Yapay sinir ağları ile bozuk örüntü tanıma

dc.contributor.YOKIDTR15506
dc.contributor.authorTürkoğlu, İbrahim
dc.contributor.authorArslan, Ahmet
dc.date.accessioned2016-10-03T08:06:59Z
dc.date.available2016-10-03T08:06:59Z
dc.date.issued1996
dc.descriptionMakale - Bilimsel Dergi Makalesi - Çok Yazarlı
dc.description.abstractYapay sinir ağları (YSA) konusu üzerinde, ses ve örüntü tanıma, özellik çıkarımı yapma, karar verme ve kontrol gibi çeşitli alanlarda insan gibi davranış elde etmek amacı ile yıllardır çalışılmaktadır. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile beraber, YSA modelleri tekrar önem kazanmışlardır. Yeni YSA modelleri, algoritmaları ve bu modellerin bilgisayar benzetimleri alanlarında sürekli gelişmeler kaydedilmektedir. Örüntü tanımada yeni bir yaklaşım olan YSA ile, harf ve sayı tanıma dahil, çeşitli uygulamalarda, klasik örüntü tanıma modellerine göre daha başarılı sonuçlar alınmıştır. Bu çalışma, YSA ile alfabetik örüntü tanınması üzerinedir. Çeşitli sebeplerden dolayı örüntü’de bozulmalar (eksiklik veya gürültü) meydana gelebilir. İşte bu bozuk örüntülerin, hata geri-yayma algoritması ile alfabetik örüntü tanımak için eğitilecek YSA tarafından, tanınma başarısı ölçülmeye çalışılacaktır.
dc.identifier.citationTürkoğlu, İ. ve Arslan, A. (1996). Yapay sinir ağları ile bozuk örüntü tanıma. Fırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 8(1), 147-158.
dc.identifier.endpage158
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage147
dc.identifier.trdizinid36689
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11508/8705
dc.identifier.volume8
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryUlusal
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectÖrüntü tanıma
dc.subjectYapay sinir ağları
dc.subjectÖrüntü sınıflandırma
dc.titleYapay sinir ağları ile bozuk örüntü tanıma
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
B1-Yapay Sinir Ağları ile Bozuk Örüntü Tanıma.pdf
Boyut:
7,74 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
14,1 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: