Geri Dön

Farklı kokuların yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleriyle sınıflandırılması

A classification of different odors by using artificial neural networks and fuzzy logic methods

  1. Tez No: 424443
  2. Yazar: ÜMİT ÖZSANDIKCIOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYTEN ATASOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK

  2. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MELİH GEÇKİNLİ

  3. Self collision detection system for sign tutoring humanoid robot

    İşaret dili eğitmeni insansı robot için çarpışma tespit sistemi

    YAKUP ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  4. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  5. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU