Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Karbonat Kayalarındaki Dokunun Tanınmasına Bir Örnek: Akveren Formasyonu (original) (raw)
Related papers
DergiPark (Istanbul University), 2016
Mikroskopta incelenen karbonat kayalarda dokunun türünün belirlenmesi jeolojik araştırmalarda önemlidir. Petrol sondajlarında olduğu gibi kayaç örneklerinin hızlı bir şekilde değerlendirilmesi gereken durumlarda bu örneklerin tanımlanması görüntü işleme teknikleri ve yapay sinir ağları kullanılarak hızlı bir şekilde yapılabilir. Daha önceki bir çalışmada, bu yöntem kullanıldığı zaman kireçtaşı örneğinin, Dunham (1962) sınıflamasında çamurtaşı, vaketaşı, istiftaşı, tanetaşı olarak sınıflanan örneklerin yapay sinir ağları kullanılarak % 93 oranında dokunun doğru olarak belirlenebileceği yayınlanmıştır. Bu çalışma ise daha önce denenmiş yukarıdaki yöntemin İzmit ve çevresindeki Akveren formasyonu kayaç örneklerine uygulanmasıdır. Akveren formasyonundan alınan kayaç örneklerinden 45 adet ince kesit yapılmıştır. Bu ince kesitlerin fotoğrafları çekilerek bu görüntüler bilgisayarda MATLAB programında "Sobel" filtresi kullanılarak görüntü işleme çalışması ve sonra yapay sinir ağları kullanılarak yukarıdaki 4 sınıftan hangisine yerleşeceği konusu irdelenmiş ve mikroskopta belirlenen doku sınıflamasıyla karşılaştırılmıştır.
Deniz Tabani Dokusunun Eğitimli Sinir Aği Yöntemiyle Siniflandirilmasi
Özet: DGPS hassas konum belirleme sistemi eşliğinde bir gemiye konuşlandırılmış bulunan yandan taramalı sonar sistemi ile Marmara Denizindeki bir çalışma alanı taranarak, deniz tabanı verileri toplanmıştır. Veriler DGPS sistemiyle koordinatlandırılarak haritaya yerleştirilmiştir. Ölçümler esnasında deniz tabanındaki düzensizliklerden dolayı oluşan veri eksikleri ise ara değer bulma yoluyla kapatılmıştır. Bu şekilde oluşmuş 467 hektar büyüklüğündeki ölçüm alanına ait deniz tabanı haritası doku analizi ile on boyutlu doku uzayına dönüştürülmüştür. Doku uzayında, önce k-ortalama değer kümeleme yöntemiyle on altı adet farklı gruplaşma gözlemlenmiş, sonra bulunan gruplardan yararlanılarak sinir ağı parçası yaratılmış, geri yayınlı sinir ağı işlemcisi ile sonuç olarak on üç farklı deniz tabanı sınıflara ulaşılmıştır. Anahtar Sözcükler: Deniz tabanı haritalama, yandan taramalı sonar sistemi, DGPS, (konum belirleme), doku analizi, kümeleme, sinir ağı yöntemiyle sınıflandırma
2013
Bu calisma ile Turkiye’nin, karbonizasyon indeksinin (ν) temel enerji gostergelerine bagli olarak analitik bir ifade ile tanimlanmasi yapilmistir. Calismada analitik ifadelerin elde edilmesinde son yillarda oldukca sik kullanilan ve bir cok bilimsel alana uygulanma imkani bulunan, yapay sinir aglari (YSA) yaklasimi kullanilmistir. Birim enerji tuketimi basina CO2 emisyon miktari olarak tanimlanan karbonizasyon indeksi, Kyoto protokolunu Şubat 2009’da imzalayan Turkiye icin onemli bir parametredir. Cok degiskenli analitik ifadelerin turetilmesinde yaklasimi ve guvenirliligi oldukca yuksek olan YSA kullanilmistir. Elde edilen sonuclara gore ampirik olarak formule edilen karbonizasyon indeksinin dogrulugu R2=1 olarak elde edilmistir. Bu calismanin ciktilari, cevresel projeksiyon calismalarinda politika uretenlere faydali olacaktir.
Görüntü İşlemeye Dayalı Avuç İçi İzinin Yapay Sinir Ağı İle Tanınması
2014
Reliable identification notification is still a problem that needs solution in today's world. This thesis study was developed to contribute solutions of that problem in the light of algorithm and biometric identification notification and verification systems. Palm print traces an important role in biometric identification notification. Visions that were obtained from palm print scanner, translated numerical status with using image processing technics. To determine palm print trace attribute vectors, palm trace's referenced working region of interest omitted and viii ŞEKİLLER SAYFA NO
Deniz Tabanı Dokusunun Eğitimli Sinir Ağı Yöntemiyle Sınıflandırılması
jiP
Özet: DGPS hassas konum belirleme sistemi eşliğinde bir gemiye konuşlandırılmış bulunan yandan taramalı sonar sistemi ile Marmara Denizindeki bir çalışma alanı taranarak, deniz tabanı verileri toplanmıştır. Veriler DGPS sistemiyle koordinatlandırılarak haritaya yerleştirilmiştir. ...
Yapay sinir ağları yöntemi ile savalan sulama rezervuarının simülasyonu
Tarım Bilimleri Dergisi, 2007
Su kaynaklarının kısıtlılığı, amaçlardaki çeşitlilikler ve parasal kaynakların yetersizliği, optimum işletmeyi gerektirmektedir. Yağışların zaman ve konum açısından düzgün dağılmaması, tarımsal ürünlerin stratejik önemi ve su kaynakları sistemlerinde bulunan karmaşıklıklar, matematiksel modellerin kullanımını ve gelişmesini giderek artırmaktadır. Öte yandan su depolama yapısına giren akımların rastgelelik özelliğinden dolayı gelecekteki işletme kurallarının tahmini, arazilerin sulamasında önemli rol oynamaktadır. Simülasyon yönteminin amacı rezervuar sisteminin gelecekteki işletme dönemlerinde durumunu tahmin etmektir. Karar vericiler çeşitli senaryolar kullanarak, sistemin işletmesinde iyi bir yönetim sürdürmek isterler. Savalan barajı 90 hm 3 aktif kapasite ile 1200 ha tarımsal alanı sulama amacı ile İran'ın Ardabil bölgesinde inşa edilmiştir. Mansapta bulunan tarım alanlarının aylık su taleplerinin tamamen karşılanacağı varsayılmıştır. Bu çalışmada rezervuar işletmesinde depolanan, savaklanan, hazne alanı üzerine düşen yağış ve buradan buharlaşan su miktarları, akımların çok tabakalı ileri beslemeli geriye yayınım yapay sinir ağları simülasyonu yönteminden yararlanarak tahmin edilmiştir. Rezervuar için süreklilik denklemi hem ölçülmüş ve hem de simüle edilmiş akımlarla çözülerek rezervuar parametreleri araştırılmıştır. Sonuçlar, gözlenmiş değerler ve simülasyonundan elde edilen değerler arasında genellikle uyum sağlandığını göstermektedir.
2019
YAPAY SINIR AĞLARI ILE UC BOYUTLU OBJE SINIFLANDIRMADA KONVOLUSYON FILTRELERININ ETKISININ INCELENMESI Ozet Sonlu elemanlar analizi (FEA), yapilarin fiziksel davranislarini tespit etmek icin bilgisayar ortaminda tasarlanan ve belirli formulasyonlar ile cozulen simulasyon yontemidir. Problemin buyuklugune veya karmasikligina gore hazirlik ve cozum suresi artmaktadir. Sonlu elemanlar analizi icin olmasi gerekenler, geometri ve sinir kosullaridir. FEA’nin zor ve yorucu olmasinin sebebi hazirlik asamasinin cok fazla girdi istemesidir. Ayrica FEA yapabilmek icin ileri duzeyde muhendislik bilgisi de gereklidir. Uc boyutlu yazici kullaniminin artmasi da FEA’ya olan ihtiyaci arttirmistir. Cep telefonu ve tabletlerin islem gucunun gelismesi ile sonlu elemanlar analizinin, girdiye ihtiyac duymadan telefon kamerasi ile yapilabilirliginin mumkun kilinmasi adina altyapi olusturulmustur. Basit analizlerin otomatik olarak yapilabilmesi icin derin ogrenme algoritmalari tasarlanmistir ve egitilmisti...
Filyos Nehri’ndeki Askıda Katı Madde Miktarının Yapay Sinir Ağları İle Belirlenmesi
4th International Symposium on Innovative Approaches in Engineering and Natural Sciences Proceedings, 2019
Living beings need water to continue their life. Water is in an endless cycle and during this cycle, substances which are mixed with water for various reasons cause properties of water to change. Both the use of water and the surrounding areas cause changes in the quality of water. For this reason, it is important to investigate the water quality in rivers and water reservoirs. In this study, Filyos Stream, which is located in the largest sub-basin of the Western Black Sea Basin, was estimated to suspended solids parameters by using artificial neural networks. Water samples were taking from three selected points on the main line of the Filyos Stream. In the laboratory, suspended solids, turbidity, iron and chromium analyzes of water quality parameters were carried out. After, the estimation of the Suspended Solids parameter based on parameters turbidity, flow, iron and chromium was performed by artificial neural networks.