You are here

Home » Content

YAPAY ZEKA TEKNİKLERİ, DEPREMDE KULLANILMASI VE KÜME KURAMLARI

ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNICS, USAGE IN EARTQUAKE AND OVER SET THEORIES

Journal Name:

  • Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Publication Year:

  • 2003

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
The most important point of the dense cells of the brain is knowledge center which has the most important property of perceiving, learning, comparison in knowledge, adding up knowledge, making decisions and practicing decisions. Scientists are making observations and researches about devices and methods on artificial intelligence which is able to do or copy the complex functions of the brain. The artificial intelligence methods are increasing every year in the literature where we can investigate in 3 main working methods. a) The artificial intelligence based on the principle of directly examining human brain model (The artificial nerve grids) b) The artificial intelligence based on the principle of thinking methods.of the experts (Expert systems) c) The artificial intelligence based on the principle of facts of the problems (Fact based explanation) After giving short information about the methods a comparison will be made and failing points will be given by the help of set theories.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Sinir sisteminin beyinde yoğunlaşan hücrelerinden oluşan bilgi işlem (düşünme) merkezinin en önemli özelliği algılama, öğrenme, hatırlanan bilgiyle kıyaslama ve bilgi ekleme, bilgi işleme, karar verme ve karar uygulama sistemine sahip olmasıdır. Bilim adamları, beynin bu karmaşık işlevini yapabilecek veya taklit edebilecek aygıtlar ve yapay zekâ yöntemleri konusunda, devamlı araştırma ve denemeler yapmaktadır. Literatürde, her yıl artan sayıda yapay zekâ yöntemlerinin varlığı rapor edilmekle birlikte, bunların çalışma prensiplerine göre, aşağıdaki üç ana grupta incelenebileceği anlaşılır. a) Doğrudan insan beyninin çalışmasını modelleyen yapay zekâ yöntemleri (Yapay sinir ağları) b) Uzmanların düşünce biçimini modelleyen yapay zekâ yöntemleri (Uzman sistemler) c) İncelenen problemdeki olguları modelleyen yapay zekâ yöntemleri (Olguya dayalı açıklama) Bu yöntemler hakkında kısa bilgiler verildikten sonra yöntemlerin karşılaştırılması, aksayan noktaları ve bu yöntemlerin küme teorileri bazında irdelenmesi verilecektir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-yapay-zeka-teknikleri-depremde-kullanilmasi-kume-kuramlari.pdf
  • 1
http://web.deu.edu.tr/fmd/sayi13.htm
73
88
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Bailey S.F., Smith F.C. (1994): “Case-Based Preliminary Building Design”, Journal of
Computing in Civil Engineering Vol. 8, No. 4, pp. 454-468.
Bain W.M. (1986): “Case Based Reasoning: A Computer Model of Subjective Assessment”
Ph.D. Thesis, Yale University.
Bayülke N. (1984): “Depremde Hasar Gören yapıların Onarımı ve Güçlendirilmesi”,
T.M.M.O.B. İnşaat Mühendisleri Odası Yayınları, Ankara.
Bayülke N. (1984): “Depreme Dayanıklı Betonarme ve Yığma Yapı Tasarımı”, İnşaat
Mühendisleri Odası.
Celep Z., Kumbasar N. (1991): “Örneklerde Betonarme”, Sema Matbaacılık, İstanbul.
Ersoy U. (1985): “Betonarme Temel İlkeler ve Taşıma Gücü Hesabı”, T.M.M.O.B. İnşaat
Mühendisleri Odası Yayınları, Anakra.
Ersoy U. (1993): “Depreme Dayanıklı Yapı Denetim”, Proje ve Yapı Denetim Sempozyumu,
ss. 65-77, İzmir.
Ersoy U., Çıtıpıtıoğlu E. (1988): “Yüksek Yapıların Tasarım ve Yapımında İzlenecek Temel
İlkeler”, Ankara.
Gowri K., Illiescu S., Fazio P. (1995): “Case Based Mdoel for Building Envelope Design
Assistance, Proceedings of the 2nd Congress on Computing in Civil Engineering”, pp.
171-178.
Hammond K.J. (1986): “Case Based Planning: An Integrated Theory of Planning, Learning
and Memory”, Ph. D. Thesis, Yale University.
İmar ve İskan Bakanlığı (1975): “Afet Bölgelerinde Yapılacak Yapılar Hakkında
Yönetmelik”, Ankara.
Krowdiy S., Wee W.G. (1993): “Wastewater Treatment Systems from Case Based
Reasoning”, Machine Learning Vol. 10, No. 3, pp. 341-363.
Maher M.L., Balachandram B. (1994): “Multimedia Approach to Case Based Structural
Design”, Journal of Computing in Civil Engineering, Vol. 8, No. 3, pp.359-376.
Moore C.J., Lehane M.S., Price C.J. “Case Based Reasoning for Decision Support in
Engineering Design”, IEE Colloquium (Digest) on Cased Based Reasoning, London, UK.
Schank R.C. (1982): “Dynamic Memory”, Cambridge University Press, Cambridge, England.
Simpson R.L.(1985): “A Computer Model of Cased Based Reasoning in Problem Solving: An
Investigation in the Domain of Dispute Mediation”, Ph. D. Thesis, School of Information
and Computer Science, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA.
Soh C., Soh A. (1993): “Combining Case Based Reasoning and Rule Based Reasoning for
Offshore Structure Design, Proceedings of the Third International Offshore and Polar
Engineering Conference, Singapore, pp.435-442.
Sycara E.P. (1987): “Resolving Adversarial Conflicts: An Approach Integrating Case Based
and Analytical Methods”, Ph. D. Thesis, School of Information and Computer Science,
Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA.
Tokdemir O.B. (1997): “Predicting the Outcome of Construction Litigation Using Cased
Based Reasoning” Yüksek Lisans Tezi, Illinois Institute of Technology, Department of
Civil Engineering, Chicago, IL.
Türk Standartları Enstitüsü (1984): “Betonarme Yapıların Hesap ve Yapım Kuralları-T.S.
500”, Ankara.
Watson I., Abdullah S. (1994): “Developing Case Based Reasoning Systems: A Case Study in
Diagnosing Building Defects, ICC Colloquium (Digest) on Case Based Reasoning”,
London, UK.
Yang J., Yau N. (1996): “Applications of Case Based Reasoning in Construction Engineering
and Management”, Computing in Civil Engineering, pp. 663-669.

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