Geri Dön

Yapay sinir ağları ve farklı optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of artificial neural networks and different optimization methods

  1. Tez No: 635022
  2. Yazar: HASAN ALP ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN ÖNDER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Bu çalışmada, görüntü işleme yöntemleri ile yapay sinir ağları, yapay arı kolonisi, parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritmalar ve diskriminant analizi yöntemlerini kullanılarak, buzdolabında 29 gün süre ile depolanan yumurtaların kırılmadan tazeliklerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Ticari bir işletmeden aynı günde elde edilen, beyaz kabuk renkli 50 adet yumurta 29 gün süresince buzdolabında depolanmıştır. Fotoğraf makinesi ve özel bir düzenek yardımı ile yumurtaların fotoğrafları çekilerek bilgisayara aktarılmıştır. Elde edilen görüntüler işlenerek yumurtaların kaç günlük oldukları belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmanın sonucunda yapay sinir ağları, yapay arı kolonisi, parçacık sürü optimizasyonu, genetik algoritmalar ve discriminant analizinden elde edilen tahmin değerleri sırasıyla 0,95, 0,14, 0,07, 0,13 ve 0,50 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar yapay sinir ağlarının, yumurtaların kabuklarını kırmadan tazeliklerinin belirlenmesinde kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, it was aimed to evaluate the freshness of eggs stored in the refrigerator for 29 days without breaking using image processing methods and artificial neural networks, artificial bee colony, particle swarm optimization, genetic algorithms and discriminant analysis methods. 50 eggs of white shell color, obtained on the same day from a private enterprise, were stored in the refrigerator for 29 days. With the help of a camera and a special device, the eggs were photographed and transferred to the computer. The images obtained were processed to determine how many days the eggs were. As a result of the study, the predictive values obtained from artificial neural networks, artificial bee colony, particle swarm optimization, genetic algorithms and discriminant analysis were found to be 0.95, 0.14, 0.07, 0.13 and 0.50, respectively. The results show that artificial neural networks can be used to determine the freshness of eggs without breaking their shells.

Benzer Tezler

  1. Hibrit elektrikli araçlarda batarya performans ve yakıt tüketimi değerlerinin modellenmesi ve optimizasyonu

    Modeling and optimization of battery performance and fuel consumption in hybrid electric vehicles

    YAVUZ ERAY ALTUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR

  2. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Design of reconfigurable microstrip patch antennas by artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile yeniden yapılandırılabilir mikroşerit anten tasarımı

    ASHRF AOAD

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SADETTİN ÖZYAZICI

  4. Gerçek judo müsabaka sonuçlarının yapay sinir ağları yöntemi yolu ile karşılaştırılması

    Comparison of real judo competition results with artificial neural networks method

    ÖMER DEĞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    SporAksaray Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMİN SÜEL

  5. Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma

    Generating image hash codes with deep reinforcement learning method

    ELİF AKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI