Yapay sinir ağı ile fonksiyon belirleme
Function determination by neural network
- Tez No: 136416
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEMRA BORAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Regresyon ve Korelasyon analizi, yapay sinir ağları, geriye yayınım algoritması, regresyon ve korelasyon katsayısı testleri, ana kütle verileri, örnek kütle verileri YSA, sadece girdi ve çıktı değerlerine ulaşabilmenin mümkün olduğu, kara kutu olarak nitelendirilebilecek bir sistemin işlevini, davramşlarını
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
ÖZET
Özet (Çeviri)
FUNCTIONS DETERMINATION BY NEURAL NETWORK SUMMARY Keywords : Regression and Correlation Analysis, Neural Networks, Back Propagation Algorithm, Regression and Correlation Coefficient Test, Main Mass Data, Sample Mass Data, Multilayer Perceptron LNN is a technique that can determine the function, behaviors, simple mathematical function and features and form values for parameters of a system that only the input and output values can be reached. Learning is made by samples.Neural calculation is a new and different knowledge processing that creates a new alternative for algorithmic programming. New knowledge processing abilities can be developed where possible. In this work a system that determines the function type of a data set is developed with the features of NN mentioned above and by considering the popularity of NN in model recognition with optimization. Besides, the investigation of the observation values' adaptation to functions is made. Finally, as an alternative to classic programming, a new approach with NN is experimented. The NN used in this work is known as Multilayer Perceptron. Is is proved that Multilayer perceptron can be used successfully in the problem mentioned above. This work consists of these steps: 1. Creation of sample mass data 2. Testing of data confidence. 3. Training of the NN 4. Testing of the NN 5. Measuring the behavior of the NN XI
Benzer Tezler
- Kömür damarı gaz içeriği belirleme yöntemlerinin değerlendirilmesi ve yapay sinir ağları ile tahmin modellerinin geliştirilmesi
Assesment of coal seam gas content determination methods and development of prediction models using artificial neural networks
SAMED BOZDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH FİŞNE
- İkili yapay sinir ağları için bir öğrenme algritması
A Learning algorithms for binary neural networks
ERSAN ALFAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- Comparison of stock selection methods: An empirical research on the borsa İstanbul
Hisse senedi seçimi modellerini karşılaştırma: Borsa İstanbul hisse senetleri üzerinde ampirik bir uygulama
ALİ SEZİN ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2023
Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Yazılım projelerinde yapay sinir ağı uygulaması ile maliyet tahmini
Cost estimation of software projects by using neural network and an application
AYSUN SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Jeodezik nokta hız kestiriminde yapay sinir ağlarının kullanılabilirliği
The utility of artificial neural networks in geodetic point velocity estimation
MUSTAFA YILMAZ
Doktora
Türkçe
2012
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEVLÜT GÜLLÜ