Yapay nöron ağı modelleri
Artifical neural network models
- Tez No: 35854
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay nöron ağlan, Nörobilgisayar, Adaptif sistemler, İlişkili bellek, Sınıflandırma, Optimizasyon, Yapay sinir ağları, Artificial neural networks, Neurocomputing, Adaptive systems, Associative memory. Classification, Optimization
- Yıl: 1994
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
IV ÖZET YAPAY NÖRON AĞI MODELLERİ ERDEM, Mahmut H. Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Yusuf Öztürk Haziran 1994, 67 sayfa Bu tezde yeni ve radikal bir hesaplama yöntemi olan Yapay nöron ağı modelleri anlatılmıştır. Biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek geliştirilen YNA'lar son yıllarda oldukça popülerite kazanmış ve birçok alana uygulanmıştır. Tezin ana hedefi yeni YNA modelleri geliştirmektir. Bu kapsamda 6 ayn model geliştirilmiş ve 4. bölümde bu yapılar tanıtılmıştır. Tez, tümüyle teorik bir çalışma içerir. Ancak, matematiksel modellerin analitik yorumlarının yetersiz kaldığı birçok.yerde bilgisayar simulasyonları yapılmıştır. Simulasyonlara ilişkin bilgisayar programlan gibi detaylar anlatılmamış, yalnızca sonuçlara değinilmiştir. 3. bölümde daha önce başka araştırmacılar tarafından geliştirilen yapılar tanıtılmıştır. Bu bölümün popüler YNA'ların tamunu yanında geliştirdiğimiz modellerin benzer işleve sahip modellerle karşılaştırılmasına olanak sağlayacağı düşünülmüştür.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELS ERDEM Mahmul H. M.S. Thesis in Computer Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Yusuf Öztürk June 1994, 67 pages In this thesis, a new and radical computing model, artificial neural networks, is introduced. ANNs, which have been developed by inspirations from biological nervous system, have gained popularity in recent years and applied to various engineering problems. The theme of the thesis is to develop new ANN models. In this context 6 different structures have been developed and these are explained in chapter 4. The thesis conlaines a fully theoretical study. However, many computer simulations have been performed whenever a formal analysis of the mathematical model is insufficient. Aside from the details of the simulations, results are given in a ^ comprehensive manner.. Chapter 3 introduces ANNs which are developed by other researchers. This chapter is intended both to serve as an introduction to various popular ANNs and to give the reader the oppurtunity to compare our models to models of similar functionality.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağı faktör analizi hibrit modeli ile yapay sinir ağı modellerinin sınıflama başarılarının karşılaştırılması
Comparison of artificial neurol networks classification ability with factor analysis and artificial neurol network hybrid model
DENİZ TEZER
Doktora
Türkçe
2024
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEZAN MUTLU
- Temel bileşenler analizi ve yapay sinir ağı modellerinin ölçek geliştirme sürecinde kullanılabilirliğinin incelenmesi
An Investigation on usability of principal component analysis and artificial neural network models in the process of scale development
ESİN TEZBAŞARAN
Doktora
Türkçe
2016
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
- Prediction of water quality index using artificial neuron network (ANN)
Yapay nöron ağı (ANN) kullanarak su kalitesi endeksi tahmini
HASANAIN ALI BANWAN ZAMILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Çevre MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLFEM BAKAN
- Çarpımsal nöron modelli yapay sinir ağlarında yeni bir sağlam öğrenme algoritması
A new robust learning algorithm with multiplicative neuron model in artificial neural networks
EREN BAŞ
Doktora
Türkçe
2014
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEDİDE REZAN USLU
- Yapay sinir ağı yardımıyla desen tanıma ve bulunan düzeltme fonksiyonunun incelenmesi
Pattern recognition by using artificial neural networks and examination of the found correction function
AYŞEGÜL ERKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SİVRİ