17 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 17
Master Thesis Optimize edilmiş makine öğrenim tekniklerine dayalı yazılım kusurlarını öngörmek için yeni bir yöntem(2022) Hassen, Shaho Ismael; Yazıcı, Ali; Mıshra, AlokBu tezde, tüm gerçekleri motivasyon olarak kabul ederek yazılım kusur tahmini için yeni ve sağlam bir buluşsal güdümlü nöro-bilgisayar modeli geliştirilmiştir. Diğer klasik makine öğrenimi modellerinden farklı olarak, nöro-bilgisayar, özellikle Levenberg Marquardt Sinir Ağı (LM-YSA), doğrusal olmayan özellik öğrenimi ve dolayısıyla hatalı veriler için hayati önem taşıyabilecek uyarlamalı öğrenme açısından daha sağlam olarak kabul edilimektedir. Ancak, diğer makine öğrenimi modellerinde olduğu gibi, 17 giriş özelliği olanlarda da aşırı yüksek ağırlık tahmini nedeniyle yerel minimum ve yakınsama olasılığından kaçınılamamıştır. Bu gerçeği göz önünde bulundurarak, bu araştırma, öğrenme sırasında uyarlanabilir ağırlık tahmini ve güncelleme için YSA'ya yardımcı olamak amacıyla buluşsal model denilen yeni bir geliştirilmiş genetik algoritm sunark katkıda bulunmuştur. Burada buluşsal modelin temel amacı, LM-YSA'nın herhangi bir yerel minimum ve yakınsama sorunu yaşamadan üstün ağırlık tahmini, güncelleme ve dolayısıyla öğrenme elde etmesine yardımcı olmaktır. Sonuç olarak , önerilen nöro-bilgisayar modelinin hedeflenen yazılım hatası veri kümeleri üzerinde klasik sinir ağından daha yüksek doğruluk elde etmesine yardımcı olmuştur. Sınıflandırıcı veya makine öğrenimi iyileştirmesine ek olarak, bu araştırmada, herhangi bir sınıf dengesizliği, aşırı uydurma ve yakınsama olasılığının hafifletilmesine yardımcı olan özellik mühendisliğine de odaklanılmıştır.Master Thesis Killi Zeminlerde Katkı Maddesi Olarak Cam Tozu ve Genleştirilmiş Polistren (eps) Kullanılması(2022) Çiğdem, Öykü Yağmur; Akış, Ebruİklim değişikliğinin insan yaşamı üzerindeki etkisinin daha belirgin hale gelmesiyle atık yönetimi önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, atık malzemelerin yüksek plastisiteli kil zemin iyileştirmesi üzerindeki etkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Atık malzeme olarak, katı atıklar arasında en düşük dönüşüm oranına sahip olan cam tozu (%4.43) ve genleştirilirmiş polistiren (EPS) (%4.47) seçilmiştir. Cam tozu ve EPS, tek tek ve birlikte kullanılarak zemin parametreleri üzerindeki etkisi Atterberg limit, standart proktor, şişme yüzdesi tayini ve serbest basınç testleri yürütülerek değerlendirilmiştir. Katkı yüzdeleri, EPS için kuru numune ağırlığının %0.3, %0.9 ve %2'si olarak seçilirken, cam tozu için kuru numune ağırlığının %2, %4 ve %6'sı olarak belirlenmiştir. Test sonuçları, katkı maddesi olarak sadece cam tozu kullanıldığında malzemenin serbest basınç dayanımında artışa ve şişme yüzdelerinde azalışa neden olduğunu göstermiştir. Ancak, sadece EPS kullanıldığında hem şişme yüzdeleri hem de serbest basınç dayanımı değerlerinde azalma görülmüştür. Her iki katkı malzemesinin %4 cam tozu ve %0.9 EPS olarak belirlenmesi durumunda ise dayanım ve şişme yüzdesi en etkili iyileştirme ile sonuçlanmıştır. Deneysel çalışmaya ek olarak, bu çalışmadan elde edilen veriler ve literatürdeki benzer çalışmaların sonuçları ile veri dosyaları oluşturulmuştur. Söz konusu veriler kullanılarak regresyon analizi ve Yapay Sinir Ağları (YSA) analizleri yürütülmüştür.Master Thesis Derin öğrenme ile orman yangını tespiti(2024) Özel, Berk; Khan, Muhammad UmerYangın algılama sistemleri can güvenliği ve maddi hasarın en aza indirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Bu tür sistemlerin hayati önem taşıdığı alanlardan biri de orman yangınlarıdır. Son yıllarda büyüklük, süre ve tahribat açısından rekor sayıda orman yangını yaşandı. Duman veya ısı sensörleri gibi geleneksel yangın algılama yöntemlerinin sınırlamaları vardır ve bu da ileri teknolojilere dayalı yenilikçi yaklaşımların ortaya çıkmasına neden olur. Bu tez, orman yangını tespiti için bir derin öğrenme modeli olan ResNet ile birlikte Batch-Instance Normalizasyonunun uygulanmasını incelemektedir. Çalışma, Batch-Instance Normalizasyonunun performansını diğer normalleştirme yaklaşımlarıyla karşılaştırmaktadır. Bu çalışmada modelin eğitimi için orman yangını veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti 4609 görsel içermektedir. Bu görseller 2120 Yangın, 2499 yangın içermeyen görselden oluşmaktadır. ResNet modeli sekiz farklı optimize edici ile test edilmiş ve en iyi sonuçları veren ile eğitilmiştir. Deneyler, normalizasyon tekniklerinin ve optimize edicilerin yangın tespitinin doğruluğu üzerindeki etkisini değerlendirmektedir. Sonuçlar, tek üstel düzeltmeyle Batch-Instance Normalizasyonunun modelin doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Deneyde model, 96.14% F1 skoruna, 96.56% doğruluğa ve 99.49% kesinlik değerlerine ulaşmıştır. Diğer yaklaşımlardan minimum %1 doğruluk farkı, %0,6 F1 skor farkı, %1,05 kesinlik farkı elde edilmiştir. Derin öğrenmenin yeteneklerini Batch-Instance Normalizasyonunuyla birleştirmek, orman yangını tespiti için umut verici ve etkili bir çözüm ortaya koydu.Doctoral Thesis Türkiye'de şehir çiftleri arasında hava seyahat talebine etki eden kriterlerin farklı yöntemlerle karşılaştırmalı analizi(2019) Reyhanoğlu, İzay; Tengilimoğlu, DilaverTürkiye'de havayolu ile ulaşımın gün geçtikçe yaygınlaşması rekabetin artmasına neden olmaktadır. Bu bakımdan doğru yapılmış bir havayolu talep tahmini, bir havayolu işletmesi için, belirli bir hatta uçuş konulup konulmaması kararı, filo planlaması, kaynak planlaması, bilet fiyatlarının belirlenmesi, uygun stratejilerin belirlenmesi gibi kritik kararların verilmesinde oldukça önemlidir. Bir ülkenin ekonomisinin önemli bir parçası olan havayolu taşımacılığında talebin bilinmesi işletmelerin özellikle stratejik kararlarını doğru belirlemelerinde önemlidir. Türkiye'de havayolu taşımacılığı, dünya ortalamasına göre daha yüksek oranda büyüme göstermektedir. 2003 yılında başlatılan Bölgesel Havacılık Politikasından bu yana iç hat yolcu sayısında yaklaşık 12 kat artış görülmüştür. Buna karşın yurtiçi yolcu taşımacılığının büyük bir bölümü halen karayolu üzerinden yapılmaktadır. Türkiye'de ana merkezlerden ülkenin pek çok havalimanına uçuşlar gerçekleşmekte iken, ana merkezler haricinde uçuşlar (çapraz uçuşlar) yeterli sayıda değildir. Bu noktalar arası uçuşlar bağlantılı uçuşlar ile gerçekleşmektedir. Bağlantılı uçuşlarda uzun aktarma (bekleme) süreleri ile yüksek bilet fiyatları, bu uçuşlarının yolcular için cazip gelmemesine yol açmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'de çapraz uçuşlarla ilgili olarak havayolu talep tahmini çalışması yapılmıştır. Bu amaçla Kayseri ve Bursa, anket uygulanan şehir çifti olarak seçilmiştir. Kayseri'de yaşayan 501, Bursa'da yaşayan 453 bireye uygulanan anketlerden derlenen verilere lojistik regresyon, yapay sinir ağları modeli ve kümeleme analizleri uygulanmıştır. Veri setinin analizi sonucunda elde edilen ampirik bulgular karşılaştırma yapılarak yorumlanmıştır ve yapay sinir ağları modelinin diğer yöntemlerden daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Çalışmada, her iki şehirde de uçuş talebini belirleyen en önemli etkenlerin aktarmasız uçuş konulması ile bilet fiyatlarının olduğu sonucuna ulaşılmıştır.Master Thesis Yapay Sinir Ağına Karşı Bulanık Mantığa Dayalı Öğrenci Başarıtahmini(2021) Al-khafajı, Mustafa; Eryılmaz, MeltemE-öğrenme şu anda birinci sınıftan lisansüstü sınıflara kadar eğitim sürecinin tüm aşamalarında büyük önem taşımaktadır. Bunun sebepleri başında e-öğrenmenin öğrencilere kolay anlaşılır etkileşimli bir grafik ortam sağlaması ve her an ulaşılabilir olması gelmektedir. Bu çalışmada, E-öğrenme Yönetim Sistemini kullanan bir ortamda sınava giren öğrencilerin başarılarının tahmini için hem sinir ağı hem de bulanık mantık içeren yapay zeka teknikleri kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veri seti bir Irak mühendislik kolejinden alınmıştır ve bilgisayar bilimi dersine kaydolan 200 öğrencinin verileri kullanılmıştır. Veriler cinsiyet, yaş, indirilen kaynaklar, görüntülenen videolar, tartışma sohbetine katılım, 1. ara sınav puanı, 2. ara sınav puanı, final sınav puanı olarak sınıflandırılmıştır . Kullanılan yapay sinir ağının türü, desen sinir ağıdır. Levenberg-Marquardt'ın algoritması sinir ağlarını eğitmek için kullanılmıştır. Bulanık mantık için Sugeno bulanık çıkarım sistemi kullanılmıştır. Çalışma sonuçları umut verici ve anlamlıdır, çünkü sonuçlar öğrenme sistemine daha fazla zaman harcayan öğrencilerin en yüksek başarı oranına sahip olduğunu göstermiştir. Çalışmada sinir ağı kullanıldığında test sonuçların doğruluğu % 73 olarak kaydedilmiştir. Bulanık mantık kullanıldığında ise doğruluk sonuçlarının ortalama yüzdesi% 88 olarak bulunmuştur.Çalışmanın sonucu bulanık mantığın başarı tahmin yüzdesinin daha yüksek olduğunu göstermektedirMaster Thesis Yapay Sinir Ağı ile Meme Kanseri Tahmin(2016) Alhasadi, Aymen; Özçelik, ErolMeme kanseri dünyada kadınlar arasında başlıca ölüm nedeni olarak yer almaktadır. Bu çalışmanın amacı, ameliyat sonrası meme kanseri tekrarını tahmin eden gürbüz bir yöntem bulmaktır. Bu çalışmada 194 örnek içeren Wisconsin Prognostik Meme Kanseri veritabanı kullanılmıştır. Meme kanseri ile ilgili gerçek veriler içerdiği için bu veritabanı seçilmiştir. Bu tezde, meme kanseri tahminini için çok katmanlı perceptron ve genelleştirilmiş regresyon sinir ağı işe koşulmuştur. Yapay sinir ağları ile ulaşılan sonuçlar ayrıca destek vektör makinesi ile elde edilenlerle karşılaştırılmıştır. En iyi sonuç, genelleştirilmiş regresyon sinir ağı yöntemi kullanıldığında bulunmuştur. Sonuçlar ve gelecek çalışmalar tartışılmıştır.Doctoral Thesis Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantık Yöntemleri Kullanarak Yük Talep Tahmini(2022) Al-anı, Barq Raad Khashea; Erkan, Turan ErmanBu çalışma, Türkiye veya 2017 ve 2018'deki saatlik elektrik yüklerini tahmin etmek için yük talep verilerini tahmin etmek için yapay sinir ağları (YSA) ve bulanık mantığın (FL) kullanılmasını önermektedir. 2017-2018 yılları için EPİAŞ verilerine dayalı saatlik elektrik yükü olarak Gerçek Zamanlı Tüketimi kullandık. Yük tahmini, iki makine öğrenme tekniği kullanılarak gerçekleştirilmiştir: YSA ve bulanık mantık FL. Öngörülen veriler, bir grafik üzerinde çizilerek gerçek verilerle karşılaştırıldı. Bu çalışmada, Türkiye'nin güç sistemlerinde yük tahmini talebini optimize etmek için YSA ve FL yöntemleri kullanılmıştır. Daha iyi bir görselleştirme modeli elde etmek için ilk ve son 200 saat YSA üzerinde çizildi ve her alandan saatlik tahminler eklenerek Türkiye için genel tahmini saatlik yük hesaplandı. 2017 yılı minimum ve maksimum okumaları 18851,35 MWh ve 47062,40 MWh, ortalama ve standart sapma okumaları ise 33102,19 Mwh ve 4968,67 MWh'dir. Sonuç olarak, bu modellerin karşılaştırılması, tümü farklı yük modelleri ve kökenleri olan yükü tahmin etmek için kullanıldı. Seriler yıl boyunca durağandır ve Ağustos ayı boyunca zirve yapar. 2017 ve 2018 için FL için MAPE değerleri sırasıyla 3.7986094 ve 5.28635983'tür ve bu çok iyidir ve yüksek doğru tahmin sonuçlarına düşer. FL'nin her iki yıl için YSA'dan daha iyi bir tahmin verdiği sonucuna varılabilir. Elektriksel tepe azaltma, enerji talebini yönetmek için herhangi bir planın hayati bir bileşenidir ve elektrik yükünün tahmini, enerji talebi yönetimi hedeflerini karşılamak için tepe yük talebi azaltmalarının planlanmasına yardımcı olur. FL'nin bize her iki yıl için YSA'dan daha iyi bir tahmin verdiği sonucuna varılabilir. Ev, enerji yönetimi araştırması, bu çalışmada önerilen yeni yük tahmin modellerinden faydalanacaktır.Article Citation - WoS: 4Citation - Scopus: 5Neural Network Based Resonant Frequency Solver for Rectangular-Shaped Shorting Pin-Loaded Antennas(Wiley, 2013) Can, Sultan; Kapusuz, Kamil Yavuz; Aydin, ElifThis study presents an artificial neural network (ANN) estimation of the operating frequencies of shorting pin-loaded rectangular microstrip patch antennas. A feed forward back propagation multilayer perceptron neural network structure is applied in the study. The results are compared with the ones in the literature and the FEM based simulation results. The results of the operating frequencies obtained by using this method are in very good agreement with the experimental results presented in the literature. Several antennas are also simulated by a finite element method based solver and these results are also compared with the results of the proposed neural network model. The average error of the lower frequency obtained by this study has a decrement of 2.025% when compared to the FEM based simulation software and for the upper frequency this difference is 6.835%. The effects of permittivity of the antenna, size of the dimensions of the rectangular patch, and the shorting pin position are also evaluated. In the light of the ANN model and the relations obtained two antennas in the same shape are produced and the results of these antennas are presented as well. (c) 2013 Wiley Periodicals, Inc. Microwave Opt Technol Lett 55:3025-3028, 2013Master Thesis İnsan Vücudu Ekserji Tüketimini Öngörmek için Yapay Sinir Ağlarının Kullanılması(2022) Yousıf, Yousıf Layth; Turhan, Cihan; Turhan, Cihan; Turhan, Cihan; Lotfısadıgh, Bahram; Energy Systems Engineering; Energy Systems EngineeringAmerikan Isıtma, Soğutma ve Ġklimlendirme Mühendisleri Derneği (ASHRAE), termal konforu 'ısıl çevre ile mutluluk veren zihin durumu' olarak tanımlar. Enerji ve Madde bir sistem olarak dağılabilir ve çevreleriyle dengeye doğru hareket edebilir ve buna termodinamikte ekserji denir. Tahmini Ortalama Oy (PMV)/Öngörülen Memnuniyetsizlik Yüzdesi (PPD) modeli ve uyarlanabilir termal konfor yaklaşımı, termal konforu değerlendirmek için en yaygın kullanılan iki yöntemdir. ekserji kavramını termal konforun bir indeksi olarak insan vücudu sistemine uygulayın. Bir kişinin ekserji dengesi ile termal konfor seviyeleri arasındaki ilişki, vücuttan ısı ve suyu etkili bir şekilde dağıtmanın insan refahı için gerekli olmasıdır. Bu nedenle , en düşük insan vücudu ekserji tüketim oranı çoğunlukla optimum termal konfor seviyesini verir.Bu tezde Yapay Zeka tabanlı bir çalışma yapılmıştır. Ekserji ve termal konfor açısından en iyi koşulu elde etmek için, Atılım Üniversitesi'nin Mühendislik Fakültesi binasında içinde bir kiş olan bir odada deneyler yapılmıştır. Ġnsan vücudunun ekserji tüketimi bir bilgisayar programı aracılığıyla çıkarılmakta ve çevresel parametreler objektif sensörler ile ölçülmektedir. Daha sonra Python ortamında bir Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiştir. vi Sinir ağı tekniğinde bir geri yayılım ve sigmoid işlevi kullanılır. YSA modeline toplam 133 veri dahil edilmiş olup, verilerin 75% yani 99 veri seti eğitim ve geri kalanı test için kullanılmıştır. Sağlanan koşullar altında 1,98'lik bir Ortalama Mutlak Yüzdelik Hatası (MAPE) ve 0,91'lik bir doğru tahmin oranı (R2) bulunur ve bu, yapay sinir ağı modeli çıktıları ile insan vücudu ekserji verileri arasında iyi bir koordinasyon olduğunu gösterir. Basitlik, analiz hızı ve kısıtlı veri kümelerinden öğrenme, insan vücudu ekserji simülasyonu üzerindeki bir YSA modelinin avantajı olarak gösterilebilir. Bu tez, insanların ne kadar ekserji oranı tükettiğini (HBExC) belirlemek için bir YSA modeli kullanan yeni bir konsept sunmaktadır. Bunun nedeni, yapay sinir ağlarının (YSA) bina ve termal konfor alanlarında en yaygın olarak kullanılan yapay zeka tekniği olmasıdır. Sonuçta, doğrusal olmayan değişkenlerin etkileşimlerini, özellikle değişkenleri arasında karmaşık doğrusal olmayan ilişkilere sahip olan ekserji kavramını hızlı ve doğru bir şekilde ele alabilirler.Master Thesis Ağ Anomalilerinin Tespitinde Kullanılan Yapay Sinir Ağlarının Karşılaştırılması(2019) Öney, Mehmet Uğur; Peker, SerhatAğ saldırı tespit sistemleri günümüz bilişim sistemlerinde kritik bir yer teşkil ederken önemli bir araştırma alanı olarak yükselmeye ve yapay sinir ağlarının kullanımı bu alanda giderek daha popüler hale gelmeye başlamıştır. Buna rağmen, bu alanda yapay sinir ağı mimarileri ve bu mimarilerin bileşen parametreleri hakkında kapsamlı bir karşılaştırmalı çalışmasının eksikliği vardır. Bu çalışmada, ağ saldırı tespit sistemleri alanında kullanılan yapay sinir ağları mimarileri ve bu mimarilerin bileşenleri olan optimizasyon fonksiyonları, aktivasyon fonksiyonları, öğrenme kat sayısı ve momentum değişiminin doğruluk ve hatalı uyarı üretme oranlarına göre kıyaslayarak ileride yapılacak olan mühendislik ve akademik çalışmalar için bir temel oluşturması amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, 6480 adet yapay sinir ağı oluşturularak kıyaslama veri kümesi olarak kabul edilen KDD99 ve yakın gerçek zamanlı simülasyon ortamı yardımıyla her bir yapay sinir ağı değerlendirilmiştir. Bu tezin, yapay sinir ağları kullanılarak geliştirilecek ağ saldırı tespit sistemleri araştırmalarına rehberlik edecek bir yol haritası sağlayacaktır.
