Fiziksel ilkeler ve yapay sinir ağları
Physical principles and artificial neural networks
- Tez No: 121559
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİHAT YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Geriye yaymalı yapay sinir ağı, deneysel fizik, deterministik ilişki, rasgele ilişki, non-lineer bağıntı, Back-propagation neural network, experimental physics, deterministic relationship, randam relationship, non-linear rebtionship. rv
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi FİZİKSEL İLKELER VE YAPAY SİNİR AĞLARI Rukiye ŞAHİN Cumhuriyet Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fizik Anabilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr. Nihat YILDIZ Bu tezde aralarında gerek deterministik gerekse istatistik fonksiyonel bağıntı bulunan bağımlı ve bağımsız fiziksel değişkenler için fonksiyon üretme problemi teorik olarak ele alınmıştır. Bu fonksiyonel ilişkinin çoğu durumda non-lineer yapısı ve elde edilmesi güç olan parametreler içermesi problemi analitik olarak zorlaştırmaktadır. Ancak burada hatayı geriye yaymalı yapay sinir ağı (GYYSA) aracılığıyla bu fonksiyon parametreleri saptama daha kolay bir süreç olduğu teorik olarak gösterilmiştir. Teorik sonuçlar deneysel fizik literatüründen alınan sonuçlar ile karşılaştırılmış ve teorinin öngürülerinin doğru olduğu gözlenmiştir. Burada GYYSA ve deneysel fizik arasında olumlu etkileşmeler olabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Master Thesis PHYSCAL PRINCIPLES and ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Rukiye ŞAHİN Cumhuriyet University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Physics Supervisor: Assistant Professor Dr. Nihat YILDIZ In this thesis, the problem of constructing a functional relationship between dependent and independent physical variables has been treated for both deterministic and statisticial relationships. The fact that the functional rebtianship, in many cases, is highly non-linear and involves parameters which are difficult to determine makes the problem analytically difficult one. However, here it has been theoretically shwon that wsing a back- propagation neural network (BPNN), determinotion of the functional rebtionship aş well as obtaining the parameters is an easier process. The theoretical considerations have been compared with the results taken from the literature, and it has been observed that the literature results support the teoretical treatments. Therefore, it may be argued that the BPNN has something to offer the experimental physics.
Benzer Tezler
- Uranyum aramalarında radyoaktif jeofizik kuyu logu ölçü değerleri ve sondajdan alınan numunelerden elde edilen laboratuvar değerleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Radioactice geophysical well log measurement values in uranium exploration and laboratory values obtained from samples taken from drilling examining the relationship between
HAKAN AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeofizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNAY BEYHAN
- Development of a comprehensive simulation software for spacecraft missions
Uzay aracı görevleri için kapsamlı bir simülasyon yazılımı geliştirilmesi
EMİRHAN ESER GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Assessing neurophysiological human response to visual qualities of street intersections
Sokak kesişimlerinin görsel özelliklerine verilen nörofizyolojik insan tepkilerinin değerlendirilmesi
ERCÜMENT GÖRGÜL
Doktora
İngilizce
2024
Halk Sağlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK YILDIZ ÖZKAN
- A Survey and applications in simulated annealing and nevral networks in combinatorial optimization
Başlık çevirisi yok
İSMAİL İLKAY BODUROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. M. AKİF EYLER