Prediction of learned despain in rats using artificial neural networks
Yapay sinir ağlarıyla sıçanlarda öğrenilmiş çaresizlik tahmini
- Tez No: 82953
- Danışmanlar: DOÇ. DR. A. C. CEM SAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 174
Özet
ÖZET On yedi adet naif dişi sıçana uygulanan Porsolt Testi'nden elde edilen veri yapay sinir ağları kullanılarak analiz edilmiştir. Öğrenilmiş çaresizlik düzeyini öngörmek için Porsolt Testi'nin ilk günündeki hareketsizleşme süresi ve kafa sallama sayısının kul lanıldığı bir model öne sürülmektedir. Öğrenilmiş çaresizlik düzeyini öngörmede beşinci ve altıncı dakikalardaki kafa sallama sayısının özellikle etkili olduğu bulunmuştur. Ayrıca Porsolt Testi'nin ilk günündeki hareketsizleşme süresinin de öngörme miktarına katkıda bulunduğu, fakat çırpınma süresinin etkili olmadığı gözlemlenmiştir. Bir yapay sinir ağları yazılımı geliştirilmiştir ve çalışmaya eklenmiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Porsolt Test data of seventeen naive female rats have been analyzed using artificial neural networks. A model for predicting LD using the duration of immobilization and number of wet-dog-shake behaviors in PST1 has been proposed. It has been found out that the number of wet-dog-shake behaviors in the fifth and sixth minutes of PST1 is an especially effective variable in predicting learned despair. Duration of immobilization in PST1 also proved to be effective, however the struggle behavior turned out to be irrelevant. An ANN Software package has been included.
Benzer Tezler
- Öğrenilmiş çaresizliğin yordanması ve yaşam başarısı ile ilişkisi
The prediction of learned helplessness and the relationship between life success
BEDİ AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MEHMET GÜNDOĞDU
- Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks
Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini
ABUBAKHARI SSERWADDA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN
- Ortaöğretim öğrencilerinin öğrenilmiş güçlülükleri ve aile içi ilişkileri
Relationship between the learned resourcefulness and psychological relationship patterns within family of high school students
YEMLİHA COŞKUN
- Pediatri hemşirelerinin iş yaşam kalitelerinin, tükenmişlik ve öğrenilmiş güçlülük düzeylerinin işten ayrılma niyetine etkisi
The effects of pediatric nurses' quality of working life, level of burnout and learned strength on the intentions to leave
ONUR İŞSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
HemşirelikDokuz Eylül ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BEKTAŞ
- Adaptive learning of symbolic numerical constraints in the real-world
Sembolik sayısal kısıtların gerçek dünyada uyarlanır ögrenilmesi
GÖKHAN SOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL