değerl hocam Yrd. Doç. Dr. Recep KORKMAZ a teşeürlerm

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRAFLAR ÜZERİNDE YENİ KIRCHHOFF YAPILARININ TANITILMASI Betül ACAR YÜKSEK LİSANS TEZİ Matemat Aablm Dalı Şubat-0 KONYA Her Haı Salıdır TEZ BİLDİRİMİ Bu

Detaylı

Ormanların Toprak Koruma ve Su Üretimi Fonksiyonlarının Odun Üretimi İle Birlikte Planlanması (Karanlıkdere Orman Planlama Birimi Örneği)

Ormanların Toprak Koruma ve Su Üretimi Fonksiyonlarının Odun Üretimi İle Birlikte Planlanması (Karanlıkdere Orman Planlama Birimi Örneği) KSÜ Fe ve Mühedisli Dergisi 8()-2005 65 KSU Joural of Sciece ad Egieerig 8()-2005 Oraları Topra Korua ve Su Üretii Fosiyolarıı Odu Üretii İle Birlite Plalaası (Karalıdere Ora Plalaa Birii Öreği) Sedat

Detaylı

Bağıl Değerlendirme Sisteminin Simülasyon Yöntemi ile Test Edilmesi: Kilis 7 Aralık Üniversitesi Örneği

Bağıl 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

MEKANİK TİTREŞİMLER. n serbestlik dereceli bir sistem için doğal frekans ifadesi esneklik matrisi kullanılarak şu şekilde verilmiş idi, L (1)

MEKANİK TİTREŞİMLER. n serbestlik dereceli bir sistem için doğal frekans ifadesi esneklik matrisi kullanılarak şu şekilde verilmiş idi, L (1) MEKANİK TİTREŞİMER DUNKEREY METODU Ço serbestl derecel ssteler. doğl fresı, sste oluştur her br serbestl derecese t doğl freslr csde ylşı olr fde edlebletedr. Duerley trfıd verle bu forülsyo l doğl fres

Detaylı

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon)

Ara Değer Hesabı (İnterpolasyon) Ar Değer Hesbı İterpolso Ardeğer hesbı mühedsl problemlerde sılıl rşılşıl br şlemdr. İterpolso Ble değerlerde blmee rdeğer d değerler bulumsı şlemdr. Geel olr se br osouu 0,,, gb rı otlrd verle 0,,, değerler

Detaylı

SÖNÜMLÜ RAYLEIGH KANALLARDA UZAY-ZAMAN BLOK KODLAMASINA DAYALI ÇEŞİTLEMENİN BİLGİSAYARLA BENZETİMİ

SÖNÜMLÜ RAYLEIGH KANALLARDA UZAY-ZAMAN BLOK KODLAMASINA DAYALI ÇEŞİTLEMENİN BİLGİSAYARLA BENZETİMİ ÖNÜLÜ RAYLEIGH KANALLARDA UZAY-ZAAN BLOK KODLAAINA DAYALI ÇEŞİTLEENİN BİLGİAYARLA BENZETİİ Göçe HACIOĞLU Ali GANGAL Faru EVEN 3 Eletri Eletroi ühedisliği Bölüü ühedisli iarlı Faültesi Karadeiz Tei Üiversitesi-Trabzo

Detaylı

SERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras*

SERBEST LİE CEBİRLERİNDE HESAPLAMALAR * Computation In Free Lie Algebras* Ç.Ü Fe Bilileri Estitüsü Yıl:2008 ilt:18-3 SERBEST LİE EBİRLERİNDE ESAPLAMALAR * oputatio I Free Lie Algebras* Ebubekir TOPAK Mateatik Aabili Dalı Ahet TEMİZYÜREK Mateatik Aabili Dalı ÖZET Bu çalışada

Detaylı

T.C. ĐNÖNÜ ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ ADAPTĐF AĞ YAPISINA DAYALI BULANIK ÇIKARIM SĐSTEMĐNĐN (ANFIS)

T.C. ĐNÖNÜ ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ ADAPTĐF AĞ YAPISINA DAYALI BULANIK ÇIKARIM SĐSTEMĐNĐN (ANFIS) T.C. ĐNÖNÜ ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ ADAPTĐF AĞ YAPISINA DAYALI BULANIK ÇIKARIM SĐSTEMĐNĐN (ANFIS) SAYISAL ĐŞARET ĐŞLEMCĐ ĐLE GERÇEKLEŞTĐRĐLMESĐ VE UYGULAMASI Neşet BAYSAL YÜKSEK LĐSANS TEZĐ

Detaylı

Box ve Whisker Grafiği

Box ve Whisker Grafiği www.memetaarayl.com Bölümü Amaçları DEĞİŞKELİK ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKOOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aarayl@deu.edu.tr Bu Bölümü tamamladıta ora eler yapablecez: Bo ve Wher grağ ouma

Detaylı

Gamma ve Weibull Dağılımları Arasında Kullback-Leibler Uzaklığına Dayalı Ayrım

Gamma 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

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER 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,

Detaylı

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu

Polinom Filtresi ile Görüntü Stabilizasyonu Polno Fltres le Görüntü Stablzasonu Fata Özbek, Sarp Ertürk Kocael Ünverstes Elektronk ve ab. Müendslğ Bölüü İzt, Kocael fozbek@kou.edu.tr, serturk@kou.edu.tr Özetçe Bu bldrde vdeo görüntü dznnde steneen

Detaylı

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ 3 İstatst Serler ve Freas Tabloları TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Mehmet Al CENGİZ Üte: 3 İSTATİSTİK SERİLERİ ve FREKANS TABLOLARI

Detaylı

Yüksek Mertebeden Sistemler İçin Ayrıştırma Temelli Bir Kontrol Yöntemi

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,

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal 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

Detaylı

30 %30iskonto oranı bulunur.

30 %30iskonto oranı bulunur. Örne 9: 900 TL re eğerl ve 80 gün vael br senen peşn eğer, ç soo üzernen 8000 TL olara hesaplanığına göre uygulanan soo oranı ner? çözü:.yol: =900 TL n=80 gün P 8000TL t=? P..900 8000 80t 8000( 80t).900

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açı Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerde alıtı yapma veya Kullaım Koşulları haıda bilgi alma içi http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.aciders.org.tr adresii ziyaret ediiz. 18.102

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION

TEDARİKÇİ SEÇİMİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ A DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR SUPPLIER SELECTION Süleyma Demrel Üverstes Mühedslk Blmler ve Tasarım Dergs 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Araştırma Makales Suleyma Demrel Uversty Joural of Egeerg Sceces ad Desg 3(2), 9-04, 205 ISSN: 308-6693 Research

Detaylı

Normal Dağılımlı Bir Yığın a İlişkin İstatistiksel Çıkarım

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

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Clt/Vol.:7-Sayı/No: 2 : 43-429 (2006) ARAŞTIRMA MAKALESİ /RESEARCH ARTICLE 0- TAMSAYILI BULANIK HEDEF

Detaylı

Oxley modelleme yaklaşımının tahmin doğruluğu ve verimliliğinin arttırılması

Oxley modelleme yaklaşımının tahmin doğruluğu ve verimliliğinin arttırılması Sakarya Üverstes Fe Bller Esttüsü Dergs, 2 (5), ~2, 27 SAKARYA ÜNİVERSİESİ FEN BİLİMLERİ ENSİÜSÜ DERGİSİ SAKARYA UNIVERSIY JOURNAL OF SCIENCE e-issn: 247-835X Derg sayfası: http://dergpark.gov.tr/saufeblder

Detaylı

AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör

AES 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

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman 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

D( 4 6 % ) "5 2 ( 0* % 09 ) "5 2

D( 4 6 % ) 5 2 ( 0* % 09 ) 5 2 3 BÖLÜM KAALI SİSEMLEDE EMODİNAMİĞİN I KANUNU I Yasaya giriş Birii bölümde eerjii edilide var veya yo edilemeyeeği vurgulamış, sadee biçim değiştirebileeği belirtilmişti Bu ile deeysel souçlara dayaır

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine 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

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ. q-tomurcuk FONKSİYONU ve q-bezier EĞRİLERİ. Melike SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ -TOMURCUK FONKSİYONU ve -BEZIER EĞRİLERİ Mele SARAÇ MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA 2015 Her haı salıdır ET IK Aara Üverstes Fe Blmler Esttüsü

Detaylı

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ

TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Endüstr Mühendslð Dergs Clt: 23 Sayý: Sayfa: (4-5) YA/EM 200 Özel Sayısı TEDARİKÇİNİN SÜREÇLERİNİ İYİLEŞTİRME AMAÇLI TEDARİKÇİ SEÇİM PROBLEMİ Burcu GÖKALP, Banu SOYLU 2 * Merez Çel AŞ 2 Ercyes Ünverstes,

Detaylı

ç İ ş «ş İ Ğ ü ü üü ç ç Şö ö ç ç ç ş ş ş ş ü ü ö ç ş ç ç ö ö ö ü ş ç ç ç ö ö ö ö üş ş üş ç ü ö ö ü ü ş ö ö ü ü ş ç ç ş üş ç ş ş ö ö ö ü ş

ç İ ş «ş İ Ğ ü ü üü ç ç Şö ö ç ç ç ş ş ş ş ü ü ö ç ş ç ç ö ö ö ü ş ç ç ç ö ö ö ö üş ş üş ç ü ö ö ü ü ş ö ö ü ü ş ç ç ş üş ç ş ş ö ö ö ü ş ç ü ç ş Ğ ü ü üü ç ç Şö ü ü Ğ ü ü ü İ ö ş öüşü ü ş İ ş ö ö şü ş Ö ç ş ş ç ö ö ç ç ş ş ç ö ü ü ü ç ş ş ş ç ş ç ü ö ş ü ç ş ş ç ş ç ş ö ü ş ü ş ç ş ç ş ş ş ç ş ş ç ş ü ş ç ç ç ö ş İ ü ş İ ç İ ş «ş İ Ğ ü

Detaylı