Melih INAL | Kocaeli University (original) (raw)

Papers by Melih INAL

Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 2012

Özet Eğitimde Yeniden Yapılanma ve Kalite Süreci kapsamındaki üniversiteler örgün eğitimde ders p... more Özet Eğitimde Yeniden Yapılanma ve Kalite Süreci kapsamındaki üniversiteler örgün eğitimde ders planlarını, öğrenme çıktılarını ve öğretim yöntemlerini yenilemektedirler. Bu kapsamda örgün öğretimde okuyan öğrencilere, alternatif bir öğretim yöntemi olarak uzaktan eğitim ile seçmeli ders verilebilmektedir. Bu çalışmada, Kocaeli Üniversitesi Enformatik Bölümü ile Uzaktan Eğitim Araştırma ve Uygulama Merkezi tarafından yürütülmekte olan "Elektronik Seçmeli Ders" deneyimi sunulmaktadır. Bu süreçte ihtiyaç duyulan akademik, teknik ve idari yeterliliklerin analizi, uygulama süreci, yaşanan sorunlar ve çözüm önerileri incelenmektedir.

DergiPark (Istanbul University), Dec 30, 2021

Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansımas... more Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansıması, özellikle tıp fakültelerinde kurulan simülasyon merkezleri ile tıp eğitiminde de ivme kazanmıştır. Bu çalışmada, mekanik KardiyoPulmoner Resüsitasyon (CPR) ilk yardım eğitim mankeninin modüler olarak geliştirilen elektronik cihazlarla mesajlaşmasıyla elde edilen veriler toplanmıştır. Bu veriler ayrıca hem mobil cihazlar hem de masaüstü bilgisayarlar ile iletişim kurmalarını sağlamak için geliştirilen yazılım aracılığıyla işlenmekte ve Yapay Zeka (AI) algoritması ile gerçekleştirilen masaj etkinliğinin geçerliliği doğrulanmaktadır. Modüler elektronik kit, Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı ve Acil Tıp Anabilim Dalı'nın desteğiyle Bilişim Anabilim Dalı Yapay Öğrenme Laboratuvarı'nda geliştirilmiştir. İdeal bir CPR masaj aralığı, dakikada 100-120 kez kompresyon ve yaklaşık 5-6 cm derinlikte göğse uygulanması olarak ifade edilir. Çalışmada yapılan kalp masajının geçerliliğini ve doğruluğunu belirlemek için, manken üzerine yerleştirilen sensörlerden toplanan verilere dayalı olarak bir AI sınıflandırıcısı ile Uzman Eğitmene ideal bir masajın yapılıp yapılmadığı konusunda geri bildirimde bulunulmuştur. Böylece mekanik manken sayısallaştırılarak daha etkin bir pratik eğitim uygulaması geliştirilecek ve sağlanacaktır.

DergiPark (Istanbul University), Dec 30, 2021

Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansımas... more Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansıması, özellikle tıp fakültelerinde kurulan simülasyon merkezleri ile tıp eğitiminde de ivme kazanmıştır. Bu çalışmada, mekanik KardiyoPulmoner Resüsitasyon (CPR) ilk yardım eğitim mankeninin modüler olarak geliştirilen elektronik cihazlarla mesajlaşmasıyla elde edilen veriler toplanmıştır. Bu veriler ayrıca hem mobil cihazlar hem de masaüstü bilgisayarlar ile iletişim kurmalarını sağlamak için geliştirilen yazılım aracılığıyla işlenmekte ve Yapay Zeka (AI) algoritması ile gerçekleştirilen masaj etkinliğinin geçerliliği doğrulanmaktadır. Modüler elektronik kit, Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı ve Acil Tıp Anabilim Dalı'nın desteğiyle Bilişim Anabilim Dalı Yapay Öğrenme Laboratuvarı'nda geliştirilmiştir. İdeal bir CPR masaj aralığı, dakikada 100-120 kez kompresyon ve yaklaşık 5-6 cm derinlikte göğse uygulanması olarak ifade edilir. Çalışmada yapılan kalp masajının geçerliliğini ve doğruluğunu belirlemek için, manken üzerine yerleştirilen sensörlerden toplanan verilere dayalı olarak bir AI sınıflandırıcısı ile Uzman Eğitmene ideal bir masajın yapılıp yapılmadığı konusunda geri bildirimde bulunulmuştur. Böylece mekanik manken sayısallaştırılarak daha etkin bir pratik eğitim uygulaması geliştirilecek ve sağlanacaktır.

DergiPark (Istanbul University), Jun 1, 2008

Bu çalışmada konuşmacıdan bağımsız konuşma tanıma sisteminin gerçek zamanlı laboratuar uygulaması... more Bu çalışmada konuşmacıdan bağımsız konuşma tanıma sisteminin gerçek zamanlı laboratuar uygulaması amaçlanmıştır. Konuşma tanıma sistemlerinin verimini etkileyen en önemli etken, sistemin konuşmacıya bağımlı veya konuşmacıdan bağımsız olmasıdır. Konuşmacıdan bağımsız ve metne bağımlı konuşma tanıma sistemlerinin gerçekleştirilmesinde sistemin oluşturulmasında kullanılan konuşmacı sayısı ile sistemin verimi doğru orantılıdır. Oluşturduğumuz konuşmacıdan bağımsız konuşma tanıma sisteminin veritabanı 10 erkek ve 10 bayan konuşmacının telaffuzları kullanılarak oluşturulmuş ve sistemin gerçek zamanlı laboratuar uygulaması MATLAB 6.5 sürümünde Data Acquisition Toolbox kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

IFAC-PapersOnLine, 2018

In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks (ANN) method... more In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks (ANN) methods were used to optimize the Young's modulus of polypropylene / talc / colemanite hybrid composite materials depending on their production parameters and hybrid filler ratios in different percentages by weight. Low flow polypropylene homopolymer (LPPH) is a thermoplastic widely used in the automotive industry as a buffer and fender material (raw material) because of its high impact resistance. It is known, that in the automotive industry, weight reduction efforts are under way. However, there is currently no published scientific and / or experimental studies on the Tensile properties of polypropylene / talc / colemanite hybrid composite materials. On the other hand, it is also known that the Tensile properties of thermoplastic composites are influenced by injection molding parameters and that these characteristic features influenced by injection molding parameters can not be predicted and/or determined, for example from analysis and/or computer-aided design programs. In this context, in the first phase of the study, the predicted boundary conditions of the design parameters such as hybrid filler ratio and injection parameters such as nozzle temperature, injection speed and mold temperature were determined, which can influence the tensile properties and also increase and / or decrease the Young's modulus. In the second phase of the study, tensile tests were performed on talc (TC) and colemanite (GC) filled polypropylene (LPPH) hybrid composite materials according to ISO 527-1, and the ANN method was used to model the Young's modulus of LPPH / TC / GC hybrid composite materials. The results obtained were compared with the ANOVA results obtained with the Taguchi experiment design method. It was found that the ANN method provided satisfactory results.

Advances in intelligent and soft computing, 2011

Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation ... more Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation of the reservoir. However presently for most of the reservoirs, the measured length of inflow data is insufficient for use in planning and operation. Artificial neural networks (ANNs) have been applied within the field of hydrological modeling for over a decade but relatively little attention has been paid to the use of these tools for flood estimation in catchments. Modeling of non-linearity and uncertainty associated with rainfall-runoff process has received a lot of attention in the past years. We analyzed the potential of neural network models for the estimation of inflow for Yuvacik Dam Catchment. Multilayer feed-forward neural networks were developed to model the relationships between known rain, snow depth and temperature data. Results suggest that artificial neural network model can be simple, robust, reliable and a cost-efficient tool for environmental inflow determination at the catchment area.

Bu calismada, elektrik guc sistemlerinde ve haberlesme kablolarinda yaygin bicimde yalitkan olara... more Bu calismada, elektrik guc sistemlerinde ve haberlesme kablolarinda yaygin bicimde yalitkan olarak kullanilan polyesterin dielektrik ozelliklerinin Yapay Sinir Aglariyla (YSA) belirlenmesi amaclanmistir. Cok farkli alanlarda ve isletme kosullarinda kullanilan yalitkan malzemelerin bu kosullar altinda dielektrik ozelliklerinin olculmesi; gelismis cihazlar gerektirmekte ve cok uzun zaman almaktadir. Bunun yerine bir kez genis bir aralikta ve degisik kosullar altinda olcum yaptiktan sonra, diger istenen kosullar icin dielektrik ozelliklerinin YSA ile belirlenmesi zaman ve maliyet acisindan buyuk katkilar saglayacaktir. Bu amacla yalitkan olarak kullanilan polyesterin, sicaklik-frekans degerlerine gore dielektrik sabiti ( e ) ve kayip faktoru ( tanδ ) olcum verileri bir YSA modelinde egitilmistir. Daha sonra egitimde kullanilmayan verilerle bu YSA modeli test edilmistir. Dielektrik sabiti ve kayip faktorunun belirlenmesi icin olusturulan YSA modelinin yuzdelik Ortalama Mutlak Hata (OMH)...

Bankalar turev urunleri, faiz orani riski, doviz kuru riski, kredi riski, pay senedi ve emtia fiy... more Bankalar turev urunleri, faiz orani riski, doviz kuru riski, kredi riski, pay senedi ve emtia fiyatlarindaki risklere karsi korunmak amaciyla kullanirlar. Bu calismanin amaci, turev urun kullaniminin bankanin etkinligi ile iliskisini belirleyerek bankalarin etkinlik puanlarinin turev urun kullanimi acisindan farklilik yaratip yaratmadigini belirlemektir. Calismada veri zarflama analiz, regresyon, yapay sinir aglari ve Anova kullanilarak birden cok istatistiki yontem ve modelden yararlanilmistir. Calismanin sonunda, finansal sikinti riski icinde olmayan sermaye yeterliligi yuksek bankalarin turev urunleri tercih etmedikleri, yuksek kaldiracla calisan sermaye yeterliligi dusuk bankalarin ise daha fazla turev urun kullanma egiliminde olduklari ortaya konmustur.

IFAC-PapersOnLine, 2018

In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks methods were... more In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks methods were used to optimize the Tensile strength of polypropylene / calcium carbonate composite materials depending on their production parameters and filler ratios in different percentages by weight. The long-term strength (life or time) values of materials are usually obtained as a result of long-term tests also after production. For example it's known that tensile strength of polypropylene based material is decreased depending upon time after production. But changes to tensile properties, depending upon CC filler content of PPH/CC composite materials, after a long storage period which follows its production are still unclear. In this context, in this study, Tensile strength properties optimization of the calcium carbonate (CC) filled polypropylene homopolymer (PPH) composite, depending on the injection parameters is studied via Taguchi Experimental Design Method and Artificial Neural Networks (ANN). To examine the effect of injection parameters the injection pressure, the melt temperature and mold temperature impose conditions are used. CC-filled composite samples have been produced at different injection parameters by injection molding based on Taguchi experimental design method. Samples were stored for 12 months without daylight comfort conditions. Tensile tests for samples are made according to the ISO 527 standard. By this experimental study, parameter optimizations for Tensile strength properties of the PPH / CC composite materials have been revealed. At the second phase of the study, a fully connected feedforward Artificial Neural Network is utilized for modeling the Tensile strength properties of CC filled PP composite materials.

International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 2016

In this study, solutions to machine learning problems such as Monk's 2 (M2), Balloon and Tic-Tac-... more In this study, solutions to machine learning problems such as Monk's 2 (M2), Balloon and Tic-Tac-Toe problems employing a single neuron dependent on rules which use either modified translated multiplicative (πm) neuron or McCulloch-Pitts neuron model is proposed. Since M2 problem is similar to N-bit parity problem, translated multiplicative (πt) neuron model is modified for M2 problem. Also, McCulloch-Pitts neuron model is used to increase classification performance. Then either πm or McCulloch-Pitts neuron model is applied to Balloon and Tic-Tac-Toe problems. When the result of proposed only one πm neuron model that is not required any training stage and hidden layer is compared with the other approaches, it shows satisfactory performance.

Applied Soft Computing, 2014

In this study, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is used for multi-criteria decision ... more In this study, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is used for multi-criteria decision making in supplier evaluation and selection problem. The contemporary supply-chain management is looking for both quantitative and qualitative measures other than just getting the lowest price. After evaluating a number of distinct suppliers, determining the reliable suppliers by ANFIS model with better approximation will support decision makers. To this end, ANFIS is evaluated for different data sets with the attributes of the suppliers and their scores that are gathered from a previous study conducted for the same problem under the name of Neural Network (NN) application for fuzzy multi-criteria decision-making model. In the proposed ANFIS model built for determining supplier score, linear regression analysis (R-value) and Mean Square Error (MSE) were 0.8467 and 0.0134, respectively, while they were 0.7733 and 0.0193 for NN for fuzzy. ANFIS gives better results according to MSEs. Hence, it is determined that ANFIS algorithm can be used in multi-criteria decision making problems for supplier evaluation and selection with more precise and reliable results.

Industrial & Engineering Chemistry Research, 2014

In this study, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was used to predict conversion ki... more In this study, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was used to predict conversion kinetics as the percent ratio of SrSO 4 to SrCO 3 in sodium carbonate solution. The results of the ANFIS were compared to a previous study of multilayer perceptron (MLP) artificial neural networks (ANNs) that used the same data set. The ANFIS model showed proper fitting to the experimental data according to the mean absolute error (MAE) and determination coefficient (R 2 value). The ANFIS model can easily determine the conversion ratio of SrSO 4 to SrCO 3. Hence, it is possible to predict the ratio without measuring parameters under different experiments. The Matlab program was used for all coding. Moreover, a user interface program was developed in Simulink to simulate the ANFIS model for entering combinations of input parameters. The ANFIS output showed a satisfactory result in terms of overall performance.

Industrial & Engineering Chemistry Research, 2013

ABSTRACT Date palm (Phoenix dactylifera L.) seeds, a waste product as a new, novel, and natural b... more ABSTRACT Date palm (Phoenix dactylifera L.) seeds, a waste product as a new, novel, and natural biosorbent, were used to remove Cu(II) ions from aqueous solutions by a batch sorption process. In this study first the comparison of a Multiple Linear Regression (MLR) and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) applied for modeling the sorption process is presented. Results were evaluated using Root Mean Squared Error (RMSE) and coefficient of determination (R2) as performance parameters. The experimental and model outputs displayed acceptable result for MLR and ANFIS; testing RMSE values were 0.6725 and 0.1716, and R2 values were 0.7594 and 0.9843, respectively. It was determined that Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) may be effectively used to predict the sorption of Cu(II) onto date palm seeds.

Bu calismada; lisans seviyesinde bir ders icin, e-ogrenme materyalleri hazirlanarak, Kocaeli Univ... more Bu calismada; lisans seviyesinde bir ders icin, e-ogrenme materyalleri hazirlanarak, Kocaeli Universitesi Uzaktan Egitim Uygulama ve Arastirma Merkezi (UZEM) sunuculari uzerindeki ATUTOR sisteminde acilan kurs dizinine yuklenerek internet ortamina aktarilmistir. Sistemin etkileri belirlenen bir ogrenci grubu uzerinde deneysel yontemlerle gozlemlenmistir. Bu amacla Kocaeli Universitesi, Muhendislik Fakultesi, Kimya Muhendisligi Bolumu Sayisal Analiz dersinin uygulama bolumu ogrencileri uzerinde sistemin etkileri denenmistir. Calismanin temel amaci egitim-ogretimde basariyi arttirmak icin web destekli egitim yonteminin, geleneksel egitime nasil katki yaptigini bilimsel yontemlerle olcmektir. Ayrica, egitim sonunda yapilan anket ile web destekli ogrenme ortaminin ogrenme, ogretme ve iletisim yonunden ogrenciler uzerindeki etkisini gozlemlemektir. Arastirmada kontrol gruplu yari deneysel desen kullanilmistir. Kontrol grubundaki ogrenciler sadece geleneksel egitim...

Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation ... more Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation of the reservoir. However presently for most of the reservoirs, the measured length of inflow data is insufficient for use in planning and operation. Artificial neural networks (ANNs) have been applied within the field of hydrological modeling for over a decade but relatively little

Materials and Design, May 1, 2009

Artificial neural network (ANN) technique has emerged as a powerful tool which can be used for ma... more Artificial neural network (ANN) technique has emerged as a powerful tool which can be used for many scientific and/or engineering applications such as process control and system modelling. ANNs are inspired by the nervous biological architecture systems consisting of relatively simple systems working in parallel to facilitate quick decisions. In this study, three different ANN architectures: multilayer perceptron (MLP), Elman

Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 2012

Özet Eğitimde Yeniden Yapılanma ve Kalite Süreci kapsamındaki üniversiteler örgün eğitimde ders p... more Özet Eğitimde Yeniden Yapılanma ve Kalite Süreci kapsamındaki üniversiteler örgün eğitimde ders planlarını, öğrenme çıktılarını ve öğretim yöntemlerini yenilemektedirler. Bu kapsamda örgün öğretimde okuyan öğrencilere, alternatif bir öğretim yöntemi olarak uzaktan eğitim ile seçmeli ders verilebilmektedir. Bu çalışmada, Kocaeli Üniversitesi Enformatik Bölümü ile Uzaktan Eğitim Araştırma ve Uygulama Merkezi tarafından yürütülmekte olan "Elektronik Seçmeli Ders" deneyimi sunulmaktadır. Bu süreçte ihtiyaç duyulan akademik, teknik ve idari yeterliliklerin analizi, uygulama süreci, yaşanan sorunlar ve çözüm önerileri incelenmektedir.

DergiPark (Istanbul University), Dec 30, 2021

Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansımas... more Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansıması, özellikle tıp fakültelerinde kurulan simülasyon merkezleri ile tıp eğitiminde de ivme kazanmıştır. Bu çalışmada, mekanik KardiyoPulmoner Resüsitasyon (CPR) ilk yardım eğitim mankeninin modüler olarak geliştirilen elektronik cihazlarla mesajlaşmasıyla elde edilen veriler toplanmıştır. Bu veriler ayrıca hem mobil cihazlar hem de masaüstü bilgisayarlar ile iletişim kurmalarını sağlamak için geliştirilen yazılım aracılığıyla işlenmekte ve Yapay Zeka (AI) algoritması ile gerçekleştirilen masaj etkinliğinin geçerliliği doğrulanmaktadır. Modüler elektronik kit, Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı ve Acil Tıp Anabilim Dalı'nın desteğiyle Bilişim Anabilim Dalı Yapay Öğrenme Laboratuvarı'nda geliştirilmiştir. İdeal bir CPR masaj aralığı, dakikada 100-120 kez kompresyon ve yaklaşık 5-6 cm derinlikte göğse uygulanması olarak ifade edilir. Çalışmada yapılan kalp masajının geçerliliğini ve doğruluğunu belirlemek için, manken üzerine yerleştirilen sensörlerden toplanan verilere dayalı olarak bir AI sınıflandırıcısı ile Uzman Eğitmene ideal bir masajın yapılıp yapılmadığı konusunda geri bildirimde bulunulmuştur. Böylece mekanik manken sayısallaştırılarak daha etkin bir pratik eğitim uygulaması geliştirilecek ve sağlanacaktır.

DergiPark (Istanbul University), Dec 30, 2021

Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansımas... more Makale Bilgisi Özet Günümüzde Endüstri 4.0 ile başlayan dijital dönüşümün sağlık alanına yansıması, özellikle tıp fakültelerinde kurulan simülasyon merkezleri ile tıp eğitiminde de ivme kazanmıştır. Bu çalışmada, mekanik KardiyoPulmoner Resüsitasyon (CPR) ilk yardım eğitim mankeninin modüler olarak geliştirilen elektronik cihazlarla mesajlaşmasıyla elde edilen veriler toplanmıştır. Bu veriler ayrıca hem mobil cihazlar hem de masaüstü bilgisayarlar ile iletişim kurmalarını sağlamak için geliştirilen yazılım aracılığıyla işlenmekte ve Yapay Zeka (AI) algoritması ile gerçekleştirilen masaj etkinliğinin geçerliliği doğrulanmaktadır. Modüler elektronik kit, Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanlığı ve Acil Tıp Anabilim Dalı'nın desteğiyle Bilişim Anabilim Dalı Yapay Öğrenme Laboratuvarı'nda geliştirilmiştir. İdeal bir CPR masaj aralığı, dakikada 100-120 kez kompresyon ve yaklaşık 5-6 cm derinlikte göğse uygulanması olarak ifade edilir. Çalışmada yapılan kalp masajının geçerliliğini ve doğruluğunu belirlemek için, manken üzerine yerleştirilen sensörlerden toplanan verilere dayalı olarak bir AI sınıflandırıcısı ile Uzman Eğitmene ideal bir masajın yapılıp yapılmadığı konusunda geri bildirimde bulunulmuştur. Böylece mekanik manken sayısallaştırılarak daha etkin bir pratik eğitim uygulaması geliştirilecek ve sağlanacaktır.

DergiPark (Istanbul University), Jun 1, 2008

Bu çalışmada konuşmacıdan bağımsız konuşma tanıma sisteminin gerçek zamanlı laboratuar uygulaması... more Bu çalışmada konuşmacıdan bağımsız konuşma tanıma sisteminin gerçek zamanlı laboratuar uygulaması amaçlanmıştır. Konuşma tanıma sistemlerinin verimini etkileyen en önemli etken, sistemin konuşmacıya bağımlı veya konuşmacıdan bağımsız olmasıdır. Konuşmacıdan bağımsız ve metne bağımlı konuşma tanıma sistemlerinin gerçekleştirilmesinde sistemin oluşturulmasında kullanılan konuşmacı sayısı ile sistemin verimi doğru orantılıdır. Oluşturduğumuz konuşmacıdan bağımsız konuşma tanıma sisteminin veritabanı 10 erkek ve 10 bayan konuşmacının telaffuzları kullanılarak oluşturulmuş ve sistemin gerçek zamanlı laboratuar uygulaması MATLAB 6.5 sürümünde Data Acquisition Toolbox kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

IFAC-PapersOnLine, 2018

In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks (ANN) method... more In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks (ANN) methods were used to optimize the Young's modulus of polypropylene / talc / colemanite hybrid composite materials depending on their production parameters and hybrid filler ratios in different percentages by weight. Low flow polypropylene homopolymer (LPPH) is a thermoplastic widely used in the automotive industry as a buffer and fender material (raw material) because of its high impact resistance. It is known, that in the automotive industry, weight reduction efforts are under way. However, there is currently no published scientific and / or experimental studies on the Tensile properties of polypropylene / talc / colemanite hybrid composite materials. On the other hand, it is also known that the Tensile properties of thermoplastic composites are influenced by injection molding parameters and that these characteristic features influenced by injection molding parameters can not be predicted and/or determined, for example from analysis and/or computer-aided design programs. In this context, in the first phase of the study, the predicted boundary conditions of the design parameters such as hybrid filler ratio and injection parameters such as nozzle temperature, injection speed and mold temperature were determined, which can influence the tensile properties and also increase and / or decrease the Young's modulus. In the second phase of the study, tensile tests were performed on talc (TC) and colemanite (GC) filled polypropylene (LPPH) hybrid composite materials according to ISO 527-1, and the ANN method was used to model the Young's modulus of LPPH / TC / GC hybrid composite materials. The results obtained were compared with the ANOVA results obtained with the Taguchi experiment design method. It was found that the ANN method provided satisfactory results.

Advances in intelligent and soft computing, 2011

Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation ... more Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation of the reservoir. However presently for most of the reservoirs, the measured length of inflow data is insufficient for use in planning and operation. Artificial neural networks (ANNs) have been applied within the field of hydrological modeling for over a decade but relatively little attention has been paid to the use of these tools for flood estimation in catchments. Modeling of non-linearity and uncertainty associated with rainfall-runoff process has received a lot of attention in the past years. We analyzed the potential of neural network models for the estimation of inflow for Yuvacik Dam Catchment. Multilayer feed-forward neural networks were developed to model the relationships between known rain, snow depth and temperature data. Results suggest that artificial neural network model can be simple, robust, reliable and a cost-efficient tool for environmental inflow determination at the catchment area.

Bu calismada, elektrik guc sistemlerinde ve haberlesme kablolarinda yaygin bicimde yalitkan olara... more Bu calismada, elektrik guc sistemlerinde ve haberlesme kablolarinda yaygin bicimde yalitkan olarak kullanilan polyesterin dielektrik ozelliklerinin Yapay Sinir Aglariyla (YSA) belirlenmesi amaclanmistir. Cok farkli alanlarda ve isletme kosullarinda kullanilan yalitkan malzemelerin bu kosullar altinda dielektrik ozelliklerinin olculmesi; gelismis cihazlar gerektirmekte ve cok uzun zaman almaktadir. Bunun yerine bir kez genis bir aralikta ve degisik kosullar altinda olcum yaptiktan sonra, diger istenen kosullar icin dielektrik ozelliklerinin YSA ile belirlenmesi zaman ve maliyet acisindan buyuk katkilar saglayacaktir. Bu amacla yalitkan olarak kullanilan polyesterin, sicaklik-frekans degerlerine gore dielektrik sabiti ( e ) ve kayip faktoru ( tanδ ) olcum verileri bir YSA modelinde egitilmistir. Daha sonra egitimde kullanilmayan verilerle bu YSA modeli test edilmistir. Dielektrik sabiti ve kayip faktorunun belirlenmesi icin olusturulan YSA modelinin yuzdelik Ortalama Mutlak Hata (OMH)...

Bankalar turev urunleri, faiz orani riski, doviz kuru riski, kredi riski, pay senedi ve emtia fiy... more Bankalar turev urunleri, faiz orani riski, doviz kuru riski, kredi riski, pay senedi ve emtia fiyatlarindaki risklere karsi korunmak amaciyla kullanirlar. Bu calismanin amaci, turev urun kullaniminin bankanin etkinligi ile iliskisini belirleyerek bankalarin etkinlik puanlarinin turev urun kullanimi acisindan farklilik yaratip yaratmadigini belirlemektir. Calismada veri zarflama analiz, regresyon, yapay sinir aglari ve Anova kullanilarak birden cok istatistiki yontem ve modelden yararlanilmistir. Calismanin sonunda, finansal sikinti riski icinde olmayan sermaye yeterliligi yuksek bankalarin turev urunleri tercih etmedikleri, yuksek kaldiracla calisan sermaye yeterliligi dusuk bankalarin ise daha fazla turev urun kullanma egiliminde olduklari ortaya konmustur.

IFAC-PapersOnLine, 2018

In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks methods were... more In this experimental study, Taguchi experiment design and Artificial Neural Networks methods were used to optimize the Tensile strength of polypropylene / calcium carbonate composite materials depending on their production parameters and filler ratios in different percentages by weight. The long-term strength (life or time) values of materials are usually obtained as a result of long-term tests also after production. For example it's known that tensile strength of polypropylene based material is decreased depending upon time after production. But changes to tensile properties, depending upon CC filler content of PPH/CC composite materials, after a long storage period which follows its production are still unclear. In this context, in this study, Tensile strength properties optimization of the calcium carbonate (CC) filled polypropylene homopolymer (PPH) composite, depending on the injection parameters is studied via Taguchi Experimental Design Method and Artificial Neural Networks (ANN). To examine the effect of injection parameters the injection pressure, the melt temperature and mold temperature impose conditions are used. CC-filled composite samples have been produced at different injection parameters by injection molding based on Taguchi experimental design method. Samples were stored for 12 months without daylight comfort conditions. Tensile tests for samples are made according to the ISO 527 standard. By this experimental study, parameter optimizations for Tensile strength properties of the PPH / CC composite materials have been revealed. At the second phase of the study, a fully connected feedforward Artificial Neural Network is utilized for modeling the Tensile strength properties of CC filled PP composite materials.

International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 2016

In this study, solutions to machine learning problems such as Monk's 2 (M2), Balloon and Tic-Tac-... more In this study, solutions to machine learning problems such as Monk's 2 (M2), Balloon and Tic-Tac-Toe problems employing a single neuron dependent on rules which use either modified translated multiplicative (πm) neuron or McCulloch-Pitts neuron model is proposed. Since M2 problem is similar to N-bit parity problem, translated multiplicative (πt) neuron model is modified for M2 problem. Also, McCulloch-Pitts neuron model is used to increase classification performance. Then either πm or McCulloch-Pitts neuron model is applied to Balloon and Tic-Tac-Toe problems. When the result of proposed only one πm neuron model that is not required any training stage and hidden layer is compared with the other approaches, it shows satisfactory performance.

Applied Soft Computing, 2014

In this study, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is used for multi-criteria decision ... more In this study, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) is used for multi-criteria decision making in supplier evaluation and selection problem. The contemporary supply-chain management is looking for both quantitative and qualitative measures other than just getting the lowest price. After evaluating a number of distinct suppliers, determining the reliable suppliers by ANFIS model with better approximation will support decision makers. To this end, ANFIS is evaluated for different data sets with the attributes of the suppliers and their scores that are gathered from a previous study conducted for the same problem under the name of Neural Network (NN) application for fuzzy multi-criteria decision-making model. In the proposed ANFIS model built for determining supplier score, linear regression analysis (R-value) and Mean Square Error (MSE) were 0.8467 and 0.0134, respectively, while they were 0.7733 and 0.0193 for NN for fuzzy. ANFIS gives better results according to MSEs. Hence, it is determined that ANFIS algorithm can be used in multi-criteria decision making problems for supplier evaluation and selection with more precise and reliable results.

Industrial & Engineering Chemistry Research, 2014

In this study, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was used to predict conversion ki... more In this study, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was used to predict conversion kinetics as the percent ratio of SrSO 4 to SrCO 3 in sodium carbonate solution. The results of the ANFIS were compared to a previous study of multilayer perceptron (MLP) artificial neural networks (ANNs) that used the same data set. The ANFIS model showed proper fitting to the experimental data according to the mean absolute error (MAE) and determination coefficient (R 2 value). The ANFIS model can easily determine the conversion ratio of SrSO 4 to SrCO 3. Hence, it is possible to predict the ratio without measuring parameters under different experiments. The Matlab program was used for all coding. Moreover, a user interface program was developed in Simulink to simulate the ANFIS model for entering combinations of input parameters. The ANFIS output showed a satisfactory result in terms of overall performance.

Industrial & Engineering Chemistry Research, 2013

ABSTRACT Date palm (Phoenix dactylifera L.) seeds, a waste product as a new, novel, and natural b... more ABSTRACT Date palm (Phoenix dactylifera L.) seeds, a waste product as a new, novel, and natural biosorbent, were used to remove Cu(II) ions from aqueous solutions by a batch sorption process. In this study first the comparison of a Multiple Linear Regression (MLR) and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) applied for modeling the sorption process is presented. Results were evaluated using Root Mean Squared Error (RMSE) and coefficient of determination (R2) as performance parameters. The experimental and model outputs displayed acceptable result for MLR and ANFIS; testing RMSE values were 0.6725 and 0.1716, and R2 values were 0.7594 and 0.9843, respectively. It was determined that Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) may be effectively used to predict the sorption of Cu(II) onto date palm seeds.

Bu calismada; lisans seviyesinde bir ders icin, e-ogrenme materyalleri hazirlanarak, Kocaeli Univ... more Bu calismada; lisans seviyesinde bir ders icin, e-ogrenme materyalleri hazirlanarak, Kocaeli Universitesi Uzaktan Egitim Uygulama ve Arastirma Merkezi (UZEM) sunuculari uzerindeki ATUTOR sisteminde acilan kurs dizinine yuklenerek internet ortamina aktarilmistir. Sistemin etkileri belirlenen bir ogrenci grubu uzerinde deneysel yontemlerle gozlemlenmistir. Bu amacla Kocaeli Universitesi, Muhendislik Fakultesi, Kimya Muhendisligi Bolumu Sayisal Analiz dersinin uygulama bolumu ogrencileri uzerinde sistemin etkileri denenmistir. Calismanin temel amaci egitim-ogretimde basariyi arttirmak icin web destekli egitim yonteminin, geleneksel egitime nasil katki yaptigini bilimsel yontemlerle olcmektir. Ayrica, egitim sonunda yapilan anket ile web destekli ogrenme ortaminin ogrenme, ogretme ve iletisim yonunden ogrenciler uzerindeki etkisini gozlemlemektir. Arastirmada kontrol gruplu yari deneysel desen kullanilmistir. Kontrol grubundaki ogrenciler sadece geleneksel egitim...

Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation ... more Inflow data for longer length at a reservoir site is necessary for proper planning and operation of the reservoir. However presently for most of the reservoirs, the measured length of inflow data is insufficient for use in planning and operation. Artificial neural networks (ANNs) have been applied within the field of hydrological modeling for over a decade but relatively little

Materials and Design, May 1, 2009

Artificial neural network (ANN) technique has emerged as a powerful tool which can be used for ma... more Artificial neural network (ANN) technique has emerged as a powerful tool which can be used for many scientific and/or engineering applications such as process control and system modelling. ANNs are inspired by the nervous biological architecture systems consisting of relatively simple systems working in parallel to facilitate quick decisions. In this study, three different ANN architectures: multilayer perceptron (MLP), Elman