TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
7 results
Search Results
Article Hibrit Akış Tipi Çizelgeleme Probleminin Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritmasıyla Çözümüne Başlangıç Popülasyonun Etkisi(2020) Madenoglu, Fatma SelenBu çalışmada, birden fazla aşama, her aşamada özdeş paralel makineler ve makinelerde işlenen işler arası geçişlerde sıraya bağlı hazırlık süresini içeren hibrit akış tipi çizelgeleme problemi sunulmuştur. Metasezgisel yöntemler bu karmaşık problemlerin çözümünde tercih edilmektedir. Metasezgisel yöntemlerde optimum çözüm ararken, oluşturulan başlangıç çözümlerin nihai sonuca etkisi oldukça önemlidir. Hibrit akış tipi çizelgeleme probleminin çözümüne önerilen parçacık sürü optimizasyon (PSO) algoritmasına farklı başlangıç çözüm oluşturma yöntemlerinin etkisi incelenmiştir. Dört farklı başlangıç çözüm oluşturma yaklaşımı sonuçları karşılaştırılmıştır. Nawaz, Enscore, Ham (NEH) sezgiselinin diğer yöntemlerden daha etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.Article Cilt Kanseri Görüntü Sınıflandırması için Görüntü Ön İşlemenin Evrişimsel Sinir Ağları Performansı Üzerindeki Etkileri(2022) Dedeturk, Beyhan Adanur; Bakir-gungor, Burcu; Tasdemir, KasimCilt kanseri, dünya çapında yaygın olarak karşılaşılan kanser türleri arasındadır. Günümüzde pek çok kanser vakasının yanlış ya da geç teşhisi sonucunda, hasta ölümleri de dahil olmak üzere ciddi problemler yaşanmaktadır. Bu çalışmada, evrişimli sinir ağlarını kullanarak cilt kanseri sınıflandırması problemini ele almaktayız. Çalışmadaki temel amacımız farklı öğrenme mimarilerini karşılaştırmak yerine, görüntüleri farklı ön işlemlere tabi tutup, bu işlemin kullanılan mimari performansına etkisini incelemektir. Bu amaç doğrultusunda, ISIC 2018 Cilt Görüntü Analizi Yarışması’na ait veri seti kullanılarak, iki farklı görüntü ön işleme yöntem dizisi ResNet50 mimarisi için uygulanmıştır. Bunlardan birincisinde sırasıyla ikili ve otsu eşikleme, CLAHE dönüşümü uygulanırken, ikincisinde morfolojik filtreleme, renk normalizasyonu ve dolgu işlemleri uygulanmıştır. F1 Puanı başta olmak üzere farklı performans metrikleri baz alındığında, cilt kanseri görüntüleri üzerinde ikinci ön işleme yöntem dizisinin performans iyileştirmesi yapabildiği gösterilmiştir.Research Project Mikroşebeke Dizaynı Geliştirilmesi ve Gösterimi(2020) Alboyacı, Bora; Önen, Ahmet; Alan, İrfan3D Micro-gridResearch Project Benzotiyeno[3,2-B][1]Benzotiyofen (Btbt) Tabanlı Yüksek Performanslı N- Tipi/Ambipolar Yarıiletkenlerin Geliştirilmesi ve Yüksek Hızda Alan-Etkili Transistör(Ofet) Uygulamaları(2019) Demirel, Gökhan; Usta, HakanBenzotiyeno[3,2-B][1]Benzotiyofen (Btbt) Tabanlı Yüksek Performanslı N- Tipi/Ambipolar Yarıiletkenlerin Geliştirilmesi ve Yüksek Hızda Alan-Etkili Transistör(Ofet) UygulamalarıArticle YSA Kullanılarak Mamogramlardan Dokusal Öznitelik Tabanlı Meme Kanseri İlgi Bölgesi Sınıflandırılması(2020-12-29) Taşdemir, Sena Büşra Yengeç; Tasdemir, Kasim; Aydin, ZaferRadyoloji uzmanlarının mamografi görüntülerine bakarak yaptığı meme kanseriteşhislerinde tip bir hata oranı yüzde otuzlara kadar çıkmaktadır. Kanserin teşhisbaşarısını artırmak adına bu çalışmada uzmanlara yardımcı olacak yeni birBilgisayar Yardımlı Teşhis sistemi, kanserli ve normal dokuyu ayırt etmek içinönerilmektedir. Önerilen sistemde kontrast limitli histogram eşitleme (CLAHE)yöntemiyle iyileştirilen görüntülerin iki boyutlu parçacık dönüşümlerinden (2B–DWT) Haralick ve HOG öznitelikleri çıkarılmıştır. Özniteliklerin sayısını azaltmasıiçin temel bileşenler analizi (PCA) algoritması kullanılmıştır. Seçilen öznitelikler çokkatmanlı algılayıcı (MLP) mimari yapısına sahip yapay sinir ağına (YSA) girdi olarakverilmiştir. Çok katmanlı algılayıcı üzerinde Adam eniyileme yapıldığında %81tespit doğruluğu yakalanmıştır. Ayrıca, diğer bir çok temel makine öğrenmesi vederin öğrenme yöntemleri denenerek karşılaştırma sonuçları detaylı olaraksunulmuştur. Sınırlı sayıda veri kümesi kullanıldığında transfer öğrenim kullanılsadahi derin öğrenme yöntemlerinin tespit başarısı azalmıştır. Buna karşılık doğru önişleme, öznitelik seçilimi ve makine öğrenmesi yaklaşımları kullanıldığı zamangeleneksel bilgisayarlı görü yöntemleri daha başarılı sonuçlar vermiştirArticle Sezgisel Algoritmaları Kullanarak Raf Optimizasyonu Çalışması ve Bir Yazılım Uygulaması(2019-08-31) Özçelik, Tijen Över; Gündüz, GülOtomobil montajının çok sayıda parçadan oluşması, sürekli değişen tüketici talebinden dolayı ürün çeşitliliğine gidilmesi ve fabrikayerleşkesinin belirli bir limitinin olması sebebiyle; raf alanı bir otomotiv fabrikasının neredeyse en sınırlı kaynaklarından birinioluşturmaktadır. Raf alanının etkin, verimli ve doğru yönetimi, hem maliyet açısından performansın en iyilenmesi, hem çalışanlarınyürüme mesafelerinin azaltılmasıyla hareket mudalarının önlenmesi, hem de artan üretim talebiyle ürün miktarına rağmen fabrikayerleşkesinin aynı kalması açısından kritik önem teşkil etmektedir. Bu çalışmada; kutu çeşidi çerçevesinde, standart raflar kullanılmışve ergonomik standartları da göz önünde bulundurarak raf optimizasyonu ve raf alanı optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Uygulama birgerçek hayat problemi olduğu için matematiksel olarak modellenmesi ve optimum çözümlerin bulunması oldukça zordur. Modellenmesizor olan problemelerin, en uygun değere yakın bir çözüm verebilmesi için sezgisel yöntemlerden faydalanılmıştır. Çalışmada kullanılanilk metot sezgisel metotlardan biri olan Greedy Algoritmasıdır. Kutular raflara bu algoritmaya göre yerleştirilmiştir. Açgözlüalgoritmalar her zaman ve her problem için optimal çözümü vermese de bazı problemler için en uygun çözümü vermektedirler. Birkerede tek bir karar verme, karar verirken yerel bilgiyi kullanma, karar verirken o an için en çok faydayı bulma gibi işlemler açgözlüprobleminin özelliklerindendir. Algoritma en çok faydayı aramaya odaklandığı için açgözlü olarak ifade edilmektedir. Çalışmadakullanılan diğer bir yöntem ise planogram’dır. Raf ve ürün düzenleme yazılımı olan planogram probleme uyarlanmıştır. Planogram;ürünlerin raflarda hangi şekilde düzenleneceğine ve yerleştirileceğine gösteren diyagramları ifade eden yazılımlardır. Ürünlerinraflardan çıkış sırası, boyutları, optimizasyon kuralları ve ergonomi kriterleri göz önüne alınarak oluşturulan yazılım ile belirlenenkısıtlar doğrultusunda en iyiye yakın raf yerleştirme gerçekleştirilmiştir.Article Landsat 8 Görüntüleri ile Cheney Rezervuarında Bulanıklık Tahmini: Regresyon, Mars ve Treenet Yöntemlerinin Karşılaştırılması(2024-06-13) Nacar, Sinan; Bayram, Adem; Dilmen, Ömer; Gormus, Esra TuncRezervuarlardaki su kalitesi takibi, suyun kullanım amacına uygunluğu ve su canlılarının korunması için önemlidir ve su kalitesinin belirlenmesinde en yaygın kullanılan değişkenlerden biri de bulanıklıktır. Bu değişkenin takibinde kullanılan geleneksel yöntemlerin maliyetli ve zaman alıcı olması, su kalitesi takibi için daha ekonomik ve hızlı bir alternatif olan uzaktan algılama çalışmalarını ön plana çıkarmıştır. Bu çalışmada, Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) görüntüleri kullanılarak Cheney Rezervuarında (Kansas, ABD) bulanıklık değişkenini tahmin edebilecek bir model kurulması amaçlanmıştır. Bu amaçla 99 Landsat 8 OLI görüntüsü, 2014-2022 yılları arasında rezervuarda takibi yapılan bulanıklık verileriyle aralarındaki zaman farkı 20 dakikadan az olacak şekilde eşleştirilmiştir. Tahmin modellerinin kurulmasında regresyon analizi, çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS) ve TreeNet gradyan arttırma makinesi (TreeNet) yöntemleri kullanılmıştır. Kurulan modellerin performansları, ortalama karesel hata, ortalama karesel hatanın karekökü, ortalama mutlak hata ve Nash-Sutcliffe (NS) verimlilik katsayısı performans istatistikleri ile kıyaslanmıştır. MARS ve TreeNet yöntemlerinin tahmin gücünün test veri seti için birbirine eşit olduğu görülmüştür (NS = 0.61). En önemli parametrenin MARS yöntemi kullanılarak oluşturulan modelde B4/B1 (kırmızı/kıyı aerosol), TreeNet yöntemiyle oluşturulan modelde ise B4/B2 (kırmızı/mavi) olduğu belirlenmiştir.