Geri Dön

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

  1. Tez No: 145638
  2. Yazar: METİN ZONTUL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA ORAL ERBAŞ, PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
  6. 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
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. 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

  1. Target classification by using SOM type nevral networks

    SOM tipinde yapay sinir ağları kullanarak hedef sınıflandırma

    MEHMET SEROL DOĞANER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN

  2. Aşık edebiyatında nasihatler

    Advice in aşık litereature

    PERİHAN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Türk Dili ve EdebiyatıCumhuriyet Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. DOĞAN KAYA

  3. Taşıyıcı sistemi düşeyde düzensiz binaların statik ve dinamik olarak incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    DENİZ GÜNEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NECMETTİN GÜNDÜZ

  4. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ