Geri Dön

Yapay sinir ağları metodu kullanılarak Iris bitki türünün sınıflandırılması

The classification of kind of Iris plant by using artificial neural network method

  1. Tez No: 323106
  2. Yazar: AZİME ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NECATİ OLGUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, yapay zeka, Iris veri kümesi, Iris bitkisi
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Bu tezde İngiliz istatistikçi, biyolog ve genetik bilimci Profesor Sir Ronald Aylmer Fisher'in Iris Veri Kümesi (Fisher's Data Set) olarak geçen Iris bitkisine ait ölçümler kullanılarak bitkinin türü incelenmiştir.Iris Veri Kümesini kullanarak Fanntool ve Matlab programları karşılaştırılmıştır. Sonra bitkinin türüne en az ve en çok etki eden faktörün hangisi olduğu incelenmiştir.Son olarak elde edilen sonuçlar grafik ve tablolar halinde verilip Iris bitkisinin türünün herhangi bir deneysel çalışma olmaksızın yapay sinir ağları (YSA) metoduyla bulunabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, types of the Iris plant were examined using the measurements which is mentioned as the British statistician, biologist and genetic scientist Professor Sir Ronald Aylmer Fisher?s Iris Data Set (Fisher?s Data Set) that belongs to Iris plant.Fanntool and Matlab programs are compared using Iris Data Set. In addition, the factors whichever is the most and least effective were investigated.Finally, the results obtained were shown in graphics and tables, it was concluded that the type of Iris plant could be found by the method of artificial neural networks without any experimental study.Key words : artificial neural network, artificial intelligence, Iris data set, Iris plant

Benzer Tezler

  1. Sınıflandırma problemlerinde yapay sinir ağı metotları kullanılarak performanslarının değerlendirilmesi

    Evaluation of performance using artificial neural network methods in classification problems

    ALİ YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ

  2. A Hybrid biometric system: Combining hand and face verification

    Melez bir biyometrik sistem: El ve yüz onaylamanın birleştirilmesi

    CENKER ÖDEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN

  3. Çanakkale Boğazı Ege Denizi ve Marmara Denizi çıkışlarında oluşan akıntıların yapay sinir ağları metodu kullanılarak tahmin edilmesine yönelik sistem geliştirilmesi

    Improving a system to forecast the currents at the Aegean and Marmara Sea exits of Çanakkale strait by applying artificial neural networks

    MURAT ELGE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Deniz Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Fiziksel Oşinografi ve Deniz Biyolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSNE ALTIOK

  4. Yapay sinir ağları metodu ile Kızılırmak Nehri'nin akım tahmini

    Flow forecasting of Kizilirmak river with artifical neural network method

    SADIK ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    EnerjiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM TERZİ

  5. Konut yapılarının rayiç değerlerinin yapay sinir ağları metodu kullanılarak tahmin edilmesi: Düzce ili örneği

    Estimating the market value of residential buildings with artificial neural networks method: Düzce sample

    MURAT TABANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LATİF ONUR UĞUR