Sincap arama algoritması ile yapay sinir ağlarının eğitimi
Training artificial neural networks with squirrel search algorithm
- Tez No: 649305
- Danışmanlar: PROF. DR. SİNEM KULLUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Industrial and Industrial Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Yapay Sinir Ağları (YSA) karmaşık problemlerin çözümünde oldukça başarılı sonuçlar elde etmektedir. Yapay Sinir Ağlarının ağırlık değerlerinin belirlenmesi ve güncellenmesi ile ağın eğitilmesi mümkündür. Bu tez çalışmasında YSA eğitilmesinde son yıllarda geliştirilen Sincap Arama Algoritması kullanılmıştır (SSA). Uçan sincapların dinamik arama davranışlarını ve süzülme hareketlerini taklit eden bu algoritmanın performansı UCI makine öğrenme deposundan (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) alınan 6 sınıflandırma veri kümesi ve bir gerçek hayat verisi olan Oxford Mutluluk Ölçeği veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. MSE değerini minimize eden ağırlıkların bulunması ve test verileri için doğruluk değerlerinin maksimize edilmesi bu çalışmanın etkinlik ölçütleridir. En iyi sınıflandırma doğruluğunu veren parametrelerin belirlenmesi için çalışmada“Deney Tasarımı”gerçekleştirilmiştir. Test veri kümeleri üzerinde elde edilen sonuçlar ve karşılaştırmalar, SSA ile eğitilen YSA'nın yüksek doğruluklarla oldukça etkin sonuçlar verdiğini göstermektedir. Önerilen yöntemle diğer yöntemler arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını test etmek için“İstatistiksel Analiz”gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar neticesinde SSA kullanılarak eğitilen YSA'nın sınıflandırma problemlerinde oldukça etkin olduğu sonucuna varılmıştır. YSA'nın sınıflandırma performansı SSA ile eğitilerek arttırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Artificial Neural Networks (ANN) achieve very successful results in solving complex problems. It is possible to train the network by determining and updating the weight values of Artificial Neural Networks. In this study, recently developed Squirrel Search Algorithm (SSA) was used in ANN training. The performance of this algorithm, which simulates the dynamic search behavior and gliding movements of flying squirrels, was evaluated using 6 classification datasets taken from the UCI machine learning repository (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) and a real-life data from the Oxford Happiness Scale. Finding the weights that minimize the MSE value and maximizing the accuracy values for the test data are the efficiency criteria of this study. To determine the parameters that give the best classification accuracy,“Experiment Design”was carried out in the study. The results and comparisons obtained from the test data sets show that the ANN trained with SSA gives very effective results with high accuracy.“Statistical Analysis”was conducted to test whether there is a significant difference between the proposed method and other methods. As a result of the experimental studies, it has been concluded that ANN trained using SSA is way more effective in classification problems. Classification performance of ANN has been increased by training with SSA.
Benzer Tezler
- Sincap kafesli asenkron makinalarda modern kontrol yöntemlerinin uygulanması
The Application of modern control methods in squirrel cage induction machines
METİN GÖKAŞAN
Doktora
Türkçe
1989
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. TAMER KUTMAN
- Yüksek verimli ve standart verimli sincap kafesli asenkron motorların performans analizi
Performance analysis of standard and high efficiency squi̇rrel cage induction motors
ORHAN GÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ASIM GÖKHAN YETGİN
- Türkiye'de sosyal desteğin işsizlik ve iş arama süreci üzerindeki etkisinin incelenmesi: Ankara örneği
Başlık çevirisi yok
ÖZKAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2024
Sosyal HizmetAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiSosyal Politika Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR DEVELİ
- Mahkûmların televizyon izleme alışkanlıkları: Kullanımlar ve doyumlar yaklaşımı üzerinden bir değerlendirme
Television watching habits of prisoners: An evaluation based on uses and gratifications approach
OĞUZ TULGAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Adli TıpAnkara ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULREZAK ALTUN
- Yaşam doyumları farklı ilköğretim öğretmenlerinin stresle başaçıkma stratejilerinin bazı değişkenlere göre incelenmesi
Stress coping strategies of primary school teachers with different life satisfaction by some variables
BAHTİYAR ERASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİDAN KORKUT