You are here

Home » Content

Yapay Sinir Ağları İçin Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi

Development of Visual Educational Software for Artificial Neural Networks on .Net Platform

Journal Name:

  • Bilişim Teknolojileri Dergisi

Publication Year:

  • 2012

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
In this study, educational software which is visual interface with C#. NET programming language was developed for use in training artificial neural networks. Performed an artificial neural network classification software has been implemented and successful results in the instance of the number of classification. Also, in this paper, the importance of the issue artificial neural networks is described and software that can learn the benefits of computer technology is mentioned. Existing software which used during the training of artificial neural networks to avoid the complexity and difficulty of access in developed software the back-propagation algorithm was used identification of samples of numbers. Comments can be made to the results generated by the software via the medium training and analyze of the performance achievement can be measured. The software is structure designed to be used in applications that can be solved with artificial neural networks and academic studies.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada, yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılmak üzere C#.NET programlama dili ile görsel arayüze sahip olan bir eğitim yazılımı geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen yapay sinir ağı sınıflandırma yazılımı rakam görüntülerinin sınıflandırılması örneğine uygulanmış ve başarılı sonuçlar alınmıştır. Ayrıca çalışmada, yapay sinir ağları konusunun önemi anlatılmış ve öğrenebilen yazılımların bilgisayar teknolojilerindeki avantajlarına değinilmiştir. Yapay sinir ağlarının eğitilmesi aşamasında kullanılan mevcut yazılımların kullanım karmaşıklığının ve zorluğunun önüne geçmek için geliştirilen yazılımda rakam örneklerinin tanınmasında geriye yayılım algoritmasından yararlanılmıştır. Yazılım ile oluşturulan eğitim ortamı üzerinden sonuçlar için başarı analizi yapılabilmekte ve performansı ölçülebilmektedir. Yazılım yapay sinir ağları ile çözülebilecek uygulamalarda ve akademik çalışmalarda kullanılacak yapıda tasarlanmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-yapay-sinir-aglari-icin-net-platformunda-gorsel-bir-egitim-yaziliminin-gelistirilmesi.pdf
  • 1
19-28
  • Turkish

REFERENCES

References: 

[1] Ç. Elmas, Yapay Zeka Uygulamaları, Seçkin Yayınevi, Ankara,
2007.
[2] Ö. Yeloğlu, A. Uğur, “Modern Programlama Platformlarında
Yapay Sinir Ağı Yazılımlarının Geliştirilmesi”, Bilgi
Teknolojileri Kongresi III (Bilgitek 2004), Denizli, 1-8, 2004.28 BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 5, SAYI: 1, OCAK 2012
[3] L. Fauset, Fundamentals of Neural Networks, Prentice Hall Inc.,
USA, 1994.
[4] A. Tekin, M. Gökbulut, "Yapay Sinir Ağları ile Asenkron
Motorların Hız Kontrolü İçin Bir Eğitim Yazılımın Geliştirilmesi",
Fırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(3),
449-453, 2008.
[5] K. S. Narendra, K. Parthasarthy, "Identification and Control of
dynamical system using neural Networks", IEEE Trans. Neural
Network, 1(1), 4-7, 1990.
[6] V. Nabiyev, Yapay Zeka Problemler, Yöntemler, Algoritmalar,
Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2005.
[7] C. Öz, R. Köker, S. Çakar, "Yapay Sinir Ağları ile Karakter
Tabanlı Plaka Tanıma", Elektrik Elektronik ve Bilgisayar
Mühendisliği Sempozyumu (ELECO'2002), Bursa, 1-6, 2002.
[8] N. Allahverdi, Uzman Sistemler Bir Yapay Zeka Uygulaması,
Atlas Yayın Dağıtım, İstanbul, 2002 .
[9] Ş. Sağıroğlu, E. Beşdok, M. Erler, Mühendislikte Yapay Zeka
Uygulamaları-1 Yapay Sinir Ağları, Ufuk Yayıncılık, Kayseri,
2003.
[10] E. Öztemel, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayınevi, İstanbul,
2003.
[11] I. Kaastra, M. Boyd, "Designing a Neural Network for Forecasting
Financial and Economic Time Series", Neurocomputing, 10(3),
215-236, 1995.
[12] A. Uğur, A. C. Kınacı, "Yapay Zeka Teknikleri ve Yapay Sinir
Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması", XI.
Türkiye' de İnternet Konferansı (inet-tr'06), Ankara, 1-4, 2006.
[13] S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation,
Pearson Prentice Hall Inc., New Jersey, 1999.
[14] S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines (Third
Edition), Pearson Prentice Hall Inc., New Jersey, 2009.
[15] J. A. Anderson, An Introduction to Neural Networks,
Massachusetts Institute of Technology Press, USA, 1995.
[16] A. Uğur, E. Binici, “Java ile Yapay Zekâ Yazılımları Geliştirme”,
II. Ulusal Meslek Yüksekokulları Sempozyumu, İzmir, 22,
2003.
[17] Ç. Elmas, Yapay Sinir Ağları, Seçkin Yayınevi, Ankara, 2003.
[18] A. M. Sarhan, O. I. Al Helalat, "Arabic Character Recognition
using Artificial Neural Networks and Statistical Analysis", World
Academy of Science, Engineering and Technology, 27(1), 32-36,
2007.
[19] O. Ayhan Erdem, E. Uzun, "Yapay Sinir Ağları ile Türkçe Times
New Roman, Arial ve El Yazısı Karakterleri Tanıma", Gazi
Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 20(1), 13-
19, 2005.
[20] M. Po-Hsien Wu, Handwritten Character Recognition, Thesis
for the degree of Bachelor of Engineering(Honors), The University
of Queensland, The School of Information Technology and
Electrical Engineering, 2003.
[21] H. B. Kılıç, Yapay Sinir Ağları ile Karakter Algılama, Yüksek
Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara,
1998.
[22] B. Kır, C. Öz, A. Gülbağ, "Yapay Sinir Ağlarında Negative
Correlation Learning Metodu Kullanarak Optik Karakter Tanıma",
Elektrik-Elektronik Bilgisayar Sempozyumu (FEEB 2011),
Elazığ, 105-109, 2001.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com