Yapay sinir ağları metodu kullanılarak Iris bitki türünün sınıflandırılması
The classification of kind of Iris plant by using artificial neural network method
- Tez No: 323106
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NECATİ OLGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, yapay zeka, Iris veri kümesi, Iris bitkisi, artificial neural network, artificial intelligence, Iris data set, Iris plant
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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.
Benzer Tezler
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ
- A Hybrid biometric system: Combining hand and face verification
Melez bir biyometrik sistem: El ve yüz onaylamanın birleştirilmesi
CENKER ÖDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- Development of a hybrid classification method for machine learning
Makine öğrenmesi için hibrit bir sınıflama metodu geliştirilmesi
MEHMET ACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MUTLU AVCI
- Yağış-akış ilişkisinin yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmini
Prediction of rainfall – runoff relationship using artificial intelligence techniques
ONUR BÖLÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH ÜNEŞ
- Rosiglitazon'un kontrollü salım sağlayan preparatlarının formülasyonu ve optimizasyonu
The formulation and optimization of rosiglitazones controlled release preparates
GÜLNUR KÜBRA ÖZESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eczacılık ve FarmakolojiHacettepe ÜniversitesiBiyofarmasötik ve Farmokokinetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ÖNER