TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
3 results
Search Results
Article Multilevel Thresholding for Brain MR Image Segmentation Using Swarm-Based Optimization Algorithms(2024-09-03) Sahin, Omur; Kurban, Rifat; Toprak, Ahmet NusretBir görüntüyü bölüt adı verilen çeşitli piksel kümelerine ayırma işlemi olan görüntü bölütleme, görüntü işlemede önemli bir tekniktir. Görüntü bölütleme, görüntünün karmaşıklığını azaltmakta ve görüntüyü bölütlere ayırarak analiz edilmesini kolaylaştırmaktadır. Görüntü bölütlemenin en basit ancak etkin yollarından biri, piksellerin değerlerine göre birden çok bölgeye ayrıldığı çok düzeyli eşiklemedir. Bu çalışma, yaygın kullanılan sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının beyin MR görüntülerinde çok düzeyli eşikleme tabanlı görüntü bölütleme performansını araştırmayı ve karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Yedi sürü zekâsı temelli optimizasyon algoritması: Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yapay Arı Kolonisi (ABC), Gri Kurt Optimize Edici (GWO), Güve Alevi Optimizasyonu (MFO), Karınca Aslanı Optimizasyonu (ALO), Balina Optimizasyonu (WOA) ve Denizanası Arama Optimizasyon (JS) eşik seviyelerini belirlemek üzere beyin MR görüntülerine uygulanarak karşılaştırılmaktadır. Bahsi geçen algoritmalar ile yapılan deneylerde minimum çapraz entropi ve sınıflar arası varyans amaç fonksiyonları kullanılmıştır. Kapsamlı deneyler, JS, ABC ve PSO algoritmalarının daha iyi performans sergilediğini göstermektedir.Article Distributed Coverage Control with Mobile Robots: A Potential Game Approach(2023-09-17) Guler, SametEndüstriyel uygulamalarda mobil robotların kullanımı, gürbüz ve dağıtık algoritma içeren otonom çoklu-robot sistemlerine bir gereksinim oluşturmuştur. Bir robot takımının sınırlı bir alanda uzaysal-zamansal olaylara cevap vermesi anlamına gelen kapsama kontrolü bu tür sistemlerde kritik bir hedeftir. Bu çalışmada, bir grup mobil robotun doğrusal bir iş istasyonunun iki tarafında belirli lokasyonları kapsamakla görevli olduğu özel bir kapsama problemini ele alıyoruz. Problemi iyi kurgulanmış oyuncu stratejileri ile mobil robotlar arasında oynanan bir oyun olarak formalize ediyor ve ortaya çıkan yapının eşit paylaşılan fayda temelli bir potansiyel oyun olduğunu gösteriyoruz. Sunulan yapı, robotlarda anonim kimlikler ve kısıtlı algılama yeteneklerine izin veren dağıtık ve merkezi olmayan bir yapıdır. Bir grup simülasyon çalışması yaklaşımımızı doğrulamaktadır.Article A High Order Proximity Measure for Linear Network Embedding(2022-07-18) Coskun, MustafaAğ gömülümü öğrenme problemi bir çok ağ analizi gerektiren problemin ifade ve çözümlenmesi için çok büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda, ağ içerisinde bulunan düğümlerin birbirleri ile olan gizli ilişkilerini açığa çıkarmak için, son yıllarda ağ gömülümü öğrenme problemi çokça çalışılmaktadır. Bu gizli ilişkinin açığa çıkarılması, bağlantı tahminleme, öbekleme ve sınıflandırma gibi öğreme problemlerinin daha iyi çözümlenmesinde kullanılmaktadır. Ağ gömülümünü öğrenmek için, farklı yaklaşım ve algoritmalar geliştirilmiş olsada, matris ayrışımı bazlı algoritmalar hızlı olmasından dolayı araştırmacılar tarafından büyük ilgi görmekteler. Matris ayraşım bazlı ağ gömülümü öğrenmede genel anlamı ile yüksek dereceli yakınlık ölçüleri kullanılmaktadır, örneğin random walk with restart (RWR) ve Katz ölçüleri. Ancak, bu ölçülerle yapılan ağ benzerlik ölçüleri matris ayrışımında sıfıra karşılık gelen eigenvectors (özvektörler) üretebilmektedir. Bu ise öğrenilen ağ gömülümün yanlış olmasına sebeb olmaktadır. Bu prolemi aşmak için, bu makalede shift-and-invert (kaydır ve tersini al) yaklaşımına dayanarak bir yaklaşım önerdik. Bağlantı tahimini baz problemi alarak, geliştirdiğimiz algoritmayı üç gerçek veride kullanık ve sonuçların var olan matris ayrışımlı algoritmasını bütün metrik değerlendirmelerinde var olan algoritmanın performansını ciddi miktarda artırdığını gözlemledik.