SÜRÜ ZEKASI YÖNTEMLERİYLE AŞIRI ÖĞRENME MAKİNESİ’NİN ÖĞRENME PARAMETRELERİ OPTİMİZASYONU

SÜRÜ ZEKASI YÖNTEMLERİYLE AŞIRI ÖĞRENME MAKİNESİ’NİN ÖĞRENME PARAMETRELERİ OPTİMİZASYONUÖzetSinir ağları algoritmalarından olan Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM)’de giriş ağırlığı ve gizli eşik değeri parametrelerinin rastgele seçilmekte ve çıktı katman ağırlıkları analitik olarak hesaplanmaktadır. Bundan dolayı ağın öğrenme işlemi hızlı bir şekilde gerçekleşmektedir. Ayrıca AÖM’nin gradyan temelli algoritmalara göre gizli katmanda ihtiyaç duyduğu nöron sayısı daha fazla olmaktadır. Bu nedenle giriş ağırlıkları ve gizli nöron eşik değerlerinin optimum değerlerinin bulunması AÖM'nin performansına etki etmektedir. Bu çalışmada bu optimum değerlerin belirlenmesinde sürü zekası algoritmalarından Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Rekabetçi Sürü İyileştirici (RSİ) kullanılmıştır. Optimum giriş ağırlıkları ve gizli eşik değerlerinin belirlenerek çıkış ağırlıkları Moore-Penrose genelleştirilmiş tersiyle analitik olarak hesaplanmıştır. AÖM, RSİ-AÖM ve PSO-AÖM modellerinin çok sınıflı tiroit veri setine uyarlanarak öğrenme parametrelerinin optimizasyonu ile en iyi doğruluk oranları sırasıyla %94.74, %94.86, %95.42 olarak elde edilmiştir. Optimizasyon metotlarının AÖM modellerinin sınıflandırma performansını artırdığı görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM), Metasezgisel, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Rekabetçi Sürü İyileştirici (RSİ)OPTIMIZATION OF LEARNING PARAMETERS OF EXTREME LEARNING MACHINE WITH SWARM INTELLIGENCE METHODSAbstractIn the Extreme Learning Machine (ELM), which is one of the neural networks algorithms, the input weight and hidden bias value parameters are randomly selected and the output layer weights are calculated analytically. Therefore, the learning process of the network takes place quickly. In addition, the number of neurons needed by the hidden layer is higher than the gradient-based algorithms. Finding optimum values of entry weights and hidden neuron bias values affects the performance of the ELM. In this study, Particle Swarm Optimization (PSO) and Competitive Swarm Optimizer (CSO) were used to determine these optimum values. By determining the optimum input weights and hidden bias values, the output weights were analytically calculated by Moore-Penrose generalized inverse. By adapting the multi-class thyroid data set of ELM, CSO-ELM and PSO-ELM models, the best accuracy rates were obtained as 94.74%, 94.86%, 95.42% respectively. It has been seen that optimization methods increase the classification performance of the ELM models.Keywords: Extreme Learning Machine (ELM), Metaheuristic, Particle Swarm Optimization (PSO), Competitive Swarm Optimizer (CSO

MANYETİK FİLTRELER İÇİN FPGA TABANLI BULANIK KONTROLÖR TASARIMI

FPGA'ler işlemleri yüksek hızda ve paralel olarak gerçekleştirebilen, veri depolama kapasiteli, taşınabilir, pratik, az miktarda enerji harcayan, programlanabilen lojik cihazlardır. Bu özellikleri FGPA'leri güçlü bir dijital kontrol aracı haline de getirmektedir. Bu çalışmada Manyetik Filtre (MF) performansını en yüksek seviyede tutacak bir bulanık mantık kontrolör tasarımı VHDL kullanılarak FPGA üzerinde gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen modelin test sonuçları ile MATLABFuzzy Logic Toolbox'dan elde edilen test sonuçları karşılaştırılarak kontrol sisteminin doğrulaması yapılmıştır. Diğer sistemlere göre önerilen sistemin dikkate değer şekilde başarılı olduğu görülmüştür

Densification of TiB2 with metallic additive by using vacuum arc melting: A preliminary study

In this study, densification of TiB2 with the addition of 316L grade stainless steel powder by using the vacuum arc melting (VAM) process was investigated. 316L and TiB2 powders were mixed in predetermined amounts and pressed to form pellet shaped samples which were later heated in the VAM. Microstructures of the samples were examined by SEM and an optical microscope. It was observed that TiB2 grains in the samples were wetted by the molten stainless steel phase. Furthermore, it was noted that the sample composition and arc current in the VAM affected the densification behavior of the samples. This kind of a material processing technique can be used to build up a composite layer over different substrates as well as over selected surfaces of machine parts

Cyclic oxidation behavior of TiB2 pellets at elevated temperatures

In this study, cyclic oxidation behavior of cold-pressed TiB2 pellets was investigated. Oxidation tests were conducted at temperatures between 800 and 1200 degrees C for 5, 10, 15, and 20 h. XRD analyses indicated that TiO2 and B2O3 phases were formed as oxidation products. It was observed that cyclic oxidation behaviors of the samples depended on temperature and time. Based on the analysis results and the microstructure observations, volatilization of B2O3 had significant effect on the oxidation of the samples as the temperature increased. When compared to the literature, samples had higher oxidation rates due to their porosities

A CNN-SVM study based on selected deep features for grapevine leaves classification

WOS:000742844600001The main product of grapevines is grapes that are consumed fresh or processed. In addition, grapevine leaves are harvested once a year as a by-product. The species of grapevine leaves are important in terms of price and taste. In this study, deep learning-based classification is conducted by using images of grapevine leaves. For this purpose, images of 500 vine leaves belonging to 5 species were taken with a special self-illuminating system. Later, this number was increased to 2500 with data augmentation methods. The classification was conducted with a state-of-art CNN model fine-tuned MobileNetv2. As the second approach, features were extracted from pre-trained MobileNetv2′s Logits layer and classification was made using various SVM kernels. As the third approach, 1000 features extracted from MobileNetv2′s Logits layer were selected by the Chi-Squares method and reduced to 250. Then, classification was made with various SVM kernels using the selected features. The most successful method was obtained by extracting features from the Logits layer and reducing the feature with the Chi-Squares method. The most successful SVM kernel was Cubic. The classification success of the system has been determined as 97.60%. It was observed that feature selection increased the classification success although the number of features used in classification decreased

Flexor tendoplasty with a tendon prosthesis for zone II flexor tendon injuries

Amaç: Fleksör tendon yaralanmalarında, konvansiyonel tendon greftlemesinin kabul edilebilir başarı sağlayamayacağı düşünülen olgularda, tendon protezi kullanılarak iki seanslı fleksör tendoplasti uygulamaları değerlendirildi. Çalışma planı: Fleksör tendon yaralanması nedeniyle 3 1 hastanın (24 erkek, 7 kadın; ort. yaş 23; dağılım 6-46) 37 elinde tendon protezi ile iki seanslı fleksör tendoplasti uygulandı. Yaralanma nedeni, 26 hastada kesici-delici alet, dört hastada iş kazası, bir hastada elektrik yanığı idi. Olgular ameliyat öncesinde Boyes'in tendon yaralanmaları sınıflandırmasına göre değerlendirildi. İlk seansta hastanın yaşına ve yatağın durumuna göre kalınlığı 4-6 mm arasında değişen silikon protez kullanıldı; 3-5 ay sonra protezler çıkarılarak tendon greftleri ile fleksör tendoplasti ameliyatları yapıldı. Sonuçlar Strickland formülü kullanılarak değerlendirildi. İkinci ameliyattan sonra ortalama izlem süresi 37 ay (dağılım 12-80 ay) idi. Sonuçlar: On bir protez uygulamasında mükemmel (Strickland %75-100), 15 uygulamada iyi (%50-74), dokuz uygulamada orta (%25-49), iki uygulamada kötü (%0-24) sonuç alındı. Strickland ortalaması %58 bulundu. Yedi olguda, ikinci seanstan en az dört ay sonra tenoliz ameliyatı uygulandı. Bir olguda enfeksiyon nedeniyle tendon protezinin çıkartılması gerekti. Çıkarımlar: Parmak hareketlerini kısıtlayan eklem hasarı, parmakta trofik değişikliklere neden olan dijital sinir yaralanmaları ve multipl doku hasarının olduğu durumlarda, tendon protezi ile iki seanslı fleksör tendoplasti oldukça tatminkar sonuç sağlamaktadır.Objectives: We evaluated two-staged flexor tendoplasty with tendon prosthesis in patients with flexor tendon injuries in which conventional tendon grafting would fail to yield an acceptable result. Methods: We performed flexor tendoplasty with tendon prosthesis in 37 hands of 31 patients (24 males, 7 females; mean age 23 years; range 4-46 years). Twenty-six patients had penetrating injuries, four had occupational injuries, and one patient had an electric burn. Preoperatively, all patients were evaluated according to the Boyes' classification. At the first stage, a silicone prosthesis, 4-6 mm in diameter was placed according to the patient's age and the recipient bed; after 3 to 5 months, silicone prosthesis was removed and flexor tendoplasty with a tendon graft was performed. The results were calculated according to the Strickland's formula. The mean follow-up period after the second operation was 37 months (range 12-80 months). Results: The results were excellent in 11 hands (Strickland 75-100%), good in 15 hands (50-74%), moderate in nine hands (25-49%), and poor in two hands (0- 24%), with a mean of 58%. Tenolysis was performed in seven patients at least four months after the second stage. Removal of the tendon prosthesis was required in one patient because of infection. Conclusion: Satisfactory results can be obtained with two-staged flexor tendoplasty with a tendon prosthesis in patients with joint injuries restricting finger movements, digital nerve injuries causing trophic changes in the finger, and multiple tissue injuries