Metabolism determination By soft computing methods from breath molecules

The breath analysis is a non-invasive risk-free and painless method used to diagnose specific diseases. Since the breath analysis method is a new study field than the other methods, there are many unsettled standards and unknown parameters. Numerous complex metabolisms are constantly working in the human body. Therefore, there are numerous unknown molecular relationships. ANN can produce solutions in these unexplained situations. In our pilot study, breath of 19 healthy people has been analyzed. The TD / GC-MS method, which is an analytical method of breath analysis, has been used to detect molecules in the breaths. Using soft computing methods to the results of the 19 breath samples, the relation between fermentation and carbon hydrate metabolism has been associated with breath analysis technique. The results indicated that, there can be a relationship between these metabolisms. There must be done more studies for the exact results

Control of induction machines by means of vector control

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 1994Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 1994Yüksek LisansM.Sc

Classification of Robust and Rotten Apples by Deep Learning Algorithm

In the study, it is aimed to classify the apples as rotten and robust by using the deep learning algorithm of the apple images taken from the CAPA database. In the proposed model, the processing steps are image reading, preprocessing and classification of apples, respectively. In the image reading stage, images taken from the image database were used. The applied deep learning architecture consists of introduction, convolutional, activation, pooling, memorization, full connection and conclusion layers. The data used in this architecture are divided into two as 80% training and 20% test data. Four different wavelength, 16 kinds of image combinations were used for the training and testing of the system. At the classification stage, a success rate of 91.25% was achieved in detecting rotten and robust apples. As a result, it is predicted that the proposed model can be used in the fruit processing industry to automatically classify rotten and robust apples

Derin Öğrenme ve Destek Vektör Makineleri ile Görüntüden Cinsiyet Tahmini

Yapılan çalışmada günümüzün popüler konularından olan derin öğrenme algoritmaları üzerine bir uygulamageliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamada görüntülerden yüz tespiti yapılıp sonrasında görüntüdeki kişinin cinsiyettahmini gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada Wiki görüntü veri tabanından elde edilen 62328 görüntükullanılmıştır. Kullanılan görüntüler üzerinde, yüz görüntüsü bulunmayanlar veri setinden çıkartılarak yeni birveri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setindeki görüntülerden, ileri derin öğrenme tekniklerinden biri olanEvrişimsel Sinir Ağları (ESA) yöntemi kullanılarak öznitelikler çıkartılmıştır. Elde edilen öznitelikler DestekVektör Makinesi (DVM) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma başarısı karmaşıklık matrisi ilegösterilmiş olup, %94,48 başarı oranı ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir

Derin Öğrenme ve Destek Vektör Makineleri İle Görüntüden Cinsiyet Tahmini

Yapılan çalışmada günümüzün popüler konularından olan derin öğrenme algoritmaları üzerine bir uygulamageliştirilmiştir. Geliştirilen uygulamada görüntülerden yüz tespiti yapılıp sonrasında görüntüdeki kişinin cinsiyettahmini gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada Wiki görüntü veri tabanından elde edilen 62328 görüntükullanılmıştır. Kullanılan görüntüler üzerinde, yüz görüntüsü bulunmayanlar veri setinden çıkartılarak yeni birveri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setindeki görüntülerden, ileri derin öğrenme tekniklerinden biri olanEvrişimsel Sinir Ağları (ESA) yöntemi kullanılarak öznitelikler çıkartılmıştır. Elde edilen öznitelikler DestekVektör Makinesi (DVM) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma başarısı karmaşıklık matrisi ilegösterilmiş olup, %94,48 başarı oranı ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir