Yapay sinir ağları ile tek boyutlu kesme probleminin çözümü üzerine
On the solution of one-dimensional cutting problem with artificial neural networks
- Tez No: 698827
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF GÜRSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu çalışmada yapay sinir ağları yardımı ile tek boyutlu kesme problemlerinin çözümünü gerçeklemek üzerine bir çalışma yapılmaktadır. Polinomiyal zamanda kesin bir çözüm yöntemi bulunmayan ve sezgisel yöntemlerle çözülmeye çalışılan NP-Zor sınıfında olan problemler arasında yer almaktadır. Bu nedenle bu problemlerde optimal sonuca ulaşmak oldukça büyük önem taşımaktadır. Çalışmada ilk olarak yapay zekâ ve yapay sinir ağları hakkında bilgi verilmiştir. Bu bilgiler doğrultusunda tek boyutlu kesme problemlerine nasıl uyarlandığı, ağın daha iyi öğrenme sağlanması için problemdeki eşyalara eklenen ek özelliklerden bahsedilmiş ve çözümün nasıl gerçekleştirildiği detaylı şekilde anlatılmıştır. Son olarak yapay sinir ağının ürettiği çözüm iyileştirilmeye çalışılmıştır. Çözümler optimal çözüme ortalama yüzde 78 oranında yaklaşmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, a study is carried out to realize the solution of one-dimensional cutting problems with the help of artificial neural networks. It is among these problems, which are in the np-hard class, which do not have a definite solution method and are tried to be solved by intuitive methods. For this reason, it is very important to reach the optimal result in these problems. In the study, firstly, information about artificial intelligence and artificial neural networks is given. In line with this information, how it is adapted to one-dimensional cutting problems, additional features added to the items in the problem for better learning of the network, and how the solution is realized are explained in detail. Finally, the solution produced by the artificial neural network has been tried to be improved. The solutions approached the optimal solution by an average of 78 percent.
Benzer Tezler
- Penetration rate optimization in heterogeneous formations with support vector machines method
Destek vektör makinesi yöntemi ile heterojen formasyonlarda ilerleme hızı optimizasyonu
KORHAN KOR
Doktora
İngilizce
2021
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRŞAT ALTUN
- Konya şehir merkezinin kuzey batısında yeralan kireçtaşlarının kesilebilirliği
Cuttability of limestone strata at north-west of Konya city
ARİF EMRE DURSUN
Doktora
Türkçe
2012
Maden Mühendisliği ve MadencilikSelçuk ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KEMAL GÖKAY
- Analysis of linear motion systems with emphasis on positioning control of pneumatic linear drive using on/off electrovalves
Başlık çevirisi yok
ALİ KEREM DOĞUERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NEJAT TUNCAY
- Automatic arrhythmia classification from electrocardiogram measurements with deep learning
Derin öğrenme ile elektrokardiyogram ölçümlerinden otomatik aritmi sınıflandırma
BERKCAN YURTSEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EBRU AKÇAPINAR SEZER
- Biyomedikal görüntülerin sınıflandırılması için yeni bir evrişimli sinir ağı mimarisi
A novel convolutional neural network architecture for classification of biomedical images
ÖZNUR ÖZALTIN
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY
DR. ORHAN ÇOŞKUN