Fi̇ltreleme Tekni̇kleri̇ İle İyi̇leşti̇ri̇lmi̇ş Parmaki̇zleri̇ni̇ Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Tanimada Yeni̇ Bi̇r Yaklaşim (original) (raw)
Related papers
Aydinlatma Elemanlarindaki̇ Işik Akisi Azalmalarinin Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Tahmi̇ni̇
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2014
Bir aydınlatma sistemi ilk kurulum aşamasında ne kadar iyi tasarlanırsa tasarlansın, zamana bağlı olarak ortam içerisindeki aydınlık düzeyi azalmaktadır. Bu azalmanın başlıca sebepleri; aydınlatma elemanlarındaki ışık akısı azalması, lambaların arızalanması, aydınlatma elemanlarındaki kirlenmeler, duvar yüzeylerindeki kirlenmeler ve tozlanmalar şeklinde sıralanabilir. Aydınlık düzeyindeki bu azalma yavaş yavaş ve sürekli olduğu için gözle fark edilmez. Söz konusu azalmalar belirli bir düzeye indiğinde ise görme yeteneği azalmakta ve buna bağlı olarak ta iş kazaların artmaktadır. Tüm bu olumsuzluklara engel olabilmek için aydınlatma sistemine doğru zamanda müdahale edilerek gereken bakımın yapılması şarttır. Bakım zamanın belirlenmesi için ise ortam içerisinde çok sayıda noktada aydınlık düzeylerinin ölçümünün yapılması gerekmektedir. Bu ölçümlerden faydalanılarak ortalama aydınlık düzeyi (E_ort) hesaplanır ve bakım zamanını gelip gelmediğine karar verilir. Bu bilgiler doğrultusunda çalışmada, E_ort değerinin tahmini için Yapay Sinir Ağı (YSA) kullanılmıştır. Yapılan tahminler sayesinde hem bakım zamanının tespiti kolaylaşmış hem de ışığa dönüşmeyen enerji yüzdesi kolaylıkla saptanmıştır. Bu sayede aydınlatma sistemine zamanında müdahale olanağı sağlanmış ve iyileştirilmelere gidilmiştir. Yapılan bu iyileştirmeler neticesinde ışığa dönüşmeyen enerji kaybının önüne geçilmiştir.
Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2020
Tahmin teknikleri ve modelleri, doğru karar alma ve yatırım aşamasında kişiler ve kuruluşlar için son derece önemlidir. Tahminin doğruluğu başarılı kararlar alınmasını sağlar ve yatırımcıların fayda maksimizasyonuna ulaşmasına imkân tanır. Bu çalışmada, kripto para türlerinden en yaygın olarak kullanılan Bitcoin fiyatlarının yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Girdi değişkenler olarak; Dow-Jones, S&P500, Nasdaq100, Eurostoxx Endeksleri, İsviçre Frangı, İngiliz Sterlini, Euro, Altın, Gümüş yatırım araçları alınmıştır. 2013-2018 tarihleri arasında günlük kapanış fiyatları verileri kullanılmıştır. Çalışmada geri beslemeli yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. 2019 Ocak ayı tahmini yapılarak model test edilmiştir ve modelin tahmin doğruluğu R2 değeri %99 başarı ile gerçekleşmiştir.
Karmaşik Dalgacik Dönüşümü Tabanli Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Yüz Algilama
Selcuk University Journal of Engineering ,Science and Technology, 2019
Bu çalışmada yüz algılama için Gabor dalgacık dönüşümleri ve Çift Ağaç dalgacık dönüşümleri kullanılarak öznitelik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma basamağında ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılmıştır. Önerilen algoritmaların ilkinde, sinir ağlarını eğitmek için Çift Ağaç öznitelik vektörleri kullanılırken, ikincisinde sinir ağlarının eğitiminde Gabor öznitelik vektörleri kullanılmaktadır. Önerilen üçüncü algoritma ise ilk iki algoritmanın algı sonuçlarının OR mantık işlemi ile birleştirilmesinden oluşmaktadır. Sistemin başarımı yanlış algı oranının da hesaba katıldığı üç metrik ile hesaplanmıştır. MIT+CMU, FRAV2D, BioID, BANCA veri tabanları üzerinde simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. Gabor dalgacık vektörlerinin boyutları farklı oranlara indirgenerek işlem zamanı ve performans üzerindeki etkileri incelenmiştir.
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
Yapay Si̇ni̇r Ağlari Yöntemleri̇ İle Başağrisi Hastaliklarinin Siniflandirilmasi
emo.org.tr
Perceptron, Self Organizing Mapping and Backpropagation networks are applied to headache diagnosis. This paper compares the results of those networks. Several backpropagation algorithms are tried and the Levenberg-Marquardt algorithm is found to be the fastest. Overall comparison shows that the best method to use in headache disease diagnosis is Perceptron.
Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Türkçe Times New Roman, Arial Ve Elyazisi Karakterleri̇ Tanima
mmfdergi.gazi.edu.tr
Yapay Sinir Ağları (YSA), giriş verilerinin yetersiz olduğu, mevcut verilerden hareketle bilinmeyen ilişkilerin ortaya çıkarılması ve algoritması veya kuralları tam olarak bilinmeyen durumlar için geliştirilmiş bir bilgi işleme sistemidir. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarının önemli bir uygulaması olan karakter tanıma işlemi ele alınmıştır. Times New Roman ve Arial biçimindeki A dan Z ye 29 Türkçe karakter küçük ve büyük harfleriyle birlikte, elyazısı karakterler, giriş vektörü olarak ağa sunulmuş ve YSA'nın eğitim işlemi bu karakterler üzerinden gerçekleştirilmiştir. Bu karakterler kullanılarak yazılmış metin içeren resime karakter algılama ve tanıma işlemi uygulandıktan sonra, resim yazısı metne dönüştürülmüştür. Bu çalışmada çok katmanlı ileri beslemeli bir YSA mimarisi ve geri yayılım öğrenme metodu kullanılmıştır. Ayrıca C++ Builder yazılım geliştirme ortamı ile resimden karakter algılama ve tanıma işlemini gerçekleştiren bir yazılım geliştirilmiştir ve uygulaması yapılmıştır.
Türki̇ye’Ni̇n Gsyi̇h Tahmi̇ni̇ İçi̇n Yapay Si̇ni̇r Ağlari Model Performanslarinin Karşilaştirilmasi
2015
Bir ulkenin gelecek yillara ait ekonomik buyume tahminleri, ticari kuruluslar icin is planlarinin belirlenmesinde ve hukumetler icin mali politikalarin olusturulmasinda onemli bir role sahiptir. Bu calismada; son yillarda tahmin modellemesinde siklikla kullanilan yapay sinir aglari modeli yardimi ile ekonomik buyume degiskeni GSYIH’nin tahmini yapilmasi amaclanmistir. Ekonomik buyume icin; Cok Katmanli Algilayici (CKA), Radyal Tabanli Fonksiyon Aglari (RTFA) ve geri donusumlu Elman Agi kullanilarak kendi gecikmeli degerlerine gore tahminler elde edilmistir. Kullanilan YSA mimarilerinin tahmin performanslari incelendiginde 4 girdi katmana sahip RTFA modelinin en yuksek dogrulugu sagladigi gorulmus ve bu model yardimiyla 2013Q4:2014Q4 donemleri icin ekonomik buyume orani tahminleri uretilmistir. Elde edilen sonuclar yapay sinir aglarinin ekonomik buyume tahmininde kullanilabilecek basarili bir yontem oldugunu gostermistir.
Yapay Si̇ni̇r Ağlari İle Kesi̇r Dereceli̇ Pid Denetleyi̇ci̇ Katsayilarinin Ayarlanmasi
Adıyaman Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi, 2018
Bu makalede, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanarak uyarlamalı kesir dereceli PID (FOPID) kontrolörün katsayılarının ayarlanmasına yönelik bir çalışma sunulmaktadır. Kontrolör katsayıların uyarlamalı olarak ayarlanması pratik kontrol uygulamalarında dayanıklılık için çok önemlidir. Çünkü parametre belirsizlikleri ve dış etkenler nedeniyle sistemin katsayılarının değişmesi kontrolörün dayanıklılığını olumsuz yönde etkileyebilir. Bu çalışmada YSA ile kontrolörün oransal, integral ve türev kazanç katsayıları kontrol süreci devam ederken geri beslemeler ile duruma göre yeniden ayarlanabilmektedir. Bu da kesir dereceli PID kontrolörüne hem uyarlamalı hemde dinamik bir yapı kazandırmaktadır. YSA' lar eğitildikten sonra kontrolörün kazanç katsayılarını en uygun şekilde ayarlarlar. Kontrol işlemi sırasında kontrol edilen sistemin parametrelerinde bozulma gerçekleşirse, bu bozulmaya karşı YSA' lar kontrolör katsayılarını yeniden en uygun değere getirerek uyarlama yaparlar. Önerilen yöntem pratik kontrol uygulamaları için FOPID kontrolörün uygulanabilirliğini kolaylaştırır. İki benzetim örneğinde önerilen uyarlamalı kontrol yönteminin performansını göstermek için MATLAB/Simulink kullanılarak YSA içeren FOPID kontrolörün tasarımı gerçekleştirilmiş ve birim basamak cevapları sunulmuştur. Bu cevaplar da (Şekil 14, 16, 19, 21, 23) göstermiştir ki önerilen yöntem hız ve dayanıklılık bakımından daha başarılı olmuştur.
Geri̇ Dönüşümlü Yapay Si̇ni̇r Aği Tabanli T Dalgasi Sonu Tespi̇ti̇
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2020
Günümüzde yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı sınıflama işlemlerinden özel kalıplar tanımaya kadar birçok yerde karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada, YSA tabanlı özgün bir algoritma ile kalp sağlığının önemli göstergelerinden biri olup, işaretlenmesi diğer EKG referans noktalarına göre güç olan T dalga sonunun tespiti önerilmiştir. Genel olarak, zamana bağlı sinyal serilerinin işlenmesinde ileri sinir ağları sınırlı başarı sağlanabildiğinden geri dönüşümlü YSA mimarisi kullanılmıştır. Önerilen algoritmanın etkinliğinin gösterimi için, PHYSIONET/QT veri tabanında bulunan tek kanaldan elde edilen EKG sinyalleri önişlemlere geçirilerek, kümeleme diyagramları ile T dalgasının son noktası sıkıştırılmış bir alana indirgenmiştir. Algoritmadan elde edilen sonuçlar, bu alanda standartlarda ifade edilen beklentilerin üzerinde bir performans sergilemiştir. 55'i eğitim atımı olan toplam 295 atımda mutlak olan hata değerlerinde 11.16±6.16 milisaniye, mutlak olmayan hata değerlerinde ise-4.70±6.64 milisaniyelik iyi bir performansa ulaşılmıştır. Ayrıca geliştirilen bu yöntem, önceden eğitilmemiş ve uzmanlar tarafından işaretlenmiş 421 yeni atım üzerinde denendiğinde,-6.40±17.22 milisaniye gibi çok iyi bir mutlak olmayan işaretleme hata değerine ulaşılmıştır.
Patlatma Kaynakli Ti̇treşi̇mleri̇n Yapay Si̇ni̇r Ağlari Kullanilarak Tahmi̇ni̇
Bilimsel Madencilik Dergisi, 2020
Bu çalışmada patlatma kaynaklı titreşim hızının tahmin edilmesinde yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. Bu kapsamda, İstanbul'da bulunan bir taşocağında yapılan patlatmalar izlenmiş ve patlatmalardan kaynaklanan titreşimler kayıt altına alınmıştır. İzlenen ilk 12 atımda kaydedilen 24 olaya ait maksimum parçacık hızları ile ölçekli mesafeler istatiksel analize tabi tutulmuş ve sahanın spesifik titreşim yayılım denklemi elde edilmiştir. Bu veri seti ayrıca, ölçekli mesafenin giriş, maksimum parçacık hızının ise çıkış olduğu bir YSA modelinin eğitilmesinde kullanılmış; ve ilgili sahada patlatma kaynaklı titreşimlerin tahmin edilmesinde kullanılan yeni bir model geliştirilmiştir. Titreşim yayılım denklemi ve geliştirilen YSA modeli kullanılarak, sonradan izlenen 19 atım için titreşim hızı tahminleri yapılmış, elde edilen değerler ile kaydedilen 37 olay karşılaştırılmıştır. Titreşim yayılım denklemi ile hesaplanan değerler ile kaydedilen olaylar arasında yüksek korelasyonlu doğrusal bir ilişki olduğu; YSA modelinin çıkışları ile kaydedilen olaylar arasında ise daha yüksek korelasyonlu doğrusal bir ilişki olduğu görülmüştür. ÖZ In this study, artificial neural networks (ANN) were used as a tool for estimation of blast-induced vibrations. For this purpose, the blast shots carried out in a quarry in Istanbul were monitored and the blast-induced vibrations were recorded. Peak Particle Velocities (PPV) and Scaled Distances (SD) of 24 events were recorded in the first 12 shots, subjected to statistical analysis and the site-specific ground vibration propagation equation was obtained. This data set was also used to train an ANN model while SD was an input and PPV was an output; and a new model, that used to estimate blast-induced vibrations in the related field, was developed. Using the vibration propagation equation and the developed ANN model, blast-induced vibrations were estimated for 19 shots performed subsequently, and the results were compared with 37 recorded vibration data. It was seen that there was linear relationship with a high correlation between the values calculated with the equation and recorded data; and there was linear relationship with a higher correlation between outputs of ANN model and recorded data.