Geri Dön

A Comparative study of artificial neural network and the alternative statistical methods

Yapay sinir ağları ve alternatif istatistik metodlarının karşılaştırmalı çalışması

  1. Tez No: 82465
  2. Yazar: FERAY ADIGÜZEL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. QAMARUL İSLAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağ Sistemi, Geriye Doğru Yayılım, Doğrusal Regresyon, Basamaklı Regresyon, Lojistik Regresyon, Diskriminant Analizi. IV, Regresyon, Yapay sinir ağları, İstatistiksel yöntemler, Neural Network, Backpropagation, Linear Regression, Stepwise Regression, Logistic Regression, Discriminant Analysis. in, Regression, Artificial neural networks, Statistical methods
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

oz YAPAY SİNİR AĞLARI VE ALTERNATİF İSTATİSTİK METODLARININ KARŞILAŞTIRMALI ÇALIŞMASI Adıgüzel, Feray Yüksek Lisans, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Yr. Doç. Dr. Qamarul İslam Eylül 1999, 106 sayfa Son birkaç yıldır yapay sinir ağlan büyük ilgi çekmektedir. Beynin yapısından esinlenen ve verilerden öğrenme yeteneğine sahip yapay sinir ağ sistemleri doğrusal olmayan modelleri simgeler. Sinir ağ sistemleri ve istatistiksel modeller arasında pek çok benzerlik vardır. Bu tezde öğrencilerin akademik başarısını tahmin etmek için beş farklı model - doğrusal regresyon, basamaklı regresyon, diskriminant analizi, lojistik regresyon- kullanıldı. Daha sonra sinir ağ sistemleri ve istatistiksel metodlar karşılaştırıldı. Sinir ağ sistemi kurulurken geriye doğru yayılma (backpropagation) metodu kullanıldı. Geriye doğru yayılma metodu çok tabakalı ağ sistemleri için hatanın indirgenmesi olup matematikte kullanılan zincir kuralının bir uygulamasıdır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT A COMPARATIVE STUDY OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND THE ALTERNATIVE STATISTICAL METHODS Adıgüzel, Feray M.S., Department of Statistics Supervisor: Asst. Prof. Dr. Qamarul İslam September 1999, 106 pages Neural networks have received a great deal of attention over the last few years. Inspired by brain architecture, artificial neural networks represent a class of nonlinear models capable of learning from data. There is considerable overlap between the fields of neural networks and statistics. This thesis evaluates the ability of five different models -least squares regression, stepwise regression, discriminant analysis, logistic regression, and neural networks- to predict the academic success of students. In this thesis neural networks are discussed and compared with some statistical models. Backpropagation is applied which refers to the method for computing the error gradient for an multilayer network, a straight forward application of the chain rule of elementary calculus.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    333121

    Assessment and modelling of the toxicity of phenols: A comparative study with marine and freshwater algae

    Fenol toksisitesinin değerlendirilmesi ve modellenmesi: Tuzlu ve tatlı su algleri ile karşılaştırmalı bir çalışma

    MURAT DOĞA ERTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyoistatistikBoğaziçi Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELEK TÜRKER SAÇAN

  2. Tez No

    153646

    Comparative study on ground vibrations prediction by statistical and neural networks approaches at Tunçbilek Coal Mine, panel BYH

    Tunçbilek Kömür Madeni BYH panosunda yer sarsıntılarının istatistik ve yapay sinir ağları yaklaşımlarıyla karşılaştırmalı kestirimi

    SALAH AKEİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN BİLGİN

  3. Tez No

    992577

    Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi

    Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors

    ALİİMZA DAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  4. Tez No

    201525

    Hücresel sinir ağları ve yön seçici Gabor süzgeçleri

    Cellular neural networks and orientation selective Gabor filters

    ARİF POLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU

  5. Tez No

    956336

    Emlak fotoğraflarının kalite değerlendirilmesi: Derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım

    Quality assessment of real estate photographs: A deep learning-based approach

    AKIN YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. YÜKSEL YURTAY

Geri Dön