Geri Dön

Machine learning techniques for the estimation of material properties from light spectrum data

Işık spektrum verisinden madde özelliklerinin tahmini için makine öğrenmesi teknikleri

PDF İndir

  1. Tez No: 524989
  2. Yazar: EMRE ARDIÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Emilim spektrumu tekniği ilk simyacılar kadar eskidir. İksirlerin rengine, saydamlığına bakarak ve farklı karışımlar deneyerek onları öğrenmeye ve tanımaya çalışmışlardır. Bugünlerde bile basit, hassas ve kullanımı kolay olduğu için sıvılar ve gazlar üzerindeki çalışmalarda sıkça kullanılmaktadır. Emilim spektrumu tekniği sıvı kimyasal çözeltilerdeki bir maddenin tanınmasında veya bir molekülün yoğunluğunun ölçülmesinde kullanılabilir. Bu çalışmada farklı sıvı çözeltilerin emilim spektrumları üzerinde kısmi en küçük kareler, gradyan destekli regresyon, rastgele ormanlar, evrişimsel sinir ağları ve uzun kısa-süreli bellek modelleri eğitilerek belirli bir molekülün yoğunluğu tahmin edilmiştir. Modellerin eğitimi ve testi için büyük bir veri kümesi oluşturulmuştur. Modellerin doğruluğunu artırabilmek için veri kümesi ölçeklendirilip ve anormal verilerden temizlenmiştir. Tek ve çok görevli evrişimsel sinir ağları geliştirilmiş ve optimize edilmiştir. Modeller ortalama mutlak hata (MAE) ve belirlilik katsayısı performans metriklerine göre karşılaştırılmıştır. Deneylerde görüldüğü üzere önerilen evrişimsel sinir ağları yaklaşık %1,1 ortalama mutlak hata ile en iyi sonuçları vermiştir.

Özet (Çeviri)

The absorbance spectrum technique is as old as the first alchemists. They desired to learn and identify their potions by examining the color and opacity of solutions as different reagents were mixed, heated, and stirred. Today, it is still the most frequently used spectroscopic technique on studies of liquids and gases as it is simple, accurate, and easy to use. An absorbance spectrum can be used to identify substances or measure the concentration of a molecule in solution. In this work, partial least squares regression (PLSR), gradient boosting regression (GBR), random forests (RF), convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) models were trained on absorbance spectrums of different liquid solvents and concentration of a specific molecule was predicted. A large data set was collected to train and test the models. In order to increase accuracy of the models, data set was scaled and cleaned from abnormal data. Single-tasking and multi-tasking CNNs were designed and optimized. The models were compared by performance metrics of mean absolute error (MAE) and coefficient of determination. As shown in experiments, the proposed CNN models gave the best results with about 1.1% mean absolute error.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    791299

    Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  2. Tez No

    825943

    Yapay zekâ ve sinyal işleme yöntemleri ile rulmanlarda taşlama yanığı hatasının tespiti

    Detection of grinding burn defect in bearings with artificial intelligence and signal processing methods

    NURDOĞAN CEYLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEZGİN KAÇAR

  3. Tez No

    782372

    Elektromanyetik açıcının bazı fiziksel özelliklerinin ölçümü, sonlu elemanlar yöntemi ile analizi ve karakteristiğinin makine öğrenmesi ile kestirimi

    Measurement of some physical properties of an electromagnetic plunger, its analysis with finite element method, and estimating the characteristic using machine learning

    MAHAMMADKHAN GULIYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞUAYB ÇAĞRI YENER

  4. Tez No

    768818

    Rastgele yönlendirilmiş karbon nanotüp takviyeli kompozitlerin modellenmesi

    Modelling of randomly oriented carbon nanotube reinforced composites

    EMRE KÖROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN

  5. Tez No

    688422

    Biyokütle gazlaştırma sistem performansının yapay zeka teknikleri ile tahmini

    Prediction of biomass gasification system performance using artificial intelligence techniques

    AHMED A. AHMED

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kimya MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM CEYLAN

Geri Dön