DETECTION OF ALZHEIMER'S DISEASE FROM ELECTROENCEPHALOGRAPHY (EEG) SIGNALS USING MULTITAPER AND ENSEMBLE LEARNING METHODS

Alzheimer's disease is a complex brain disease and is also the most common form of dementia that leads to impaired social and intellectual abilities. The disease only manifests itself with a simple forgetfulness, as the disease progresses, the patient forgets the recent events, cannot recognize his family members and close environment, and becomes in need of care in the last stage. Early detection is therefore crucial for medical intervention to prevent brain injury and prolong everyday functioning. In this study is aimed to detection of Alzheimer’s disease from EEG signals using the multitaper and ensemble learning methods. The dataset comprises of 24 healthy people and 24 Alzheimer's patients' EEG signals. 49 features were extracted by calculating the power spectral density (PSD) of the frequencies of the EEG signals between 1-49 Hz using the multitaper method. Then, the performances of AdaboostM1, Total Boost, Gentle Boost, Logit Boost, Robust Boost, and Bagging ensemble learning algorithms were compared. As a result of experiments, the Logit Boost algorithm has the highest performance. The algorithm has achieved a promising performance of 93.04% accuracy, 93.09% f1-score, 92.75% sensitivity, 93.43% precision, and 93.33% specificity

The estimation of students’ successes in university entrance exam by data mining methods

Günümüzde her alanda bilgisayar teknolojilerinin kullanımı ile başlayan gelişmeler katlanarak yaygınlaşmaktadır. Eğitim ve diğer alanlardaki hizmetlerin daha yüksek standartlara ulaştırılmasında; yapay zeka, veri madenciliği, bulanık mantık ve örüntü tanıNowadays the improvements that have been started by using computer technologies have been growing. For reaching to higher standards of services offered by education and other fields; it is obvious that using the techniques of artificial intelligence, dat

The estimation of students' successes in university entrance exam by data mining methods

Günümüzde her alanda bilgisayar teknolojilerinin kullanımı ile başlayan gelişmeler katlanarak yaygınlaşmaktadır. Eğitim ve diğer alanlardaki hizmetlerin daha yüksek standartlara ulaştırılmasında; yapay zeka, veri madenciliği, bulanık mantık ve örüntü tanıma vb. tekniklerin kullanılmasının faydaları herkesçe bilinmektedir. Veri madenciliği teknikleri ile verilerin sınıflandırılması, kümelenmesi ve veriler arasındaki birliktelik kurallarının çıkarılması mümkündür. Bu kapsamda geçmişteki tecrübelerden faydalanarak, gelecekteki olayları tahmin eden sınıflandırma algoritmalarının kullanılmasıyla yeni uygulamalar geliştirilebilmektedir. Bu çalışmanın amacı üniversite giriş sınavına giren öğrencilerin başarılarının veri madenciliği ile tahmin edilmesidir. Çalışmada öğrenci veri ambarı üzerinde Naive Bayes algoritması kullanılarak bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yazılım ile öğrenci ve aileleri için, öğrencilerin üniversite giriş sınavındaki başarı durumlarını tahmin eden bir erken uyarı sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır.Nowadays the improvements that have been started by using computer technologies have been growing. For reaching to higher standards of services offered by education and other fields; it is obvious that using the techniques of artificial intelligence, data mining, fuzzy logic and pattern recognition, and etc. are very useful. It is possible to classify and group the data and to get association rules between the data by data mining techniques. Within this scope it might be developed new applications using classification algorithms that estimates the future events by past experiences. The aim of this study, using data mining algorithms on the created student data warehouse, is to estimate the students' successes, who are taking the university entrance exam, by data mining. In this study, it has been improved a software considering Naive Bayes algorithms for student data warehouse. By that developed software, it is aimed to improve an early warning system that may estimate the states of the students' successes in university entrance exam for students and also for their families.NUL

Mikro Ölçekte Bir Buhar Sıkıştırmalı Soğutma Çevriminin Tasarım, Üretim ve Testleri

TÜBİTAK MAG Proje01.10.2015Günümüz elektronik soğutma endüstrisinde, giderek küçülen hacimlerde ortaya çıkanyüksek miktardaki ısı zamanında uzaklaştırılmadığı takdirde, bölgesel sıcaklık artışlarıciddi hasarlara ya da performans düşüşüne yol açabilmektedir. Alternatif bir soğutmametodu olarak, mikro ölçekte bir buhar sıkıştırmalı soğutma çevrimi tasarlanarak küçükhacimlerden yüksek oranda ısı atılması amaçlanmıştır. Mevcut projede bahsedilen çevrimin ilk örneği üretilmiş olup bazı performans testleri gerçekleştirilmiştir. Çevrimin en önemli kısımları olan evaporatör ve kondenser, entropi üretimi detaylıca incelenerek ve gözönüne alınarak tasarlanmış ve özel üretim yöntemleri incelenerek başarıyla üretimleri gerçekleştirilmiştir. Çevrimde akışkan olarak R-134a kullanılmıştır. Çevrim sayesinde maksimum 70 W ısı çekilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda çevrimin en yüksek performans katsayısı 1.92 olarak elde edilmiştir. Sistemin sızıntı olmaksızın çalışması sağlanmıştır. Çevrimin daha iyi performans sergilemesi için yapılabilecek iyileştirmeler de önerilmiştir