SOM tipinde yapay sinir ağlarını kullanarak Türkiye ile ticareti olan ülkelerin kümelenmesi üzerine bir çalışma
By using SOM type neural network a study on clustering of the countries having trade with Turkey
- Tez No: 145638
- Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA ORAL ERBAŞ, PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağlan, Geri Yayılım Ağları, SOM Sinir Ağları, Kümeleme Analizi, Dış Ticaret, Neural Networks, Back-Propagation Networks, SOM Networks, Cluster Analysis, Froeign Trade
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
11 ÖZET Bu çalışmada, regresyon modelleri için“Geri Yayılım”ve kümeleme çalışmaları için de“SOM (Self-Organizing Maps)”yapay sinir ağlarından bahsedilmiş ve bu ağlar ile yapılan çalışmalar verilmiştir. Bu çalışmanın asıl amacı, SOM sinir ağları ile bir kümeleme çalışması yapmaktır. Bu amaçla, DİE'den alman Türkiye'nin dış ticaret verilerine göre Türkiye ile ticareti olan ülkeler için iki ayrı SOM sinir ağı modeli kurulmuştur. Bu modellerden biri Türkiye'nin ithalat yaptığı ülkeleri diğeri ise Türkiye'nin ihracat yaptığı ülkeleri kapsamaktadır. İthalat ve ihracat modellerine göre elde edilen kümeleme sonuçları tablolar ve grafiklerle belirtilmiştir. Ayrıca, SOM modeli ile oluşturulan haritalarda kümelerin topolojik komşuluğu üzerine vurgu yapılmıştır. Ham verilerin düzenlenmesi ve SOM modellerinin oluşturulabilmesi için özel bir yazılım geliştirilmiştir. Küme yoğunlukları ve kümelerin topolojik komşuluklarına bakıldığında Türkiye'nin hem ithalatı hem de ihracatı dünya geneline homojen olarak yayımlamaktadır. Bu da Türkiye'nin dış ticaretinin kırılgan bir yapıda olmasını beraberinde getirmektedir.
Özet (Çeviri)
Ill ABSTRACT In this study,“Back-Propagation”neural Networks for regression and“SOM (Self-Organizing Maps)”neural networks for clustering have been mentioned and the studies using these neural networks have been given. The main objective of this study is to make a clustering study by using SOM neural networks. For this goal, two difffent SOM neural network models have been established for the countries having trade with Turkey, according to the froeign trade data of Turkey obtained from DÎE. One of these models belongs to the countries Turkey imports from and the other belogns to the countries Turkey exports to. The clustering results obtained from import and export models have been given by tables and figures. Also, the topological neighbourhood of the clusters in the SOM maps has been emphasized. A special software has been written for the organization of raw data and the implementation of the SOM models. When the densities of the clusters and the topological neighbourhood of the clusters have been examined, Turkey has no homogeneous trades including both imports and exporting in the world. This leads Turkey to have very sensitive froeign trade.
Benzer Tezler
- Target classification by using SOM type nevral networks
SOM tipinde yapay sinir ağları kullanarak hedef sınıflandırma
MEHMET SEROL DOĞANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Taşıyıcı sistemi düşeyde düzensiz binaların statik ve dinamik olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
DENİZ GÜNEY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECMETTİN GÜNDÜZ
- Тамак аш өнөр жайынын Кыргызстандагы өнүгүү проблемасы жана аны чечүү жолдору
Başlık çevirisi yok
RAHAT KARABAEVA
Yüksek Lisans
Kırgızca
2007
EkonomiKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CUSUP PİRİMBAYEV
- BGA malzemelerin x-ışını görüntülerindeki lehim hatalarının derin sinir ağı kullanarak tespiti
Detection of BGA solder defects from x-ray images using deep neural network
CEREN TÜRER AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ