Yarasa algoritması kullanarak yapay sinir ağlarının eğitilmesi
Training artificial neural networks using bat optimization algorithm
- Tez No: 499496
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİFE KODAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Son zamanlarda araştırmacılar tarafından doğadan ilham alınan birçok meta-sezgisel algoritmalar geliştirilmektedir. Bu meta-sezgisel algoritmalardan birisi sürü zekasına dayalı ve popülasyon tabanlı olan Yarasa algoritmasıdır. Yarasa algoritması birçok alanda kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında Yarasa algoritması yapay sinir ağlarının eğitimi için kullanılmıştır. Yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarısını etkileyen birden fazla faktör bulunmaktadır. Bunlardan en önemlisi yapay sinir ağlarının ağırlıklarının belirlenmesidir. Bu tez çalışmasında yarasa algoritması yapay sinir ağlarının ağırlıklarının güncellenmesinde kullanılmıştır. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek için UCI veri ambarından alınan 10 adet veri kümesi üzerinde testler yapılmıştır. Aynı zamanda yarasa algoritmasının parametrelerinden ses şiddeti, sinyal yayma oranı ve yarasa sayısı parametrelerinin analizi yapılmıştır. En iyi sınıflandırma doğruluğunu veren parametre değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde yapılan çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlara göre önerilen sınıflandırma yöntemi 6 adet veri kümesinde en iyi sınıflandırma doğruluğuna ulaşmıştır, 4 adet veri kümesinde ise makul sınıflandırma doğruluğuna ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
Recently, many meta-heuristic algorithms that are inspired by the nature have been developed by researchers. One of these meta-heuristic algorithms is the Bat algorithm, which is based on swarm intelligence and population. The bat algorithm has been used in many areas. In this thesis study, Bat algorithm is used for the training of artificial neural networks. There are many factors that affect the classification success of artificial neural networks. The most important of them is the determination of the weights of artificial neural networks. In this thesis study, the bat algorithm was used to update the weights of artificial neural networks. In order to evaluate the performance of the proposed method, tests were performed on 10 data sets taken from the UCI data warehouse. At the same time, the parameters of the bat algorithm were analyzed for loudness, signal emission rate and number of bats parameters. Parameter values giving the best classification accuracy have been determined. The results obtained are compared with the literature studies. According to the experimental results, the proposed classification method has reached the best classification accuracy in 6 data sets and the reasonable classification accuracy in 4 data sets.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarının eğitimi için kelebek optimizasyonu algoritmasının iyileştirilmesi
Improvement of butterfly optimization algorithm for training of artificial neural networks
BÜŞRA IRMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞABAN GÜLCÜ
- Development of a novel candidate solution quality prediction approach to artificial algae algorithm
Yapay alg algoritması için yeni bir aday çözüm kalite tahmin yaklaşımı geliştirilmesi
ABDULKERIM MOHAMMED YIBRE
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Modifiye edilmiş karınca aslanı optimizasyon algoritması kullanılarak bölge büyütme yöntemi ile gri seviye görüntü segmentasyonu
Gray level image segmentation with region growing method using modified ant lion optimization algorithm
BASHIR SHEIKH ABDULLAHI JAMA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURDAN BAYKAN
- Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme kullanılarak çok kaynaklı görüntü füzyonu
Multi-source image fusion using metaheuristic algorithms and deep learning
ASAN IHSAN ABAS ABAS
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURDAN BAYKAN
- Sınıflandırma problemlerinde meta-sezgisel optimizasyon yöntemlerinin özellik seçimi ve ayrıklaştırma amacıyla kullanımı
Utilization of metaheuristic optimization methods for feature selection and discretization on classification problems
İSMAİL KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU