19 research outputs found
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 decision support tool for a travelling wave ultrasonic motor based on k-nearest neighbor algorithm
Driving frequency, amplitude and phase difference of two-phase sinusoidal voltages are the input parameters which have influence on speed stability of travelling wave ultrasonic motors (TWUSMs).These parameters are also time-varying due to the variations in operating temperature. In addition, a complete mathematical model of the TWUSM has not been derived yet. Owing to these reasons, a machine learning approach is required for determining the compatibility of operating parameters related to speed stability of TWUSMs. For this purpose, an intelligent decision support tool has been designed for TWUSMs in this study. The input parameters such as driving frequency, amplitude, phase difference of two-phase sinusoidal voltages and operating temperature were evaluated by the k-nearest neighbor algorithm in the decision support tool. The results have shown that the proposed tool provides effective results in the compatibility determination of operating parameters related to speed stability of TWUSMs
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
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