Rulet Elektromanyetik Alan Optimizasyon (R-EFO) Algoritması

Meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının yerel arama performansları üzerinde etkili olan iki temel öğe seçim yöntemleri ve arama operatörleridir. Bu makale çalışmasında olasılıksal bir seçim yöntemi olan rulet tekerleğinin güncel bir meta-sezgisel arama tekniği olan elektromanyetik alan optimizasyon (electromagnetic field optimization, EFO) algoritmasının yerel arama performansı üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Elektromanyetik optimizasyon algoritmasında çözüm adayları topluluğu uygunluk değerlerine bağlı olarak pozitif, nötr ve negatif alanlara ayrılmaktadır. Bu üç alandan seçilen çözüm adayları ise arama sürecine rehberlik etmektedirler. Bu süreçte çözüm adayları açgözlü ve rastgele seçim yöntemleri ile belirlenmektedir. Bu makale çalışmasında ise negatif alandan çözüm adaylarının seçimi için rulet tekniği kullanılmaktadır. Deneysel çalışmalarda literatürdeki en güncel sürekli değer problemleri olan CEC17 test seti kullanılmıştır. Deneysel çalışma sonuçları istatistiksel olarak ikili karşılaştırmalarda kullanılan wilcoxon runk sum test ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre rulet seçim yöntemi EFO algoritmasının arama performansını kayda değer şekilde artırmaktadır

WEB-TABANLI UYARLANIR ZEKİ ÖGRETİM SİSTEMİ TASARIMI VE UYGULAMASI

Uyarlanır zeki ögretim teknolojisiyle gelistirilen uygulamaların ögretimde verimliligi ciddi oranlarda artırmalarına ragmen (geleneksel teknolojilerle gelistirilen uygulamalara kıyasla) yeterince yaygınlasmadıkları görülmektedir. Bunun sebebi uyarlanır zeki ögretim uygulamalarının gelistirilme sürecinde egitimcilerin karsılastıkları problemlerdir. Uyarlanır zeki ögretim uygulamalarında egitimcilerin karsılastıkları problemlerin dısında çözülmesi gereken baska problemler de vardır. Kullanıcıların hipermedya ortamda kaybolmalarını ve güdülenmelerinin bozulmasını engellemek için hızlı ve etkili bir uyarlanma etkisinin saglanması gerekmektedir. Bu tez çalısmasının amacı genel amaçlı bir uyarlanır zeki ögretim ortamında egitimcilerin ve ögrencilerin karsılastıkları problemleri çözen ve ihtiyaçlarını karsılayan web tabanlı bir uyarlanır zeki ögretim sistemi tasarlamaktır. Bu amaçla ilk olarak nesne yönelimli programlama teknikleri kullanılarak tasarlanmıs genel amaçlı bir egitimsel hipermedya nesne modeli tanıtılmaktadır. Uyarlanır zeki ögretim ortamında egitimcilerin karsılastıgı en önemli problemlerden biri olan bilgi alanı modellerinin yazılımcı destegine ihtiyaç duyulmadan gelistirilmesi için form tabanlı bir bilgi alanı modeli yönetim sistemi gelistirilmistir. Egitimcilerin karsılastıgı bir diger problem olan kullanıcı bilgi alanı modellerinin analiz edilmesi için ögrenci modeli analiz sistemi gelistirilmistir. Tez çalısmasında, uyarlanma sürecinin en önemli bileseni olan kullanıcı modellerini hızlı ve etkili v bir sekilde olusturmak için kullanıcı modelleme sistemi tasarlanmıstır. Tasarlanan kullanıcı modelleme sistemi, ögrencileri izleyerek topladıgı verileri kural tabanlı bir çıkarım mekanizmasında isleyerek faydalı ve anlamlı bilgilere dönüstürmektedir. Naive Bayes sınıflandırıcı bu bilgileri sınıflandırarak, dinamik olarak kullanıcı modellerini olusturmaktadır. Kullanıcı modelleme sistemi, farklı geçmis deneyimlere sahip kullanıcılar için farklı modelleme stratejilerini kullanarak kullanıcı modellerini çevrim-içi zamanda güncellemekte ve gerçek zamanlı bir uyarlanma etkisini kısa bir dönem içerisinde saglayabilmektedir. Tez çalısmasında son olarak tasarlanan sistemin test edildigi bir deneysel çalısma yapılmıstır. Deneysel çalısmaya ait bilgi alanı modeli, sisteme ait bilgi alanı modeli yönetim aracı kullanılarak gelistirilmistir. Deneysel çalısma sonuçları ise yine tasarlanan sistemin bir baska aracı olan ögrenci modeli analiz aracı kullanılarak analiz edilmistir. Analiz sonucunda DA Elektrik Makineleri dersini daha önce almamıs ögrencilerin uyarlanır zeki ögretim ortamında geleneksel ögretim ortamına kıyasla ögretimsel hedefe varma basarısı açısından çok daha basarılı oldukları gözlemlenmistir. DA Elektrik Makineleri dersini daha önce alıp geçmis ögrencilerin her iki ögretim ortamında da benzer basarıları gösterdikleri gözlemlenmistir. Uyarlanır zeki ögretim sistemini kullanan ögrencilerin bir ögretimsel hedefle iliskili sayfaları takip etme dogrulugu geleneksel ögretim uygulaması kullanıcılarına oranla çok daha yüksek çıkmıstır. Genel olarak uyarlanır zeki ögretim ortamında çalısan ögrenciler zamanlarını daha verimli kullanmıs ve baslangıç düzeyinde bilgili ögrenciler uyarlanır zeki ögretim ortamında geleneksel ortama oranla çok daha yüksek kazanımlar elde etmislerdir.Even though the applications developed by using adaptive intelligent instructional technology improve the efficiency of the education comparatively to traditionally developed applications, it is obvious that they do not become sufficiently widespread. The reason for that are the problems faced by the educators during the development process of the adaptive intelligent instructional applications. There are other problems to be solved apart from these problems faced by the educators during the adaptive intelligent instructional applications. A rapid and efficient adaptive effect should be ensured in order to prevent users from getting lost or interruption of their motivation in hypermedia environment. The purpose of this study is to design a web based adaptive intelligent instructional system which solves the problems and meets also the requirements of both educators and students in a generalpurpose adaptive intelligent instructional environment. For this purpose, firstly, a generic educational hypermedia object model designed by using object oriented programming techniques is introduced. A form-based domain model management system has been developed to develop domain models without any need of software support which is one of the most important problems that educators come across in an adaptive instructional environment. A student model analysis system has been developed for another problem faced by the vii educators which is analysis of the user knowledge status. A user modeling server has been designed to construct user models rapidly and efficiently which are the main component of the adaptation. The designed user modeling server converts the gathered data from following up the students after processing it into a rule based inference mechanism. Naive Bayes classifier dynamically updates the user models by classifying these data. User modeling server can update user models online by using different modeling strategies for different users with different former experiences and it can provide the real time adaptation effect in a short time period. Lastly there is an experimental study to test the designed system. The domain model of the experimental study has been developed by using management tool of the designed system. The results of the experimental study have still been analyzed by using another tool of the system which is student model analysis tool. In the consequence of the analysis it is observed that students those have never taken DC Electrical machines lecture before have been more successful in reaching the instructional target in intelligent instructional environment than in traditional instructional environment. It is also observed those students that have taken and passed the lecture before have shown similar success in both of instructional environments. The accuracy level of adaptive intelligent instruction users to follow an instructional target-related page has obviously been higher than the accuracy level of traditional instructional application users. Generally, the students studying in adaptive intelligent instructional environment have used their more efficiently and beginner level students have been more successful in adaptive intelligent instructional environment comparing to the ones in traditional environment

Rulet Elektromanyetik Alan Optimizasyon (R-EFO) Algoritması

Meta-sezgisel optimizasyon algoritmalarının yerel arama performansları üzerinde etkili olan iki temel öğe seçim yöntemleri ve arama operatörleridir. Bu makale çalışmasında olasılıksal bir seçim yöntemi olan rulet tekerleğinin güncel bir meta-sezgisel arama tekniği olan elektromanyetik alan optimizasyon (electromagnetic field optimization, EFO) algoritmasının yerel arama performansı üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Elektromanyetik optimizasyon algoritmasında çözüm adayları topluluğu uygunluk değerlerine bağlı olarak pozitif, nötr ve negatif alanlara ayrılmaktadır. Bu üç alandan seçilen çözüm adayları ise arama sürecine rehberlik etmektedirler. Bu süreçte çözüm adayları açgözlü ve rastgele seçim yöntemleri ile belirlenmektedir. Bu makale çalışmasında ise negatif alandan çözüm adaylarının seçimi için rulet tekniği kullanılmaktadır. Deneysel çalışmalarda literatürdeki en güncel sürekli değer problemleri olan CEC17 test seti kullanılmıştır. Deneysel çalışma sonuçları istatistiksel olarak ikili karşılaştırmalarda kullanılan wilcoxon runk sum test ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre rulet seçim yöntemi EFO algoritmasının arama performansını kayda değer şekilde artırmaktadır

Veri madenciliğinde nesne yönelimli birleştirici hiyerarşik kümeleme modeli

Veri madenciliği alanında farklı kullanım amacına sahip çok sayıda teknik mevcuttur. Son yıllarda sıklıkla kullanılan tekniklerden biri de birleştirici hiyerarşik kümeleme analizidir. Bu çalışmada nesne yönelimli birleştirici hiyerarşik kümeleme modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen modelin interaktifliği sayesinde kullanıcıların sistem arayüzünü rahatlıkla kullanabilmesi ve nesne yönelimli programlama sayesinde de kullanıcı taleplerinin hızlı bir şekilde karşılanması sağlanmıştır. Geliştirilen model bu sayede optimum performansa sahip olmuştur. Modelin test aşamasında, Türkiye’deki 44 ile ait aylık ortalama rüzgâr hızı verileri hiyerarşik olarak kümelenmiştir. Kümeleme sonuçları Microsoft Visual Studio.NET platformunda oluşturulan arayüzde metinsel formatta sunulurken; Matlab’da ise dendrogramlar aracılığıyla görselleştirilmiştir. Kümeleme sonuçları sayesinde, önceden gizli olan fakat model sayesinde ortaya çıkarılan pek çok çıkarım elde edilmiş ve model analizi etkin bir şekilde yapılmıştır

Application of Meta-Heuristic Hybrid Artificial Intelligence Techniques for Modeling of Bonding Strength of Plywood Panels

Plywood, which is one of the most important wood based panels, has many usage areas changing from traffic signs to building constructions in many countries. It is known that the high quality plywood panel manufacturing has been achieved with a good bonding under the optimum pressure conditions depending on adhesive type. This is a study of determining the using possibilities of modern meta-heuristic hybrid artificial intelligence techniques such as IKE and AANN methods for prediction of bonding strength of plywood panels. This study has composed of two main parts as experimental and analytical. Scots pine, maritime pine and European black pine logs were used as wood species. The pine veneers peeled at 32°C and 50°C were dried at 110°C, 140°C and 160°C temperatures. Phenol formaldehyde and melamine urea formaldehyde resins were used as adhesive types. EN 314-1 standard was used to determine the bonding shear strength values of plywood panels in experimental part of this study. Then the intuitive k-nearest neighbor estimator (IKE) and adaptive artificial neural network (AANN) were used to estimate bonding strength of plywood panels. The best estimation performance was obtained from MA metric for k-value=10. The most effective factor on bonding strength was determined as adhesive type. Error rates were determined less than 5% for both of the IKE and AANN. It may be recommended that proposed methods could be used in applying to estimation of bonding strength values of plywood panels

Passive Mine Detection and Classification Method Based on Hybrid Model

At present, active detectors are commonly used for detection of land mines. Land mines can be detected with high precision through active detectors. However, the operating principle of active detectors can also lead to vital dangers. When detecting mines in the field, electrical signals sent to the environment from active detectors sometimes trigger the mine blasting mechanism and cause mine explosion. Another way to detect land mines without triggering the blasting mechanisms is to use passive detectors. The biggest handicap of passive detectors is that they cannot detect mines as much as active detectors. This causes that passive detectors are as dangerous as at least active detectors. In this case, passive detectors can cause dangerous results like active detectors. In this paper, we have developed solutions that eliminate the handicaps of passive mine detectors. For this purpose, a new approach, which is established on artificial intelligence based on the magnetic anomaly, measurement height, and soil type, is suggested. The experimental setup is designed to verify and test the proposed approach. In this respect, the actual data measured under different conditions were recorded and processed with modern and effective artificial intelligence techniques; and alternative models were developed. With the proposed approach, the mines are detected with a success rate of 98.2\%. This success rate in detection is promising for the passive mine detectors. A significant contribution of the developed model in terms of literature is the successful classification as well as the detection of mines. In experimental studies conducted with real data, five different types of mines are classified as 85.8\% success rate. The proposed model has been a pioneering study on mine classification in the literature. Moreover, the realization of this paper with a passive mine detector proves the success of the proposed approach

An intelligent approach for speed stability analysis of a travelling wave ultrasonic motor based on genetic k-NN algorithm

Driving voltage, driving frequency, phase difference and operating temperature are the parameters which affect the speed stability of a travelling wave ultrasonic motor (TWUSM). The weight coefficients of these parameters should be determined for the purpose of ensuring the speed stability of a TWUSM with a maximum level under different operating conditions. In this paper, a novel approach is proposed for the speed stability analysis of the TWUSM using genetic k-nearest neighbor algorithm (k-NN) and the speed stability classes of new test observations are achieved accurately. Furthermore, the genetic k-NN algorithm is compared with the classic k-NN algorithm in terms of prediction accuracy using Euclidean, Manhattan and Minkowski distance metrics. As a result of experimental studies, it is shown that the TWUSM parameters weighted by the genetic k-NN algorithm increase the speed stability of the TWUSM significantly and the genetic k-NN algorithm outperforms the classic k-NN algorithm for all of distance metrics

A novel intelligent decision support tool for average wind speed clustering

The utilization ratio of wind energy, which is one of the renewable energy sources, is increased around 25% since last 15 years. However, the parameters such as performance of wind turbines and climate features are not analyzed adequately. At the analysis stage of these parameters, data mining techniques are required to be used. In this study, the agglomerative hierarchical clustering method which is one of the data mining techniques is used to analyze the provinces located in the Central Anatolia Region of Turkey in terms of average wind speed. Nearest neighbor algorithm is used as the clustering algorithm. Euclidean, Manhattan and Minkowski distance metrics are used determine the optimum hierarchical clustering results in this algorithm. The achieved clustering results based on Euclidean distance metric provide the optimum inferences to expert according to other distance metrics

Exploring the Effect of Distribution Methods on Meta-Heuristic Searching process

2017 International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK) -- OCT 05-08, 2017 -- Antalya, TURKEYGUVENC, Ugur/0000-0002-5193-7990; sonmez, yusuf/0000-0002-9775-9835; kahraman, hamdi/0000-0001-9985-6324WOS: 000426856900069In this study, the effect of distributions of solution candidates on the problem space in the meta-heuristic search process and the performance of algorithms has been investigated. For this purpose, solution candidates have been created with random and gauss (normal) distributions. Search performance is measured separately for both types of distribution of algorithms. The performances of the algorithms have been tested on the most popular and widely used benchmark problems. Experimental studies have been conducted on the most recent meta-heuristic search algorithms. It has been seen that the search performance of algorithms varies considerably depending on the method of distribution. In fact, better results were obtained than the distribution methods used in the original versions of the algorithms. Algorithms have revealed their abilities in terms of neighborhoods searching, getting rid of local minimum traps and speeding up searches.IEEE Adv Technol Human, Istanbul Teknik Univ, Gazi Univ, Atilim Univ, TBV, Akdeniz Univ, Tmmob Bilgisayar Muhendisleri Odas