Geri Dön

Traverten plaka taşlarda sınıfların kümeleme yöntemleri ile belirlenmesi

Determination of travertine plate stones with clustering methods

  1. Tez No: 309670
  2. Yazar: MELİKE ŞİŞECİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Traverten plaka taşlarının sınıflandırılmasında gerek müşteri talepleri gerekse taş üreticileri tarafından belirlenmiş sınıflar bulunmaktadır. Üretim sırasında taş plakaların sınıflandırılması (seleksiyonu) genellikle elle yapıldığından ve kişinin görsel algılamasına bırakıldığından sınıflarda genel bir standarttan bahsetmek mümkün olamamaktadır. Ayrıca önceden belirlenen sınıf standartlarına uygun olmayan plaka taşların sınıflandırılmasında en yakın sınıf kişisel yorumla belirlenerek sınıflandırma yapılmaktadır. Bu da üretim aşamasından sonra müşteri taleplerine uymayacak sonuçlar ortaya çıkartabilmektedir. Bu noktada kişilerin farklı görselliklerinden bağımsız olarak objektif bir sınıflandırmanın yapılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında öğreticisiz öğrenme modelleri üzerinde durulmuş, traverten plakalar için yeni bir sınıf tanımlaması öngörülmüştür. Yöntemlere birçok öznitelik analizleri yapılarak traverten plaka taşlar için en uygun değeri veren öznitelikler belirlenmiştir.Öğreticisiz öğrenme tekniklerinden K-ortalamalar kümeleme yöntemi bölümleme yöntemiyle hızlandırılmaya çalışılmıştır. K-ortalamalar kümeleme yönteminin geliştirilmeye müsait ve herkes tarafından bilinen yöntem olması çalışmaların bu yönde devam etmesine sebep olmuştur. K-ortalamalar kümeleme yönteminin aynı veri tabanı ile her çalışmasında aynı değeri üretmesi için ve daha hızlı çalışması için algoritmada ve programda yeni yöntemler geliştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar, önerilen yeni sınıflandırma biçimleri ile traverten sınıflarının ayrımı hızlandırılmış K-ortalamalar kümeleme yöntemi ile daha hızlı ve belirgin olduğunu ayrıca sınıf içi dağılımlarının göze daha hoş geldiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

There are classes determined by both the customers? demands and the manufacturers of stone for clustering blocks of travertine stone slabs. During the production, since the classification of stone slabs (selection) is generally done manually and leaves the person?s visual perception, it is not possible to reach a standard. In addition, the closest class is determined and plates are divided into these classes in case stones are non-compliance with pre-determined class standards. This results can cause obviate the customers? demands after the production stage. At this point, an objective classification should be done being independent from people?s different visuality. In this thesis, focused on unsupervised learning technique and new class definition is foreseen for travertine slabs. Travertine stone slabs made many attribute analysis methods for determined the most suitable features. The partitioning method is used for making faster K-means clustering algorithm that is an unsupervised learning technique. Because of K-means is well-known method and capable of being improved, led to continued in this direction. In this thesis, new algorithm and program was developed for working faster and producing the same value in the same database for each run. In the experimental studies, the proposed new classification forms of K-means clustering method with an accelerated separation is faster and more obvious also the distribution of them in classes seems more pleasant.

Benzer Tezler

  1. Burdur ili mermer sektörünün kurumsal ve ekonomik yapısı

    İnstitutional and economic structure of marble sector in burdur

    AHMET SARITAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonomiAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AYŞE KURUÜZÜM

  2. Doğal taş fabrikalarında kullanılan dairesel testereli blok kesme (S/T) makineleri için performans tahmin modelinin geliştirilmesi

    Development of performance prediction model for block-cutting (S/T) machines with circular saws used in natural stone factories

    KAMİL CENGİZ ÇEVİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ TUMAÇ

  3. Doğal taş plakaların makine görmesi ile otomatik sınıflandırılması

    Automatic classification of natural stone plate with machine vision

    SEDAT METLEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ

  4. Traverten artıklarından çimento bağlayıcılı kompozit taş üretimi

    Production of cement binded composite stone by travertine wastes

    İSMAİL CENGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Maden Mühendisliği ve MadencilikAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET ŞENTÜRK

  5. Plaka yükleme deneyi uygulamaları ve analizleri

    Plate loading test applications and their analysis

    KEMAL DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Maden Mühendisliği ve MadencilikSelçuk Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KEMAL GÖKAY