Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 14
 İndirme 3
Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleri ile Geri Esneme Tahmini
2019
Dergi:  
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Geri esneme, imalat süreçlerinde karşılaşılan problemlerin başında gelmektedir. Geri esneme işleminin giderilmesinde deneme yanılma gibi maliyetli yöntemler kullanılmaktadır. Günümüz dünyasında bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle beraber bütün alanlarda bilgisayar ve bilgisayar programlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Yapay zekâ teknolojisi ile dışarıdan sisteme bilinen veriler girilerek, sistemin bilinmeyen durumları tahmin etmesi beklenmektedir. Bu çalışma kapsamında Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Regresyon yöntemi kullanarak geri esneme tahmini yapılmıştır. Farklı parametrelerin etkisini görebilmek için farklı YSA modelleri oluşturulmuş ve birbiriyle kıyaslanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda YSA modellerinde uygun parametre seçiminin oldukça önemli olduğu görülmüştür. YSA model sonuçlarının, Regresyon model sonuçlarından daha başarılı tahminler yaptığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler:

Recovery with artificial nerve networks and regression methods
2019
Yazar:  
Özet:

Returns are the main problems faced in the manufacturing processes. In the process of removal, expensive methods such as trial errors are used. In today’s world, with the development of computer technology, the use of computer and computer programs in all fields has become widespread. With artificial intelligence technology, the system is expected to predict unknown situations by entering known data from the outside into the system. In this study, recurrence has been estimated using the artificial nervous networks (YSA) and the Regression method. Different YSA models have been created and compared to each other to see the effects of different parameters. The results of the studies have shown that the choice of the appropriate parameters in the YSA models is quite important. The YSA model results have been shown to make more successful forecasts than the Regression model results.

Anahtar Kelimeler:

0
2019
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 528
Atıf : 652
2023 Impact/Etki : 0.174
Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi