Balina optimizasyon algoritması ile derin öğrenme algoritmalarının performansının artırılması
Enhancing the performance of deep learning algorithms with the whale optimization algorithm
- Tez No: 1006907
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET HACIBEYOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hücresel yapay sinir ağları, Parametre optimizasyonu, Cellular artificial neural networks, Parameter optimization
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezinde, görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti problemlerinde derin öğrenme modellerinin performansını artırmak amacıyla görüntü artırma, öznitelik çıkarımı ve model optimizasyonu bütünleşik bir çerçevede ele alınmıştır. Bu kapsamda, kenar bilgisine dayalı Balina Optimizasyon Algoritması (BOA) tabanlı bir görüntü artırma yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşımda, görüntü içeriğine en uygun çekirdek filtre metasezgisel optimizasyonla belirlenmiş, bu filtre ile gerçekleştirilen kenar tespiti çıktıları kullanılarak sentetik örnekler üretilmiştir. Elde edilen sonuçlar, dengesiz veri setlerinde sınıflandırma doğruluğunun \%74,6'dan \%98'e yükseldiğini ve kenar tespiti performansının karşılaştırmalı yöntemlere kıyasla iyileştiğini göstermektedir. Ayrıca, popülasyon çeşitliliğini kosinüs benzerliği temelli bir ölçüm mekanizmasıyla koruyan Geliştirilmiş Balina Optimizasyon Algoritması (GBOA) önerilmiştir. GBOA, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma bileşenlerinin hiperparametre ve model parametrelerinin optimize edilmesinde kullanılarak bütünleşik bir Çilek Tespit Sistemi'nin geliştirilmesini sağlamıştır. Önerilen sistem, çilek olgunluk tespitinde \%98,23 doğruluk oranına ulaşarak yüksek performans sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
This doctoral dissertation presents an integrated framework that combines image augmentation, feature extraction, and model optimization to improve the performance of deep learning models for image classification and object detection tasks. Within this framework, an edge-informed Whale Optimization Algorithm (WOA)-based image augmentation method is developed. In the proposed method, the kernel filter best suited to image content is identified via metaheuristic optimization, and the resulting edge information is used to generate synthetic samples. Experimental results demonstrate that classification accuracy on imbalanced datasets increases from 74.6\% to 98\%, while edge detection performance surpasses that of the compared baseline approaches. In addition, an Improved Whale Optimization Algorithm (IWOA), which preserves population diversity through a cosine similarity-based mechanism, is introduced. The proposed IWOA is employed to optimize both hyperparameters and model parameters of the feature extraction and classification modules, leading to the development of an integrated Strawberry Detection System. The resulting system achieves 98.23\% accuracy in strawberry ripeness detection, indicating strong overall performance.
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Fundus görüntülerinden glokom hastalığının tespit edilmesi
Detection of glaucoma from fundus images
OĞUZ SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiOptik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM POLAT
- A novel approach to house price prediction using segmented bayesian optimization based ensemble models
Segmentasyon ile bayes optimizasyon tabanlı ensemble modelleri kullanarak ev fiyatları öngörüsüne yeni bir yaklaşım
ARTUN PINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBüyük Veri ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
- Compressed domain image classification with sub-band data fusion
Sıkıştırılmış düzlemde alt-bant bileşen harmanlama yöntemi ile görüntü sınıflandırma
BERK ARICAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DR. LEVENT ÇARKACIOĞLU
- Derin öğrenme teknikleri ile fundus görüntülerinden glokom hastalığı tespiti
Detection of glaucoma from fundus images with deep learningtechniques
ÖZCAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA ALTUNBEY ÖZBAY