Farklı kokuların yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle sınıflandırılması
A classification of different odors by using artificial neural networks and fuzzy logic methods
- Tez No: 424443
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYTEN ATASOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu tez çalışması kapsamında, endüstriyel, askeri, çevresel ve tıbbi uygulamalarda yaygın bir şekilde kullanılan Elektronik Burun cihazının, örüntü tanıma bölümünde Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Bulanık Mantık Yöntemleri (BMY) kullanılarak nane, limon, yumurta, çürük yumurta, melek otu kökü, oje, naftalin, gül suyu ve aseton kokuları sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Çalışmada Karadeniz Teknik Üniversitesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümünde üretilmiş bir Elektronik Burun Cihazı kullanılarak elde edilen verilerin sınıflandırılması için aynı verilerin sınıflandırılmasında önceden kullanılmamış olan BMY ile birlikte daha önce YSA ile elde edilen doğruluk değeri bu yöntemde bazı değişiklikler yapılarak yükseltilmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında farklı mimari yapılara sahip YSA, gizli katman ve çıktı katmanında farklı aktivasyon fonksiyonları kullanılarak sınıflandırma başarısının değişimi incelenmiştir. Çalışma kapsamında YSA' nın yanı sıra BMY de kullanılmış ve kullanılan farklı üyelik fonksiyonlarıyla birlikte yöntemin sınıflandırma doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Verilerin sınıflandırma başarısının belirlenmesi için Elektronik Burun Cihazının örüntü tanıma bölümünde 5 kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmış ve son olarak bu iki yöntemin incelemesi yapılarak sonuçlar belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is tried to classify smells of mint, lemon, egg, rotten egg, angelica root, nail polish, naphthalene, rose water, and acetone, with electronic nose which is commonly used in industrial, military, environmental and medical applications. Artificial Neural Networks and Fuzzy Logic methods are used in pattern recognition part. Electronic nose which has been used in this work is designed in Department of Electrical and Electronics Engineering, Karadeniz Technical University. In this work, it is tried to increase accuracy rates of classification of data obtained from the electronic nose by using Fuzzy Logic methods which have not been used before, and by using Artificial Neural Networks which have been used before. In the study the change of classification performance is investigated by using various activation functions and architectures in Artificial Neural Network's hidden and output layers. In addition to Artificial Neural Networks, Fuzzy logic methods are used in this study, and effects of membership functions to classification accuracy is investigated. In order to determine classification performance, 5-fold cross validation method is used in pattern recognition part of electronic nose. Consequently the performance of these two methods is analysed and results are given.
Benzer Tezler
- Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids
ALPER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Yapay sinir ağları ve bulanık sistemlerin nükleer güç santrallarının kontrolunda kullanılması
Neural networks and fuzzy systems for advanced controoler design in nuclear power plants
FARUK EROL SAĞIROĞLU
- Self collision detection system for sign tutoring humanoid robot
İşaret dili eğitmeni insansı robot için çarpışma tespit sistemi
YAKUP ÖZDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks
Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması
BERK GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- A deep learning approach to surface reconstruction for surgical navigation during laparoscopic, endoscopic or robotic surgery
Laparoskopik, endoskopik ve robotik cerrahide navigasyon (yön bulma) amacıyla derin öğrenme yaklaşımıyla organ yüzeyi oluşturma
AMIN ZABARDAST
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU