Geri Dön

User identification through neural network algorithms

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 14646
  2. Yazar: DİDEM ÜNLÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kullanıcı Belirleme, Nöral Ağ, Geri- Yayılım, Oz-örgütlenen Özellik Haritası, User Identification, Neural Networks, Back-propagation, Self- organizing Feature Maps
  7. Yıl: 1991
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 204

Özet

ÖZET NÖRAL AĞ ALGORİTMALARINI KULLANARAK KULLANICI BELİRLEME ÜNLÜ, Didem Elektrik ve Elektronik Müh. Yüksek Lisans Tezi Danışman: Doç. Dr. Uğur HALICI Nisan 1991, 204 sayfa Bilgisayar sistemlerinde, kullanıcı belirleme bir güvenlik önlemidir. Günümüzde bu sorun parola sistemleri, donanım kilit mekanizmaları ve biolojik ölçüm mekanizmaları gibi belirleme/ doğrulama yöntemleriyle çözülmektedir. Uygulanan alternatif yöntemlerden biri de, kullanıcıyı klavyeyi kullanış şeklinden ayırt ederek belirlemektir. Tezde, bu yöntem, nöral ağ algoritmalarından geri yayılım ve öz- örgütlenen özellik haritası ile gerçekleştirilmiştir. Uygulamada, bir kullanıcı tanıma test programı geliştirilerek, farklı kullanıcılardan yazı örnekleri toplanmış ve iki nöral ağ için eğitim kümesi olarak kullanılmıştır. Eğitimin sonunda, ağ yapıları üzerinde hatırlama deneyleri yapılmıştır. Kullanıcıyı tanıma sonuçları, iki nöral ağın iç yapısı ile birlikte incelenmiş ve karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT USER IDENTIFICATION THROUGH NEURAL NETWORK ALGORITHMS ÜNLÜ, Didem M.Sc. in Electrical and Electronics Eng. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Uğur HALICI April 1991, 204 pages User identification is a security precaution in computer systems. For the time being this problem is solved using various identification/ authentication procedures such as password schemes, hardware lock mechanisms or biometric mechanisms. An alternative user identification procedure is to use keystroke rhythm analysis, which identifies the user through the way he/she types at the keyboard. This procedure is implemented in the thesis by using two neural network algorithms, back-propagation and self-organizing feature maps. Throughout the implementation, a user identification test kit is developed, in which typing samples from different operators are collected and used as a training set for both networks. At the end of training, the networks are tested by recalling experiments. User recalling results and internal learning structures of both networks are analyzed and compared.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    948939

    Afet yönetimi odaklı hücresel ağ kapsama performansı için mekansal yapay zeka tabanlı model önerisi

    Geospatial artificial intelligence (GeoAI) based model proposal for cellular network coverage performance with a focus on disaster management

    GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİMMET KARAMAN

  2. Tez No

    956166

    Fingerprint recognition with deep learning

    Derin öğrenme ile parmak izi tanıma

    RESUL TAHA ÇALGIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU

  3. Tez No

    880189

    A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing

    Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak

    AMIR AL KADAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA

  4. Tez No

    940311

    Enhancing indoor positioning performance through Wi-Fi/RSSI-based machine learning classifiers

    İç mekan konumlandırmasını geliştirme Wi-Fi/RSSI tabanlı makine öğrenimi sınıflandırıcıları aracılığıyla performans

    HIND ABDULJALEEL HAMEED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Okan Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM KIVANÇ TÜRELİ

  5. Tez No

    777772

    Modulation options for OFDM-based waveforms

    OFDM tabanlı dalga biçimleri için modülasyon seçenekleri

    AHMAD MOHAMMAD ABD-ALGHANI JARADAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN

Geri Dön