User identification through neural network algorithms
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 14646
- Danışmanlar: DOÇ.DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kullanıcı Belirleme, Nöral Ağ, Geri- Yayılım, Oz-örgütlenen Özellik Haritası, Sinir ağları, User Identification, Neural Networks, Back-propagation, Self- organizing Feature Maps, User identification, Nerve net
- Yıl: 1991
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi
Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors
ALİİMZA DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- 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
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİMMET KARAMAN
- Fingerprint recognition with deep learning
Derin öğrenme ile parmak izi tanıma
RESUL TAHA ÇALGIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN KARAMANCIOĞLU
- Android işletim sistemlerinde zararlı yazılım tespitine yönelik hibrit analiz ve özellik seçimi temelli yaklaşım
A hybrid analysis and feature selection based approach to malware detection in android operating system
MESUT GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA ÇALIK BAYAZIT
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA