Makine öğrenme yöntemleriyle işitme engelli milli judo sporcularının performans verilerini tahmin etme
Estimating performance data of national hearing impaired judo athletes with machine learning methods
- Tez No: 729605
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MİKAİL ÖZÇİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Regresyon, Yapay sinir ağları, Çok katmanlı algılayıcılar, Machine learning, Regression, Artificial neural networks, Multilayer sensors
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kilis 7 Aralık Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sporcuların durarak uzun atlama (long jumping by standing) performansını, yaş (age), cinsiyet (gender), bükülü_kol (twisted_handle), mekik (shuttle), şınav (push-up), esneklik (flexibility), sağ pençe (paw-right), sol pençe (paw-left), bacak (leg), sırt (back), arka kol (triceps), ön kol (biceps), göğüs (chest), basen (supra iliak), karın (abdomen), uyluk (thigh), 12 Dk..koşu(12 min-running) gibi testlerdeki değerleriyle makine öğrenme yöntemleri (LR, SVM, MLP, CCNN, GRNN, RBF) kullanarak tahmin edebilmek amaçlanmıştır. Yukarıda bahsedilen boy, yaş, cinsiyet vb. değişkenlerin önem sıralamalarını belirlemek içinde Relief-F özellik seçim yönteminden yararlanılacaktır. Ayrıca veri miktarının azlığından dolayı K Flod Cross Validation uygulanmıştır K 10 alınmıştır. Elde edilen sonuçlar göz önüne alındığında, birkaç sonuca varılabilir. Öncelikle PNN/GRNN yöntemi, diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi performans göstermektedir. Sınıflandırma yöntemlerinin en iyiden en kötüye doğru sıralaması PNN/GRNN, SVM, MLP, CNN, RBF şeklindedir. Cinsiyet, Göğüs, Esneklik, Sağ pençe, Karın, Sol Pençe, Şınav, 12 Dk. Koşu, Arka Kol, Bacak (Leg), Mekik (Shuttle) değişkenleriyle elde edilen modelin en doğru kararının tahmin edilmesinde önemli bir rol oynadığını gösteren bir sonuca ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
The long jumping by standing performance of the athletes by standing, age (age), gender (gender), twisted_handle, shuttle (shuttle), push-up (push-up), flexibility (flexibility), right paw-right ), left paw (paw-left), leg (leg), back (back), hind arm (triceps), forearm (biceps), chest (chest), hip (supra iliac), abdomen (abdomen), thigh ( thigh),12 min. It is aimed to predict using machine learning methods (LR, SVM, MLP, CCNN, PNN/GRNN, RBF) with their values in tests such as running (12 min-running). The above-mentioned height, age, gender, etc. Relief-F feature selection method will be used to determine the order of importance of the variables. In addition, due to the small amount of data, K Flod Cross Validation was applied and K 10 was taken. Given the results obtained, several conclusions can be drawn. First of all, the PNN/GRNN method performs better than other classification methods. The order of classification methods from best to worst is PNN/GRNN, SVM, MLP, CNN, RBF. It was concluded that the model obtained with the variables Gender, Chest, Flexibility, Paw-right, Abdomen, Paw-left, Push-up, 12-min-running, Triceps, Leg, Shuttle plays an important role in estimating the most accurate decision.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile gerçek zamanlı türkçe işaret dili ifade tanıma
Real-time recognition of turkish sign language expression using deep learning
CUMHUR TORUN
- Classification of hand sign language using deep learning algorithm
Deep kullanılarak el işaret dilinin sınıflandırılması öğrenme
ISRAA ADIL MOHAMMED ALYSADEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Altınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile işaret dili harf tanıma ve performans analizi
Sign language letter recognition and performance analysis using machine learning methods
ÖMER ÇELİKÖRS
- Data-driven condition monitoring and fault diagnosis of VFD-FED induction motors
Değişken frekanslı sürücü ile beslenen asenkron motorlarda veri odaklı durum izleme ve arıza tanılama
ALPER SENEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Residential energy consumption analysis through datadriven energy forecasting with environmental andbehavioural factors
Çevresel ve davranışsal faktörlerleveri odaklı enerji tahmini aracılığıylakonut enerji tüketiminin analizi
MİRAÇ DURHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
