Yapay sinir ağları ve bir uygulama
Artifical neural network and an application
- Tez No: 188931
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, Geriyayılımlı Öğrenme, Sosyo-EkonomikGelişmişlik Endeksinin Belirlenmesi, Artificial Neural Networks, Back-Propagation Learning, Identify TheSocial-Economic Development Levels of States
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Bu çalışmada yapay sinir ağları teorisi anlatılmış ve illerin sosyo-ekonomikgelişmişlik düzeyinin yapay sinir ağları ile belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmadatahmin için elverişli bir ağ türü olan geriyayılım ağı kullanılmıştır. Uygulama içingelişmişlik düzeyini belirleyen parametrelerin sayısı, Temel Bileşenler Analizikullanılarak 6'ya indirilmiş ve giriş değişkeni olarak ağa sunulmuştur. Matlab'degeliştirilen bir programla ağın eğitimi ve testi yapılarak verilen giriş seti için hatamiktarı oldukça küçük olan çıkışlar üretmesi sağlanmıştır.Birinci bölümde yapay sinir ağları hakkında genel bilgiler verilmiştir. kincibölümde öğrenme kuralları, üçüncü bölümde yapay sinir ağları uygulamaları, dördüncübölümde giriş değişkeni sayısının 6'ya indirilmesi için kullanılan temel bileşenleranalizi anlatılmış ve son bölümde yapay sinir ağı ile illerin sosyo-ekonomik gelişmişlikendeksi belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study theoritical artificial neural network is explained and this study isaimed to identify the social-economic development levels of states, using the artificialneural networks.In this study back-propagation type network is used which isconvenient for this purpose. To put into practice, 6 of the development level decidingparameters are chosen by using principal component analysis and introduced into thenetwork. With a program developed with Matlab, network's education and its test isdone and thus outputs with little error for input set is produced.In the first section of this study artificial neural network is introduced. In thesecond section learning rules, In the third section applications of artificial neuralnetwork, In the fourth section principal component analysis is explained. In the finalsection the social-economic development levels of states is identified, using theartificial neural networks.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve üstel düzeltme yöntemleri ile talep tahmini ve bir uygulama
Demand forecasting with artificial neural networks and exponential smoothing methods and an application
ÇİĞDEM POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İşletmeDokuz Eylül ÜniversitesiToplam Kalite Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- İnternet içerik madenciliğinde yapay sinir ağları ve bir uygulama
Application of artificial neural networks for web content mining
GÜLŞAH AYNEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SEDA ÖZMUTLU
- Zaman serilerinde yapay sinir ağları ve bulanık mantığa dayalı tahmin ve bir uygulama
Time series forecasting based on artificial neural networks and fuzzy logic and an application
MUHAMMET ATALAY
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- Destek vektör makineleri ile tahmine dayalı modelleme ve bir uygulama
Predictive modeling with support vector machines and an application
HALİL İBRAHİM ERDAL
Doktora
Türkçe
2011
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP BARAY
- Makine öğrenmesi teknikleri ile havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının alınması ve bir uygulama
Decision-making in fuel tankering with machine learning techniques in aviation and its application
İLKER GÜVEN YILMAZ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
DR. ELİF KARTAL