YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK"

Transkript

1 YAPAY SİNİR AĞI İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ Hande ERKAYMAZ, Ömer YAŞAR Karabük Üniversitesi / TÜRKĠYE ÖZET : Bu çalıģmada Yapay Sinir Ağları (YSA) ile hava sıcaklığının tahmini yapılmıģtır. Ġleri beslemeli yapay sinir ağları modeli kullanılmıģtır. Ortamın sıcaklığı en düģük hata ile Matlab programında geliģtirilen uygulama ile tespit edilmeye çalıģılmıģtır. GeliĢtirilen sistem için Karabük ilinden alınan sıcaklık verileri eğitim verileri olarak kullanılmıģtır. Ayrıca sistem için giriģten çıkıģa doğru ileri beslemeli YSA nın simulink modellemesi yapılmıģtır. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Hava Sıcaklığı, Matlab APPROXIMATION AIR TEMPERATURE WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ABSTRACT : In this study, air temperature has been estimated with Artificial Neural Networks (ANN). Feed forward neural network model was used. The temperature has been measured with lowest error using Matlab program. Temperature data which were taken from Karabük were used as training data. And also for the system, Simulink model of feed forward ANN was performed from input to output. Key Words: Artifical Neural Network (ANN), Air Temperature, Matlab 1. GİRİŞ Hızla geliģen teknoloji, gündelik yaģantıyı oldukça etkilemektedir. Özellikle son yıllarda bilgisayar bilimlerinde, yazılım ve donanım alanında çok hızlı geliģmeler yaģanmaktadır. Bilgisayar kullanımının yaygınlaģması ve yeni ortaya çıkan yazılımların daha üst seviyelerde donanıma ihtiyaç göstermesi ile yeni ürünlere olan talep de artmaktadır. Bilgisayar bilimlerindeki bu ilerleme, insan gibi düģünen ve davranan sistemlerin geliģtirilmesine yönelik olarak 1950'li yıllardan beri sürmektedir. Yapay zeka olarak isimlendirilen bu alan, insan düģünme ve davranıģlarını taklide yönelik olduğundan, nöroloji, psikoloji ve mühendislik gibi farklı disiplinleri kapsayan geniģ bir alana yayılmıģtır (Gözütok, 2005). Yapay Sinir Ağlan (YSA)' da, Yapay Zeka biliminin altında araģtırmacıların çok yoğun ilgi gösterdikleri bir araģtırma alanıdır. YSA' ları örnekler ile öğrenebilme ve genelleme yapabilme özellikleri onlara çok esnek ve güçlü araçlar olma özelliği sağlamaktadır. Yapay Sinir Ağları kavramı beynin çalıģma ilkelerinin sayısal bilgisayarlar üzerinde taklit edilmesi fikri ile ortaya çıkmıģ ve ilk çalıģmalara beyni oluģturan biyolojik hücrelerin yada literatürdeki ismiyle nöronların matematiksel olarak modellenmesi üzerinde yoğunlaģmıģtır. Bu çalıģmaların, ortaya çıkardığı bulgular, her bir nöronun komģu nöronlardan bazı bilgiler aldığı ve bu bilgilerin biyolojik nöron dinamiğinin öngördüğü biçimde bir çıktıya dönüģtürüldüğü Ģeklindedir. Bugün yapay sinir ağlan olarak isimlendirilen alan, birçok nöronun belirli biçimlerde bir araya getirilip bir iģlevin gerçekleģmesi üzerindeki yapısal olduğu kadar matematiksel ve felsefî sorunlara yanıt arayan bir bilim dalı olmuģtur. Bu çalıģmanın amacı; Yapay sinir ağlarının özelliklerinden yola çıkarak hava sıcaklığı tahmininde bulunmaktır (Aydın, 2005). 2. YAPAY ZEKA VE YAPAY SİNİR AĞLARI Ġnsanlığın doğayı araģtırma ve taklit etme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi Yapay Sinir Ağlan (YSA) teknolojisidir. Yapay Sinir Ağlan, basit biyolojik sinir sisteminin çalıģma Ģeklini simule etmek için tasarlanan programlardır (Yurtoğlu, 2006). Simule edilen sinir hücreleri nöronlar içerirler ve bu nöronlar çeģitli Ģekillerde birbirlerine bağlanarak ağı oluģtururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki iliģkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA, normalde bir insanın düģünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düģünme ve gözlemleme yeteneklerim gerektiren problemlere yönelik

2 çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yaģayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir (Sağıroğlu, 2001). Örneklerden elde ettikleri bilgiler ile kendi deneyimlerini oluģturur ve daha sonra benzer konularda benzer kararlan verirler (Öztemel, 2003). Literatürde 100'den fazla yapay sinir ağı modeli vardır. Bazı bilim adamları, beynimizin güçlü düģünme, hatırlama ve problem çözme yeteneklerini bilgisayara aktarmaya çalıģmıģlardır. Bazı araģtırmacılar ise, beynin fonksiyonlarını kısmen yerine getiren birçok modelleri oluģturmaya çalıģmıģlardır (Elmas, 2003). YSA da özellikle eksik, belirsiz, karmaģık ve bulanık bilgileri iģlemekteki baģarıları nedeniyle, birçok endüstriyel probleme uygulanabilmektedir. Yapılardaki paralellikten dolayı çok hızlı çalıģabilmeleri, onların özellikle gerçek zamanlı olaylarda çalıģmalarını sağlamaktadır (Bayır, 2008). Sinir hücreleri bir grup halinde iģlev gördüklerinde ağ (network) olarak adlandırılırlar ve böyle bir grupta binlerce nöron bulunur. Yapay nöronların birbirleriyle bağlantılar aracılığıyla bir araya gelmeleri yapay sinir ağını oluģturmaktadır. Yapay sinir ağıyla aslında biyolojik sinir ağının bir modeli oluģturulmak istenmektedir (Saraç, 2004). 3. YSA İLE HAVA SICAKLIĞI TAHMİNİ 3.1. Ysa Modelinin Yapısı ve Parametreleri Yapay sinir ağı ile hava sıcaklığı tahmin iģlemleri yapılırken sıcaklığın etkileyen etmenler meterolojik olarak sıcaklık hesaplığında ortamda sıcaklığı etkileyen parametreler olarak aģağıda gösterildiği gibi 4 giriģ parametresi vardır. GiriĢ Parametreleri; Su buharı basıncı Bağıl nem Rüzgar Ģiddeti Hava basıncı Sistemin ÇıkıĢı ; Sıcaklık Yukarda verilen parametrelerin Hava sıcaklığını etki ettikleri tespit edilmiģtir. Bunların etkisi ile tasarlanacak YSA sisteminin vereceği çıkıģ olarak ise sıcaklığı elde etmiģ olunacaktır. Bunun için tasarlanacak sistem için blok diyagramı aģağıda gösterilmiģtir. Şekil 1: Tasarlanan Sistem için YSA blok diyagramı

3 Blok diyagramından da anlaģılacağı üzere sıcaklık tahmin iģleminde su buhar basıncı, bağıl nem, rüzgar Ģiddeti, hava basıncı olmak üzere sistem 4 giriģli tek çıkıģlı Ģeklinde ileri beslemeli YSA modeli kullanılacaktır. Bu parametreler ilgili veriler Karabük meteoroloji istasyonundan 1 günlük saat alınan 66 eğitim parametresi kullanılarak Bu parametrelere karģılık tahmin iģlemini gerçekleģtirmek için 17 tane ise test eğitim verisi kullanılmıģtır Örneklerin Toplanması Ağın öğrenmesini istenilen olay için dağa önceden gerçekleģtirilmiģ örneklerin bulunması aģamasıdır. Ağın eğitilmesi için örnekler toplandığı gibi(ham eğitim verisi) ağın test edilmesi içinde (test eğitim verisi) örnekler toplanması gereklidir. Eğitim setinden örnekler tek tek gösterilerek ağın olayı öğrenmesi sağlanılır. Ağ olayı öğrendikten sonra test setindeki örnekler gösterilerek ağın performansı ölçülür. Ağın hiç görmediği bu örnekler karģısındaki baģarısı ağımızın performansını gösterecektir. Şekil 2: YSA da sıcaklık tahmini için kullanılacak olan 31 adet ham test eğitim verisi Sıcaklık tahmini için 1. aģama olarak örneklerin toplama iģlemi gerçekleģtirilecektir. Yapay Sinir Ağını nın eğitiminde kullanılmak üzere Karabük Meteoroloji istasyonundan alınan 66 tane test eğitim verisinden 40 tanesi 4 giriģli tek çıkıģlı Ysa da kullanılacaktır. Öncelikle YSA bu ham eğitim verilerini projenin gerçekleģtirildiği Matlab programında eğitilmesi gerçekleģtirilecektir. Örnekler 4x40 boyutunda matris olarak ağa gösterilip öncelikle bu ham eğitim verisinde elde edilen çıkıģ değeri ise 1x40 matris olarak matlab programında uygulamaya verilmiģtir. Örnekler normalize edilmiģ olacaktır. ġekil 2 deki YSA sistemi için alınan ilk 32 tane ham eğitim verisi tablo halinde gösterilmiģtir. Aynı sistemde gösterilecek 34 adet ham eğitim verisinin diğer kısmı da aģağıda gösterilmiģtir.

4 Şekil 3: Eğitim Verisi Hava sıcaklığı tahmini için Ģekil 3 teki eğitim verisi YSA nın öğrenmesi sağlandıktan sonra baģarı düzeyini test etmek için sıcaklığı tahmin kabiliyetini ölçmek için ise Sistem için 17 tane test eğitim verisi kullanılacaktır. Bu test eğitim verileri Ģekil 4 te gösterilmiģtir. Şekil 4: Kullanılacak test veri listesi Ağın öğrenmeye baģlaması ve yukarda anlatılan öğrenme kuralına uygun olarak ağırlıkların güncellenmesi için ağa örnekler (Girdi çıktı değerleri ) belirli bir düzeneğe göre gösterilir.

5 Sunulan girdiye bağlı olarak ağın çıktı değerleri hesaplanılır. Eğitim verilerinden yola çıkarak çıkıģ verileri tahmin edilmeye çalıģılır. Ġleri hesaplamada en önemli olay en düģük hata ile çıkıģ değerleri tahmin edilmeye çalıģılır, zaten YSA nın en temel kuralı da budur. Şekil 5: Sistem için tasarlanan YSA mimarisi YSA eğitim verilerini kullanarak gerekli öğrenmeyi sağladıktan sonra öğrenme setindeki örneklerin ağa uygulanması ile öğrenme iģlemi gerçekleģtirilir. YSA nın buna bağlı olarak yani test eğitim verilerinin ağa uygulanması ile test eğitim verisindeki çıkıģı belli bir hata değeri ile tahmin etme iģlemi Ysa nın öğrenme yeteneğini gösterir. Burada ağırlıklar öğrenmede rast gele atanır. Öğrenme gerçekleģtirildikten sonra öğrenmeye bağlı olarak YSA nın eğitilmesi iģleminde de ağırlıklar çıkıģa bağlı olarak sistemli bir Ģekilde güncellenecektir. Ġleri beslemeli YSA hata istenilen düzeyin altına indiği zaman veya belli bir iterasyon sayısı tamamlandığında öğrenme ve ağın eğitimi bitmiģ olur. YSA ile Hava sıcaklığı Tahmini için 8000 iterasyon sonunda YSA nın eğitimi tamamlanmıģtır. YSA ile hava sıcaklığının tahmin edilmesi iģlemin gerçekleģtirilmesinde Matlab programı kullanılarak gerçekleģtirilmiģ olundu. Hava sıcaklığı tahmini için sırası ile aģağıdaki aģamalar sırası ile test edilmiģtir. Eğitim verileri daha iyi bir sonuç elde edilmesi için Matlabda normalize edildi. ġekil 6 da 8000 iterasyon sonucu hava sıcaklığı tahmini için eğitim değerleri gösterilmiģtir. Görüldüğü gibi sistem iyi bir performans elde etmiģtir. Şekil 6: Yapay Sinir Ağı Ġle elde edilen Performans

6 Deney verileri ile eğitimin tamamlanmasından sonra, ağın güvenilirliğini sınamak amacıyla, eğitim kümesinden gerçek çıkıģ ile yapay sinir ağının hesaplamıģ olduğu çıkıģ karģılaģtırılarak, görsel bir Ģekilde Grafiksel olarak gösterilmiģtir. Elde edilen YSA çıkıģı ile Eğitim verisinin çıkıģı grafiksel olarak gösterilmiģtir. Yani hava sıcaklığı baģarılı bir Ģekilde tahmin edilmiģtir. Şekil 7: Hava Sıcaklığı Tahmini için Tahmin edilen YSA çıkıģı Eğitim sonucu tahmin edilen hava sıcaklığı değeri mavi çizgi ile gerçek sıcaklık değeri ise sistemde kırmızı çizgi ile gösterilmektedir. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalıģmadaki temel amaç YSA kullanarak en düģük hata ile hava sıcaklığı tahmininde bulunmaktır. YSA kullanılarak elde edilen sıcaklık tahmin iģlemi çalıģması için Karabük ilinden alınan ham eğitim verilerinden (YSA giriģ parametreleri ve çıkıģ parametreleri ) yararlanılarak en az hata ile hava sıcaklığı tahmini gerçekleģtirildi. Sonuçlar grafiksel olarak gösterilip sistem için giriģ çıkıģ ifadelerinden yararlanılarak sisteme ait simulink modellemesi gerçekleģtirilmiģtir. Bu konu ile ilgili YSA alanında kar erimesinin tahmin edilmesi gibi meteoroloji alanı ile ilgili projeler mevcuttur. Burada ise ileri beslemeli YSA kullanılarak gerçekleģtirilen uygulama ile baģka veri tahminlerinde kullanılabilinir. Matlab da gerçekleģtirilen bu yazılım günlük hayatta borsa tahmini ve daha farklı meteorolojik olayların tahmininde kullanılabilinir. KAYNAKLAR Aydın Ö. (2005). Yapay Sinir Ağları kullanarak Bir Ses Tanıma Sistemi GeniĢleĢtirilmesi,Yüksek lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,Edirne Bayır R. (2008). Yapay Zeka Teknikleri Dersi Ders Notları. Karabük Üniversitesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi bölümü Elmas Ç. (2003). Yapay Sinir Ağlan, Seçkin Yayınevi, Ankara Gözütok A. (2005). Güç Trafolanna Ait Yağda ErimiĢ Gaz Analizi Sonuçlannın Yapay Sinir Ağlan ile Değerlendirilmesi ve Arıza Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Gazi Üniversitesi, Ankara Öztemel E. (2003). Yapay Sinir Ağları. Papatya Yayıncılık, Ġstanbul

7 Sağıroğlu ġ. (2001) Yapay Sinir Ağları ve Mühendislik Uygulamaları semineri, Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği. Erciyes Saraç T. (2004). Yapay Sinir Ağlan Seminer Projesi, Gazi Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü, Ankara Yurtoğlu H. (2006) Yapay Sinir Ağlan Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi, Yıldız Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Uzmanlık Tezi

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ESTIMATION OF EFFLUENT PARAMETERS AND EFFICIENCY FOR ADAPAZARI URBAN WASTEWATER TREATMENT PLANT BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK ADAPAZARI KENTSEL ATIKSU ARITMA TESĐSĐ ÇIKIŞ SUYU PARAMETRELERĐ VE VERĐM DEĞERLERĐNĐN

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - I DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI

TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI TUĞLA VE KİREMİT FABRİKALARININ HAVA KİRLİLİĞİNE KATKILARININ YAPAY SİNİR AĞI MODELLEMESİ İLE ARAŞTIRILMASI Merve ARABACI a, Miray BAYRAM a, Mehmet YÜCEER b, Erdal KARADURMUŞ a a Hitit Üniversitesi, Mühendislik

Detaylı

ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ

ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ S.Ü. Müh.-Mim. Fak. Derg., c.21, s.1-2, 2006 J. Fac.Eng.Arch. Selcuk Univ., v.21, n.1-2, 2006 ÇATI DÖŞEMESİNDE MEYDANA GELEN YOĞUŞMA VE BUHARLAŞMA KÜTLELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ Ömer

Detaylı

Program AkıĢ Kontrol Yapıları

Program AkıĢ Kontrol Yapıları C PROGRAMLAMA Program AkıĢ Kontrol Yapıları Normal Ģartlarda C dilinde bir programın çalıģması, komutların yukarıdan aģağıya doğru ve sırasıyla iģletilmesiyle gerçekleģtirilir. Ancak bazen problemin çözümü,

Detaylı

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR

0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ. Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR 0502309-0506309 ÖLÇME YÖNTEMLERİ Ders Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hüsamettin BULUT Yrd. Doç. Dr. M. Azmi AKTACĠR Kaynak Ders Kitabı: ÖLÇME TEKNĠĞĠ (Boyut, Basınç, AkıĢ ve Sıcaklık Ölçmeleri), Prof. Dr. Osman

Detaylı

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör.

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör. T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MEKATRONİK LABORATUVARI 1 (Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK

Detaylı

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye

Fatih Kölmek. ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Fatih Kölmek ICCI 2012-18.Uluslararası Enerji ve Çevre Fuarı ve Konferansı 25 Nisan 2012, İstanbul, Türkiye Türkiye Elektrik Piyasası Dengeleme ve Uzlaştırma Mekanizması Fiyat Tahmin Modelleri Yapay Sinir

Detaylı

5.31. MODÜLER MOBİLYA ÜRETİMİNDE KULLANILAN SERİ ÜRETİM HATLARINDAN ZIMPARA MAKİNASININ BESLEME ÜNİTESİ OTOMASYONU

5.31. MODÜLER MOBİLYA ÜRETİMİNDE KULLANILAN SERİ ÜRETİM HATLARINDAN ZIMPARA MAKİNASININ BESLEME ÜNİTESİ OTOMASYONU 5.31. MODÜLER MOBİLYA ÜRETİMİNDE KULLANILAN SERİ ÜRETİM HATLARINDAN ZIMPARA MAKİNASININ BESLEME ÜNİTESİ OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr ÖZET: GeliĢen teknolojilerin en büyük eksikliği

Detaylı

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004

Detaylı

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş

Detaylı

FİLTRELEME YÖNTEMİ İLE DİGİTAL GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME VE ÖRNEK BİR YAZILIM. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU b , Selçuklu, Konya. GümüĢhane

FİLTRELEME YÖNTEMİ İLE DİGİTAL GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME VE ÖRNEK BİR YAZILIM. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU b , Selçuklu, Konya. GümüĢhane FİLTRELEME YÖNTEMİ İLE DİGİTAL GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME VE ÖRNEK BİR YAZILIM Cihan ALTUNTAġ a*, ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU b a Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 42075,

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) Doç.Dr. M. Ali Akcayol Yapay Sinir Ağları Biyolojik sinir sisteminden esinlenerek ortaya çıkmıştır. İnsan beyninin öğrenme, eski

Detaylı

5.24. TAVUK KÜMESLERİ İÇİN SULAMA OTOMASYONU

5.24. TAVUK KÜMESLERİ İÇİN SULAMA OTOMASYONU 5.24. TAVUK KÜMESLERİ İÇİN SULAMA OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr GİRİŞ Günümüzde üretim sektöründe geliģme hızlı bir Ģekilde sürmektedir. Üretimin her çeģidinde hız, güven ve düģük

Detaylı

Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları

Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları Ġnternet ve Harekât AraĢtırması Uygulamaları Cihan Ercan Mustafa Kemal Topcu 1 GĠRĠġ Band İçerik e- Konu\ Mobil Uydu Ağ Genişliği\ e- e- VoIP IpV6 Dağıtma Altyapı QoS ticaret\ Prensip Haberleşme Haberleşme

Detaylı

YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ

YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ YEŞİLIRMAK NEHRİ İÇİN TOPLAM ORGANİK KARBON ÖNGÖRÜ MODELLERİ Mehmet Yüceer a*, İlknur Atasoy b, Eda Semizer c, Erdal Karadurmuş d, Kazım Yetik e, Ayla Çalımlı c, Rıdvan Berber c a İnönü Üniversitesi Mühendislik

Detaylı

WEB SAYFALARINA İLİŞKİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ

WEB SAYFALARINA İLİŞKİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ WEB SAYFALARINA İLİŞKİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ Doç.Dr Erhan Akyazı Marmara Üniversitesi Bilişim Bölümü eakyazi@marmara.edu.tr Şafak Kayıkçı Marmara Üniversitesi Bilişim Bölümü safak@safakkayikci.com

Detaylı

DENEY 6: FLİP-FLOP (BELLEK) DEVRESİ UYGULAMALARI

DENEY 6: FLİP-FLOP (BELLEK) DEVRESİ UYGULAMALARI DENEY 6: FLİP-FLOP (BELLEK) DEVRESİ UYGULAMALARI Deneyin Amaçları Flip-floplara aģina olmak. DeğiĢik tipte Flip-Flop devrelerin gerçekleģtirilmesi ve tetikleme biçimlerini kavramak. ArdıĢık mantık devrelerinin

Detaylı

TECHNOLOGICAL APPLIED SCIENCES Received: November 2010. Kadir Günoğlu Accepted: February 2011

TECHNOLOGICAL APPLIED SCIENCES Received: November 2010. Kadir Günoğlu Accepted: February 2011 ISSN:1306-3111 e-journal o New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 2A0068 TECHNOLOGICAL APPLIED SCIENCES Betül Mavi Received: November 2010 Kadir Günoğlu Accepted: February

Detaylı

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY ZEKA İLE ZAMAN TAHMİNİ SONER ŞÜKRÜ ALTIN YÜKSEK LİSANS TEZİ 2011 BENZER SÜREÇLERDE ÜRETİLEN ÜRÜNLER İÇİN YAPAY

Detaylı

TIMSS Tanıtım Sunusu

TIMSS Tanıtım Sunusu TIMSS Tanıtım Sunusu Ġçerik TIMSS Nedir? TIMSS in Amacı TIMSS i Yürüten KuruluĢlar TIMSS in GeçmiĢi TIMSS in Değerlendirme Çerçevesi TIMSS Döngüsünün Temel AĢamaları TIMSS in Kazanımları Sorular ve Öneriler

Detaylı

Üçüncü adımda ifade edilen özel kısıtları oluģturabilmek için iki genel yöntem geliģtirilmiģtir:

Üçüncü adımda ifade edilen özel kısıtları oluģturabilmek için iki genel yöntem geliģtirilmiģtir: TAMSAYILI DOGRUSAL PROGRAMLAMA ALGORİTMALARI TDP Algoritmaları, doğrusal programlamanın baģarılı sonuçlar ve yöntemlerinden yararlanma üzerine inģa edilmiģtir. Bu algoritmalardaki stratejiler üç adım içermektedir:

Detaylı

NEVġEHĠR ÜNĠVERSĠTESĠ BOLOGNA SÜRECĠ

NEVġEHĠR ÜNĠVERSĠTESĠ BOLOGNA SÜRECĠ NEVġEHĠR ÜNĠVERSĠTESĠ BOLOGNA SÜRECĠ ÖĞRENME ÇIKTILARI HAZIRLAMA VE ÖĞRENCĠ Ġġ YÜKÜ HESABI FUNDA NALBANTOĞLU YILMAZ Eğitim Öğretim Planlamacısı Ekim, 2011 GĠRĠġ Bologna Süreci kapsamında, yükseköğretim

Detaylı

Teori (saat/hafta) Laboratuar (saat/hafta) Beslenme ve Diyetetiğe GiriĢ BES113 1.Güz ÖnkoĢullar

Teori (saat/hafta) Laboratuar (saat/hafta) Beslenme ve Diyetetiğe GiriĢ BES113 1.Güz ÖnkoĢullar BESLENME VE DĠYETETĠĞE GĠRĠġ Dersin Adı Kodu Yarıyıl Teori Laboratuar Beslenme ve Diyetetiğe GiriĢ BES113 1.Güz 1 0 0 1 ÖnkoĢullar Dersin dili Dersin Türü Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri Dersin sorumlusu(ları)

Detaylı

PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ

PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ PSM 11 PEM YAKIT HÜCRELERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ U. Özveren 2, S. Dinçer 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya Müh. Bölümü, Davutpaşa Kampüsü, 34210 Esenler / İstanbul e-posta: dincer@yildiz.edu.tr

Detaylı

Mühendislik ve Mimarlık Fakültesinde Ekonomi Dersinin Önemi

Mühendislik ve Mimarlık Fakültesinde Ekonomi Dersinin Önemi 258 Mühendislik ve Mimarlık Fakültesinde Ekonomi Dersinin Önemi Ethem Tarhan 1 Özet Günümüzde öğretim üyeleri, Mühendislik ve Mimarlık Fakültesinde branģ dersleri olmayan ĠĢletme Yönetimi, Ekonomi, Pazarlama

Detaylı

Kastamonu İlinin Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Yapay Sinir Ağları (YSA) ile Tahmin Edilmesi

Kastamonu İlinin Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Yapay Sinir Ağları (YSA) ile Tahmin Edilmesi Kastamonu İlinin Rüzgar Enerjisi Potansiyelinin Yapay Sinir Ağları (YSA) ile Tahmin Edilmesi Ünal Kaya 1 Murat Caner 2 Yüksel Oğuz 3 1 Kastamonu Üniversitesi, Cide Rıfat Ilgaz Meslek Yüksekokulu, Elektronik

Detaylı

MASA ÜSTÜ CNC FREZE TEZGÂH TASARIMI VE PROTOTİP İMALATI

MASA ÜSTÜ CNC FREZE TEZGÂH TASARIMI VE PROTOTİP İMALATI Araştırma Makalesi / Research Article MASA ÜSTÜ CNC FREZE TEZGÂH TASARIMI VE PROTOTİP İMALATI Ahmet KOLERĠ a ve Kerim ÇETĠNKAYA b, * a K.Ü.Teknik Eğitim Fakültesi, Karabük, Türkiye, ahmet_koleri42@hotmail.com

Detaylı

İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü

İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10-3 (006),447-451 İç Basınç Altında İnce Cidarlı Kabukların Yapay Sinir Ağları ile Çözümü Ömer KELEŞOĞLU, Adem FIRAT Fırat Üniversitesi,

Detaylı

ĠLE MESLEKĠ ĠLGĠLERĠ ARASINDAKĠ

ĠLE MESLEKĠ ĠLGĠLERĠ ARASINDAKĠ M.Ü. Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi Yıl: 1995, Sayı: 7 Sayfa: 239-250 GĠRĠġ LĠSE SON SINIF ÖĞRENCĠLERĠNĠN KĠġĠLĠK ÖZELLĠKLERĠ ĠLE MESLEKĠ ĠLGĠLERĠ ARASINDAKĠ ĠLĠġKĠLER: PĠLOT BĠR ÇALIġMA

Detaylı

Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com. Beyin ve Yapay Zeka III - Beyin Simulatörleri

Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com. Beyin ve Yapay Zeka III - Beyin Simulatörleri Alkın Küçükbayrak alkin@superonline.com Beyin ve Yapay Zeka III - Beyin Simulatörleri Bundan önceki yazımızda Yapay Sinir Ağları konusunu örneklerle incelemiştik. İstatistiksel yöntemler kullanılarak yapılan

Detaylı

İSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ

İSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ İSTATİKSEL NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞIN PERFORMANSINA ETKİSİ Selahattin YAVUZ * Muhammet DEVECİ ** ÖZ Son yıllarda, yapay sinir ağları pek çok alanda uygulanan ve üzerinde en çok araştırma

Detaylı

Ek-1. Tablo 1. TYYÇ nin OluĢturulma AĢamaları ve Tamamlanma Tarihleri. 1 Süreci baģlatmak için karar alınması Nisan 2006

Ek-1. Tablo 1. TYYÇ nin OluĢturulma AĢamaları ve Tamamlanma Tarihleri. 1 Süreci baģlatmak için karar alınması Nisan 2006 Ek-1 Tablo 1. TYYÇ nin OluĢturulma AĢamaları ve Tamamlanma Tarihleri TYYÇ OluĢturma AĢamaları Tamamlama Tarihi 1 Süreci baģlatmak için karar alınması Nisan 2006 2 ÇalıĢma takviminin oluģturulması 2006

Detaylı

İKİ BÖLGELİ ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE OPTİMUM YÜK FREKANS KONTROLÜ

İKİ BÖLGELİ ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE OPTİMUM YÜK FREKANS KONTROLÜ İKİ BÖLGELİ ELEKTRİK GÜÇ SİSTEMLERİNDE OPTİMUM YÜK FREKANS KONTROLÜ Ahmet Karyeyen Nurettin Çetinkaya Selahattin Güntay 3,3 Ilgın Meslek Yüksek Okulu, Selçuk Üniversitesi, Konya Elektrik-Elektronik Mühendisliği

Detaylı

Erdem Işık Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 erdemis@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

Erdem Işık Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 erdemis@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0140 ENGINEERING SCIENCES Received: October 2010 Erdem Işık Accepted: January 2011 Mustafa İnallı Series

Detaylı

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik

Detaylı

YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ MODELLING OF THE TRIP GENERATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ MODELLING OF THE TRIP GENERATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ * Nuran BAĞIRGAN 1, Muhammet Mahir YENİCE 2 1 Dumlupınar Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Kütahya, nbagirgan@dumlupinar.edu.tr

Detaylı

RUTIN OLAN / OLMAYAN PROBLEMLER. Yrd. Doç. Dr. Nuray Çalışkan-Dedeoğlu İlköğretim Matematik Eğitimi

RUTIN OLAN / OLMAYAN PROBLEMLER. Yrd. Doç. Dr. Nuray Çalışkan-Dedeoğlu İlköğretim Matematik Eğitimi RUTIN OLAN / OLMAYAN PROBLEMLER Yrd. Doç. Dr. Nuray Çalışkan-Dedeoğlu İlköğretim Matematik Eğitimi ndedeoglu@sakarya.edu.tr RUTIN PROBLEMLER Günlük hayatın içinden Dört islem problemleri Hareket, kar-

Detaylı

4.2. EKSENEL VANTİLATÖRLERİN BİLGİSAYARLA BOYUTLANDIRILMASI

4.2. EKSENEL VANTİLATÖRLERİN BİLGİSAYARLA BOYUTLANDIRILMASI 4.2. EKSENEL VANTİLATÖRLERİN BİLGİSAYARLA BOYUTLANDIRILMASI Yrd.Doç.Dr.Asaf VAROL Tek.Eğt.Fak. Makina Eğitimi Bölüm BaĢkanı ELAZIĞ Mak.Müh. İbrahim UZUN F.Ü.Bilgi iģlem Daire BaĢkan Vekili ELAZIĞ ÖZET

Detaylı

OKULÖNCESĠNDE TEMATĠK YAKLAġIM ve ETKĠN ÖĞRENME. Prof. Dr. Nilüfer DARICA Hasan Kalyoncu Üniversitesi

OKULÖNCESĠNDE TEMATĠK YAKLAġIM ve ETKĠN ÖĞRENME. Prof. Dr. Nilüfer DARICA Hasan Kalyoncu Üniversitesi OKULÖNCESĠNDE TEMATĠK YAKLAġIM ve ETKĠN ÖĞRENME Prof. Dr. Nilüfer DARICA Hasan Kalyoncu Üniversitesi Uzun yıllar öğretimde en kabul edilir görüģ, bilginin hiç bozulmadan öğretenin zihninden öğrenenin zihnine

Detaylı

Doç. Dr. Mustafa ÖZDEN Arş. Gör. Gülden AKDAĞ Arş. Gör. Esra AÇIKGÜL

Doç. Dr. Mustafa ÖZDEN Arş. Gör. Gülden AKDAĞ Arş. Gör. Esra AÇIKGÜL Doç. Dr. Mustafa ÖZDEN Arş. Gör. Gülden AKDAĞ Arş. Gör. Esra AÇIKGÜL 11.07.2011 Adıyaman Üniversitesi Eğitim Fakültesi İlköğretim Bölümü Fen Bilgisi Öğretmenliği A.B.D GĠRĠġ Fen bilimleri derslerinde anlamlı

Detaylı

Murat Yavuz Solmaz Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 mysolmaz@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

Murat Yavuz Solmaz Accepted: January 2011. ISSN : 1308-7231 mysolmaz@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 1, Article Number: 1A0130 ENGINEERING SCIENCES Received: October 2010 Murat Yavuz Solmaz Accepted: January 2011 Oğuz Yakut

Detaylı

KÜTAHYA İLİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK ELEKTRİK PUANT YÜK TAHMİNİ

KÜTAHYA İLİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANILARAK ELEKTRİK PUANT YÜK TAHMİNİ ELECTRICAL PEAK LOAD FORECASTING IN KÜTAHYA WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Y. ASLAN * & C. YAŞAR * & A. NALBANT * * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi Dumlupınar Üniversitesi,

Detaylı

Ürün Olarak Konut Kavramı ve Türkiye deki Konut SatıĢlarının Ürün Hayat Eğrisi YaklaĢımıyla Değerlendirilmesi

Ürün Olarak Konut Kavramı ve Türkiye deki Konut SatıĢlarının Ürün Hayat Eğrisi YaklaĢımıyla Değerlendirilmesi 291 Ürün Olarak Konut Kavramı ve Türkiye deki Konut SatıĢlarının Ürün Hayat Eğrisi YaklaĢımıyla Değerlendirilmesi Murat Anbarcı 1, Ömer Giran 2, Yusuf Sait Türkan 3, Ekrem Manisalı 4 Özet Konut; en genel

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI

YAPAY SĠNĠR AĞLARININ EKONOMĠK TAHMĠNLERDE KULLANILMASI P A M U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G C O L L E G E M Ü H E N D ĠS L ĠK B ĠL ĠM L E R ĠD E R G ĠS

Detaylı

THE ANALYSES OF THIN WALLED TUBES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

THE ANALYSES OF THIN WALLED TUBES BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Niğde Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 6 Sayı 1-2, (2002), 45-54 İNCE CİDARLI ÜP SİSEMLERİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ANALİZİ Ömer KELEŞOĞLU *, Adem FIRA ÖZE Bu çalışmada, tüp sistemlerin

Detaylı

Hava Kirliliğine Neden Olan PM10 ve SO 2 Maddesinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Tahmininin Yapılması ve Hata Oranının Hesaplanması

Hava Kirliliğine Neden Olan PM10 ve SO 2 Maddesinin Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Tahmininin Yapılması ve Hata Oranının Hesaplanması Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Afyon Kocatepe University Journal of Science and Engineering AKÜ FEMÜBİD XX (201X) xxxxxx (xx s) AKU J. Sci.Eng.XX (201X) xxxxxx (xx pp)

Detaylı

Yapay Sinir Ağları İçin Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi

Yapay Sinir Ağları İçin Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 5, SAYI: 1, OCAK 2012 19 Yapay Sinir Ağları İçin Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi Kerim Kürşat ÇEVİK 1, Emre DANDIL 2 1 Bor Meslek Yüksekokulu,

Detaylı

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR KONTROL SİSTEMLERİ GİRİŞ Son yıllarda kontrol sistemleri, insanlığın ve uygarlığın gelişme ve ilerlemesinde çok önemli rol oynayan bir bilim dalı

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE GÖKSU NEHRİ NİN AKIM TAHMİNİ FLOW FORECASTING OF GÖKSU RIVER WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD

YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE GÖKSU NEHRİ NİN AKIM TAHMİNİ FLOW FORECASTING OF GÖKSU RIVER WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS METHOD 1 SDU International Technologic Science pp. 1-7 Constructional Technologies YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE GÖKSU NEHRİ NİN AKIM TAHMİNİ Özlem Terzi, Mehmet Köse Özet: Günümüzde kuraklık ve küresel ısınma

Detaylı

"ÖRNEKTİR" 16.07.2007 Tarihinden 20.07.2007 Tarihine kadar bir haftalık çalıģma

ÖRNEKTİR 16.07.2007 Tarihinden 20.07.2007 Tarihine kadar bir haftalık çalıģma 16.07.2007 Tarihinden 20.07.2007 Tarihine kadar bir haftalık çalıģma Pazartesi ġirket Tanıtımı ve Fabrika Oryantasyonu 1 5 9 Salı Fabrika Bilgileri / YerleĢim Planı 5 7 9 ÇarĢamba Fabrika Bilgileri / Organizasyon

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at

Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org Estimation of Bod-Cod-Ss Parameters in Textile Wastewater by using Artificial Neural Network Yasemin DAMAR 1 Sakarya

Detaylı

Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini

Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 211, Elazığ, Turkey Cam Elyaf Katkılı Betonların Yarmada Çekme Dayanımlarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmini S. Yıldız 1, Y. Bölükbaş

Detaylı

3 YIL GARANTĠ YÜKSEK KALĠTE SERİ KUMANDA KUTUSU RPB

3 YIL GARANTĠ YÜKSEK KALĠTE SERİ KUMANDA KUTUSU RPB SERİ ÇÖZÜMLER Seri çözümler, orta ve büyük ölçekli tesisler için en iyi sistemlerdir. Bu aletle, kontrol ve kumanda cihazlarına valfların bağlantı maliyetlerinin azalmasını hatta neredeyse tamamen yok

Detaylı

KAPSAM HAFTALARA GÖRE DERS PROGRAMI ÖNERĠLEN KAYANAKLAR ÖĞRETME VE ÖĞRENME STRATEJĠ VE TEKNĠKLERĠ ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME YÖNTEMLERĠ

KAPSAM HAFTALARA GÖRE DERS PROGRAMI ÖNERĠLEN KAYANAKLAR ÖĞRETME VE ÖĞRENME STRATEJĠ VE TEKNĠKLERĠ ÖLÇME VE DEĞERLENDĠRME YÖNTEMLERĠ DERSĠN KODU ABYS-215 Bürolarda Teknoloji Kullanımı DERSĠN TÜRÜ ZORUNLU SEÇMELĠ X TEORĠK 2 PRATĠK 0 ECTS KREDĠSĠ 4 Bürolarda kullanılan genellikle iletiģimi sağlayan ya da verilerin iģlenmesine olanak sağlayan

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

BENZERSİZ SORUNLARA BENZERSİZ ÇÖZÜMLER

BENZERSİZ SORUNLARA BENZERSİZ ÇÖZÜMLER BENZERSİZ SORUNLARA BENZERSİZ ÇÖZÜMLER HAKKIMIZDA Promod Ar-Ge Yazılım, dinamik sistem simülasyonu, prototiplemesi, kontrol tasarımı ve gerçeklenmesi alanlarında hizmet veren bir Ar-Ge ve Yazılım kuruluşudur.

Detaylı

2010 YILI OCAK-HAZĠRAN DÖNEMĠ

2010 YILI OCAK-HAZĠRAN DÖNEMĠ MADEN TETKĠK VE ARAMA GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Sondaj Dairesi Başkanlığı 21 Yılı Ocak-Haziran Dönemi Faaliyet Raporu 21 YILI OCAK-HAZĠRAN DÖNEMĠ 1 ÜST YÖNETĠM SUNUMU SONDAJ DAĠRESĠ BAġKANLIĞI 21 YILI 1. 6 AYLIK

Detaylı

TOPLANTI RAPORU II ATATÜRK ÜNĠVERSĠTESĠ NDE BOLOGNA SÜRECĠ VE PROGRAM YETERLĠLĠKLERĠ VE DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI EĞĠTĠM TOPLANTISI

TOPLANTI RAPORU II ATATÜRK ÜNĠVERSĠTESĠ NDE BOLOGNA SÜRECĠ VE PROGRAM YETERLĠLĠKLERĠ VE DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI EĞĠTĠM TOPLANTISI TOPLANTI RAPORU II ATATÜRK ÜNĠVERSĠTESĠ NDE BOLOGNA SÜRECĠ VE PROGRAM YETERLĠLĠKLERĠ VE DERS ÖĞRENME ÇIKTILARI EĞĠTĠM TOPLANTISI Uzm. Sertaç HOPOĞLU, BEK Üyesi Tarih: 02 Nisan 2010; Saat: 15.00 17.00;

Detaylı

Ġġ SAĞLIĞI VE GÜVENLĠĞĠ RĠSK DEĞERLENDĠRMESĠ YÖNETMELĠĞĠ

Ġġ SAĞLIĞI VE GÜVENLĠĞĠ RĠSK DEĞERLENDĠRMESĠ YÖNETMELĠĞĠ Ġġ SAĞLIĞI VE GÜVENLĠĞĠ RĠSK DEĞERLENDĠRMESĠ YÖNETMELĠĞĠ BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı, iģyerlerinde iģ sağlığı ve güvenliği yönünden yapılacak

Detaylı

KAYSERİ GÜNEŞ ENERJİSİ POTANSİYELİ ve MALİYET ANALİZİ

KAYSERİ GÜNEŞ ENERJİSİ POTANSİYELİ ve MALİYET ANALİZİ KAYSERİ GÜNEŞ ENERJİSİ POTANSİYELİ ve MALİYET ANALİZİ M.Serdar GENÇ 1, S.Samed SEYĠTOĞLU 2 1 Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Enerji Sistemleri Mühendisliği Bölümü, KAYSERĠ Telefon: 0 (352) 4374901/32132,

Detaylı

Ölçme ve Değerlendirme Semineri

Ölçme ve Değerlendirme Semineri Ölçme ve Değerlendirme Semineri 1 Açık Uçlu Soru Yazma ve Değerlendirmede Teknikleri Öğrencilerin yazılı sorulara verdikleri ilginç yanıtlar (Türkmen, http://www.istikbal gazetesi.com.) (Kaynak: Pegem

Detaylı

BIL684 Nöron Ağları Dönem Projesi

BIL684 Nöron Ağları Dönem Projesi BIL684 Nöron Ağları Dönem Projesi SNNS Uygulama Parametrelerinin bir Örnek Aracılığı ile İncelenmesi Kerem ERZURUMLU A0064552 Bu rapor ile Bil684 Nöron Ağları dersi kapsamında gerçekleştirilmiş olan SNNS

Detaylı

NAPOLEON PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ

NAPOLEON PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ ÖZEL EGE LİSESİ NAPOLEON PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Fatma Gizem DEMİRCİ Hasan Atakan İŞBİLİR DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gülşah ARACIOĞLU İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI... 3 2.

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARI VE DESTEK VEKTÖR MAKĠNELERĠ YÖNTEMLERĠYLE BORSA ENDEKSĠ TAHMĠNĠ

YAPAY SĠNĠR AĞLARI VE DESTEK VEKTÖR MAKĠNELERĠ YÖNTEMLERĠYLE BORSA ENDEKSĠ TAHMĠNĠ Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2014, C.19, S.1, s.139-157. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2014,

Detaylı

TOZ METALURJĠSĠ Prof.Dr.Muzaffer ZEREN

TOZ METALURJĠSĠ Prof.Dr.Muzaffer ZEREN . TEKNĠK SEÇĠMLĠ DERS I TOZ METALURJĠSĠ Prof.Dr.Muzaffer ZEREN TOZLARIN YOĞUNLAġTIRILMASI VE ġekġllendġrġlmesġ KOU-TOZ METALURJĠSĠ LAB. HĠDROMODE 150 t. ÇĠFT EKSENLĠ SOĞUK PRES TOZLARIN YOĞUNLAġTIRILMASI

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE FİYAT TAHMİNLEMESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE FİYAT TAHMİNLEMESİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE FİYAT TAHMİNLEMESİ Elif ERDOĞAN Fatih Üniversitesi Ankara Meslek Yüksekokulu, Ostim /Ankara Öğretim Görevlisi eerdogan@fatih.edu.tr Hamide ÖZYÜREK Fatih Üniversitesi Ankara Meslek

Detaylı

CPM Stratejik Planlama Metodu

CPM Stratejik Planlama Metodu 46 6. İnşaat Yönetimi Kongresi, 25-26-27 Kasım 2011, Bursa CPM Stratejik Planlama Metodu Ahmet Aser Ensarioğlu 1, Ömer Giran 2, Ekrem Manisalı 3 Özet Ülkemiz inģaat sektöründe henüz gerçek anlamda planlı

Detaylı

PID KONTROLÖRÜN KARINCA KOLONĠSĠ / GENETĠK ALGORĠTMA TABANLI OPTĠMĠZASYONU VE GUNT RT 532 BASINÇ PROSESĠNĠN KONTROLÜ

PID KONTROLÖRÜN KARINCA KOLONĠSĠ / GENETĠK ALGORĠTMA TABANLI OPTĠMĠZASYONU VE GUNT RT 532 BASINÇ PROSESĠNĠN KONTROLÜ T.C. MARMARA ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ PID KONTROLÖRÜN KARINCA KOLONĠSĠ / GENETĠK ALGORĠTMA TABANLI OPTĠMĠZASYONU VE GUNT RT 532 BASINÇ PROSESĠNĠN KONTROLÜ Muhammet ÜNAL YÜKSEK LĠSANS TEZĠ ELEKTRONĠK

Detaylı

T.C. MALTEPE ÜNĠVERSĠTESĠ MÜHENDĠSLĠK FAKÜLTESĠ ENDÜSTRĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ LĠSANS PROGRAMI 2010-11 Güz Yarıyılı

T.C. MALTEPE ÜNĠVERSĠTESĠ MÜHENDĠSLĠK FAKÜLTESĠ ENDÜSTRĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ LĠSANS PROGRAMI 2010-11 Güz Yarıyılı T.C. MALTEPE ÜNĠVERSĠTESĠ MÜHENDĠSLĠK FAKÜLTESĠ ENDÜSTRĠ MÜHENDĠSLĠĞĠ BÖLÜMÜ LĠSANS PROGRAMI 2010-11 Güz Yarıyılı VERĠ TABANI VE YÖNETĠMĠ BIL301 6 AKTS Kredisi 3. yıl 5. yarıyıl Lisans Zorunlu 4 saat/hafta

Detaylı

Örnekleme Süreci ve Örnekleme Yöntemleri

Örnekleme Süreci ve Örnekleme Yöntemleri Örnekleme Süreci ve Örnekleme Yöntemleri Prof. Dr. Cemal YÜKSELEN Ġstanbul Arel Üniversitesi 4. Pazarlama AraĢtırmaları Eğitim Semineri 26-29 Ekim 2010 Örnekleme Süreci Anakütleyi Tanımlamak Örnek Çerçevesini

Detaylı

Ekonomik Açıdan En Avantajlı Teklifin Belirlenmesinde 2004/18/EC AB Kamu Ġhale Direktifi Ġle 4734 Sayılı Kamu Ġhale Kanununun KarĢılaĢtırılması

Ekonomik Açıdan En Avantajlı Teklifin Belirlenmesinde 2004/18/EC AB Kamu Ġhale Direktifi Ġle 4734 Sayılı Kamu Ġhale Kanununun KarĢılaĢtırılması 49 Ekonomik Açıdan En Avantajlı Teklifin Belirlenmesinde 2004/18/EC AB Kamu Ġhale Direktifi Ġle 4734 Sayılı Kamu Ġhale Kanununun KarĢılaĢtırılması Cemil Akçay 1, A.Sertaç KarakaĢ 2, BarıĢ Sayın 3, Ekrem

Detaylı

Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları

Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Yapay Sinir Ağları ve Yüksek Enerji Fiziği Uygulamaları Ece Akıllı Université de Genève 12 Eylül 2016 CERN TR E. Akıllı (UNIGE) Yapay Sinir Ağları 12.09.2016 1 / 18 Akış 1 Makine Ogrenimi 2 Yapay Sinir

Detaylı

MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ

MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ MİKROŞERİT HAT ENDÜKTANS BÜYÜKLÜĞÜNÜN BİLGİ TABANLI YAPAY SİNİR AĞLARI ile MODELLENMESİ Levent AKSOY e-posta: levent@ehb.itu.edu.tr Neslihan Serap ŞENGÖR e-posta: neslihan@ehb.itu.edu.tr Elektronik ve

Detaylı

T.C. ORTA KARADENİZ KALKINMA AJANSI GENEL SEKRETERLİĞİ. YURT ĠÇĠ VE DIġI EĞĠTĠM VE TOPLANTI KATILIMLARI ĠÇĠN GÖREV DÖNÜġ RAPORU

T.C. ORTA KARADENİZ KALKINMA AJANSI GENEL SEKRETERLİĞİ. YURT ĠÇĠ VE DIġI EĞĠTĠM VE TOPLANTI KATILIMLARI ĠÇĠN GÖREV DÖNÜġ RAPORU YURT ĠÇĠ VE DIġI EĞĠTĠM VE TOPLANTI KATILIMLARI ĠÇĠN GÖREV DÖNÜġ RAPORU Adı Soyadı : Emre ARSLANBAY Unvanı : Uzman Konu : Hollanda ÇalıĢma Ziyareti Görev Yeri : HOLLANDA Görev Tarihi : 05-10.03.2017 RAPOR

Detaylı

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 207-219

EÜFBED - Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt-Sayı: 3-2 Yıl: 2010 207-219 07 YAPAY SİNİR AĞLARI VE ÇOK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİK YÖNTEMLERLE TRAFİK KAZA MODELLEMESİ NEURAL NETWORKS AND MULTIVARIATE STATISTICAL METHODS IN TRAFFIC ACCIDENT MODELING ÖZET Halim Ferit BAYATA * ve Fatih

Detaylı

28 Aralık 2013. Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

28 Aralık 2013. Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 28 Aralık 13 Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 12-13 Eğitim Yılında (Ocak-Kasım 13 tarihleri arasında) doldurulmuş olan Bölümü Değerlendirme Anket Formları Raporu Öğrencilerin staj

Detaylı

PROF. DR. HAYDAR BAġ IN ALMIġ OLDUĞU ULUSLARARASI ÖDÜLLER

PROF. DR. HAYDAR BAġ IN ALMIġ OLDUĞU ULUSLARARASI ÖDÜLLER PROF. DR. HAYDAR BAġ IN ALMIġ OLDUĞU ULUSLARARASI ÖDÜLLER 1) ULUSLARARASI LĠYAKAT TOPLULUĞU ÜYELĠĞĠ Merkezi Cambridge Ġngiltere'de bulunan ULUSLARARASI BĠYOGRAFĠ MERKEZĠ tarafından verilen özel bir Ģeref

Detaylı

KOMPOZĐT VE SANDVĐÇ KĐRĐŞLERDEKĐ HASAR ŞĐDDETĐNĐN TĐTREŞĐM BAZLI ANALĐZLER VE YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE TESPĐTĐ

KOMPOZĐT VE SANDVĐÇ KĐRĐŞLERDEKĐ HASAR ŞĐDDETĐNĐN TĐTREŞĐM BAZLI ANALĐZLER VE YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE TESPĐTĐ I. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 21-23 Eylül 2006, ODTÜ, Ankara KOMPOZĐT VE SANDVĐÇ KĐRĐŞLERDEKĐ HASAR ŞĐDDETĐNĐN TĐTREŞĐM BAZLI ANALĐZLER VE YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE TESPĐTĐ Melin ŞAHĐN * Orta Doğu

Detaylı

SİMÜLASYON-YAPAY SİNİR AĞI İLE ESNEK ÜRETİM SİSTEMİ TASARIMI

SİMÜLASYON-YAPAY SİNİR AĞI İLE ESNEK ÜRETİM SİSTEMİ TASARIMI Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cilt 18, No 2, 31-38, 2003 Vol 18, No 2, 31-38, 2003 SİMÜLASYON-YAPAY SİNİR AĞI İLE ESNEK ÜRETİM SİSTEMİ TASARIMI Akif KURT Endüstri Mühendisliği

Detaylı

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - II

Yapay Sinir Ağları. (Artificial Neural Networks) DOÇ. DR. ERSAN KABALCI E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - II Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) J E O L O J İ M Ü H E N D İ S L İ Ğ İ A. B. D. E S N E K H E S A P L A M A Y Ö N T E M L E R İ - II DOÇ. DR. ERSAN KABALCI Yapay Sinir Ağları Tarihçe Biyolojik

Detaylı

5.50. OTOMOBĠL TEKERLEĞĠ MONTAJ OTOMASYONU

5.50. OTOMOBĠL TEKERLEĞĠ MONTAJ OTOMASYONU 5.50. OTOMOBĠL TEKERLEĞĠ MONTAJ OTOMASYONU Prof. Dr. Asaf VAROL avarol@firat.edu.tr GiriĢ: Hızla geliģen bilgisayar teknolojisi, her alanda olduğu gibi etkisini robot teknolojisi ve otomasyon sistemleri

Detaylı

Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org

Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org Electronic Letters on Science & Engineering 1(1) 2005 Available online at www.e-lse.org Solution of Forward Kinematic for Five Axis Robot Arm using ANN A. Mühürcü 1 1 Sakarya University, Electrical-Electronical

Detaylı

T.C. KARTAL BELEDİYE BAŞKANLIĞI İSTANBUL

T.C. KARTAL BELEDİYE BAŞKANLIĞI İSTANBUL KARARIN ÖZÜ : Sivil Savunma Uzmanlığı nın Görev ve ÇalıĢma Yönetmeliği. TEKLİF : Sivil Savunma Uzmanlığı nın 31.03.2010 tarih, 2010/1043 sayılı teklifi. BAġKANLIK MAKAMI NA; Ġlgi: 18.03.2010 tarih ve 129

Detaylı

Technological Applied Sciences Status : Original Study ISSN: (NWSATAS) Received: May 2016 ID: A0094 Accepted: July 2016

Technological Applied Sciences Status : Original Study ISSN: (NWSATAS) Received: May 2016 ID: A0094 Accepted: July 2016 Technological Applied Sciences Status : Original Study ISSN: 1308 7223 (NWSATAS) Received: May 2016 ID: 2016.11.3.2A0094 Accepted: July 2016 Ünal Kaya Kastamonu University, ukaya@kastamonu.edu.tr, Kastamonu-Turkey

Detaylı

ORTAOKUL YEDİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİNİN ÇİZGİ GRAFİK OKUMA VE ÇİZME BECERİLERİNİN İNCELENMESİ * ÖZET

ORTAOKUL YEDİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİNİN ÇİZGİ GRAFİK OKUMA VE ÇİZME BECERİLERİNİN İNCELENMESİ * ÖZET - International Periodical For The Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, p. 1153-1167, ANKARA-TURKEY ORTAOKUL YEDİNCİ SINIF ÖĞRENCİLERİNİN ÇİZGİ GRAFİK OKUMA VE ÇİZME BECERİLERİNİN İNCELENMESİ

Detaylı

Kontrol Sistemlerinin Analizi

Kontrol Sistemlerinin Analizi Sistemlerin analizi Kontrol Sistemlerinin Analizi Otomatik kontrol mühendisinin görevi sisteme uygun kontrolör tasarlamaktır. Bunun için öncelikle sistemin analiz edilmesi gerekir. Bunun için test sinyalleri

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Türkiye Kalkınma Bankası Yayını TÜRKİYE KALKINMA BANKASI A.Ş. NİSAN HAZİRAN 2015 Sayı: 76. e-dergi OLARAK YAYINLANMAKTADIR.

İÇİNDEKİLER. Türkiye Kalkınma Bankası Yayını TÜRKİYE KALKINMA BANKASI A.Ş. NİSAN HAZİRAN 2015 Sayı: 76. e-dergi OLARAK YAYINLANMAKTADIR. Türkiye Kalkınma Bankası Yayını NİSAN HAZİRAN 2015 Sayı: 76 TÜRKİYE KALKINMA BANKASI A.Ş. Adına Sahibi İÇİNDEKİLER Ahmet BUÇUKOĞLU Genel Müdür ve Yönetim Kurulu Başkanı PAZARLAMA DAİRE BAŞKANLIĞI FAALİYETLERİ

Detaylı

İKLİM SİSTEMLERİNİN PROJELENDİRİLMESİNİ ETKİLEYEN METEOROLOJİK VERİLERİN AKILLI SİSTEMLERLE TAHMİNİ VE ÖRNEK UYGULAMA

İKLİM SİSTEMLERİNİN PROJELENDİRİLMESİNİ ETKİLEYEN METEOROLOJİK VERİLERİN AKILLI SİSTEMLERLE TAHMİNİ VE ÖRNEK UYGULAMA İKLİM SİSTEMLERİNİN PROJELENDİRİLMESİNİ ETKİLEYEN METEOROLOJİK VERİLERİN AKILLI SİSTEMLERLE TAHMİNİ VE ÖRNEK UYGULAMA Erdem IŞIK Mustafa İNALLI ÖZET İklim sistemlerinin tasarımında meteorolojik parametrelerin

Detaylı

T. C. ORTA ANADOLU KALKINMA AJANSI GENEL SEKRETERLİĞİ İÇ KONTROL (İNTERNAL CONTROL) TANITIM SUNUMU

T. C. ORTA ANADOLU KALKINMA AJANSI GENEL SEKRETERLİĞİ İÇ KONTROL (İNTERNAL CONTROL) TANITIM SUNUMU T. C. ORTA ANADOLU KALKINMA AJANSI GENEL SEKRETERLİĞİ İÇ KONTROL (İNTERNAL CONTROL) TANITIM SUNUMU HAZIRLAYAN: MUSTAFA KARAKAYA İÇ DENETÇİ Eylül 2011 SUNUM PLANI GiriĢ 25 adet sunu bulunmaktadır. Kısaca

Detaylı

YAPAY SĠNĠR AĞLARI KULLANILARAK TÜRKĠYE'DEKĠ ÖZEL BĠR SĠGORTA ġġrketġnde PORTFÖY DEĞERLENDĠRMESĠ

YAPAY SĠNĠR AĞLARI KULLANILARAK TÜRKĠYE'DEKĠ ÖZEL BĠR SĠGORTA ġġrketġnde PORTFÖY DEĞERLENDĠRMESĠ YAPAY SĠNĠR AĞLARI KULLANILARAK TÜRKĠYE'DEKĠ ÖZEL BĠR SĠGORTA ġġrketġnde PORTFÖY DEĞERLENDĠRMESĠ VALUATION OF PORTFOLIO WITH USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AT A INSURANCE COMPANY IN TURKEY GÜLAY DOĞAN

Detaylı

Sınav sistemi iki aģamalı olarak hazırlanmıģtır.

Sınav sistemi iki aģamalı olarak hazırlanmıģtır. Sınav sistemi iki aģamalı olarak hazırlanmıģtır. YGS: Birinci aģama, her öğrencinin girmesi zorunlu olan ortak Sınavdır. (Yükseköğretime GiriĢ Sınavı ) LYS: Sınavın ikinci aģaması, beģ farklı günde,beģ

Detaylı

MERMER KESME İŞLEMİNDE KESİM SÜRESİNİN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI MODELLENMESİ

MERMER KESME İŞLEMİNDE KESİM SÜRESİNİN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI MODELLENMESİ 9 SDU International Technologic Science pp. 9-16 Constructional Technology MERMER KESME İŞLEMİNDE KESİM SÜRESİNİN YAPAY SİNİR AĞI TABANLI MODELLENMESİ Uğur Güvenç, Mustafa Dursun, Hasan Çimen Özet Doğrusal

Detaylı

01 OCAK 30 EYLÜL 2012 KONSOLİDE OLMAYAN ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU

01 OCAK 30 EYLÜL 2012 KONSOLİDE OLMAYAN ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU 01 OCAK 30 EYLÜL 2012 KONSOLİDE OLMAYAN ARA DÖNEM FAALİYET RAPORU Takasbank A.ġ. 2012 Yılı III. Dönem Faaliyet Raporu ĠÇĠNDEKĠLER BaĢlık... Sayfa Yönetim Kurulu BaĢkanı nın Döneme ĠliĢkin Değerlendirmeleri...

Detaylı

AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ

AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ 2012 YILI KURUMSAL MALİ OCAK-HAZİRAN 2012 ĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢĢ DURUM VE BEKLENTİLER RAPORU Strateji Geliştirme Daire Başkanlığı

Detaylı

HİJYENİK KLİMA SANTRAL KAVRAMI

HİJYENİK KLİMA SANTRAL KAVRAMI V. ULUSAL TESĠSAT MÜHENDĠSLĠĞĠ KONGRESĠ VE SERGĠS Ġ 327 HİJYENİK KLİMA SANTRAL KAVRAMI Erkut BEŞER Moghtada MOBEDİ Levent ŞENOL ÖZET Bu makalede, hijyenik klima santrallerinin özellikleri üzerinde durulmuģtur.

Detaylı

St 37 Karbonlu Çelik Malzeme Ara Bağlantı Aparatı Delme ve Bükmenin Teorik ve Deneysel İncelenmesi

St 37 Karbonlu Çelik Malzeme Ara Bağlantı Aparatı Delme ve Bükmenin Teorik ve Deneysel İncelenmesi St 37 Karbonlu Çelik Malzeme Ara Bağlantı Aparatı Delme ve Bükmenin Teorik ve Deneysel İncelenmesi Çağrı BARUT Karabük Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Makine Tasarım Öğretmenliği Cagribarut@hotmail.com

Detaylı

2014-2015 EĞĠTĠM ÖĞRETĠM YILI ÖZEL ATA ORTAOKULU 7.SINIF TEKNOLOJĠ ve TASARIM DERSĠ YILLIK DERS PLANI

2014-2015 EĞĠTĠM ÖĞRETĠM YILI ÖZEL ATA ORTAOKULU 7.SINIF TEKNOLOJĠ ve TASARIM DERSĠ YILLIK DERS PLANI -7 Eylül EYLÜL 1 15-19 Eylül 014-015 ÖĞRETĠM YILI ÖZEL ATA ORTAOKULU 7.SINIF TEKNOLOJĠ ve TASARIM DERSĠ YILLIK DERS PLANI 1. Teknoloji ve Tasarım kavramlarını kavratmak.teknoloji ve Tasarım Dersinin Genel

Detaylı