Search

2018 International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing, IDAP 2018 -- 28 September 2018 through 30 September 2018 -- -- 144523 Convolutional neural networks, one of the most important methods of deep learning which is a popular and modern research topic. Nowadays, thismethod has been applied many problems in a short time and obtained successful results for science and the industry. The multi-layer structure adopted in the design of the convolutional neural network increases the network depth and thus leads to significant problems. In this study, Haar Wavelet Transform-based neural network structure is proposed. Proposed model reduces complexity and number of layers in the network structure. Performance ratios of the proposed model and the conventional model were tested on benchmark MNIST dataset. As a result, when the proposed Haar Wavelet Neural Network model and the convolutional neural network model are compared the accuracy is increased and running time is 6.5 times faster. © 2018 IEEE. 2-s2.0-85062483616

Convolutional Neural Networks (CNNs) are used as a current approach to the recognition of handwritten digits for the design of pattern recognition systems. The fact that Convolutional neural networks have a multilayered structure and a large number of items in each layer increases the level of complexity. Increasing the level of complexity makes extremely difficult to discover the optimum configuration for these networks. Modelling the layers of convolutional neural networks independently may be an effective solution to overcome this difficulty and successfully classify images. In this paper, we have investigated the design of the pool layer, which is one of the three basic layers of convoluted neural networks, with optimum techniques. For this purpose primarily a basic convolutional network structure is formed. Then effect of different pooling methods on the classification performance of these networks was investigated using the MNIST dataset. In this study, in addition to the average and maximum pooling methods commonly used in the literature, Mixed pooling, Stochastic pooling, random pooling, Gaussian pooling, median pooling, minimum pooling methods are also used. Experimental results show that the Mixed pooling method has highest accuracy and minimum pooling method has the lowest accuracy .

Bu araştırma üç temel amaç çerçevesinde geliştirilmiştir. Araştırmanın birinci amacı üniversite öğrencilerinin romantik ilişkilerde akılcı olmayan inançları ile cinsiyet, sınıf, daha önce romantik ilişki yaşama durumu ve öğrenim görülen fakülte arasındaki ilişkiyi incelemek, ikinci amacı mutluluk ile cinsiyet, sınıf, daha önce romantik ilişki yaşama durumu değişkenleri arasındaki ilişkiyi incelemek, üçüncü amacı romantik ilişkilerde akılcı olmayan inançlar ve mutluluk arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Araştırmanın gerçekleştirildiği çalışma grubunu Akdeniz Üniversitesi' nin Eğitim, Edebiyat, Hukuk, Mühendislik, Hemşirelik ve Güzel Sanatlar fakültelerinde öğrenim gören 1. ve 4. sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Araştırma 2017-2018 eğitim öğretim yılı güz döneminde 283 kız, 183 erkek olmak üzere toplamda 466 üniversite öğrencisiyle gerçekleştirilmiştir. Araştırma verilerinin toplanmasında "Romantik İlişkilerde Akılcı Olmayan İnançlar Ölçeği (RAİNÖ)", "Oxford Mutluluk Ölçeği Kısa Formu (OMÖ-K) " ve "Kişisel Bilgi Formu" kullanılmıştır. Araştırma verileri t testi, kruskal wallis ve çoklu regresyon teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma bulgularına göre romantik ilişkilerde akılcı olmayan inançlar cinsiyet açısından ele alındığında kız öğrencilerin aşırı beklentiler, fiziksel yakınlık ve zihin okuma alt boyutlarından daha yüksek, sosyal zaman kullanımı alt boyutundan daha düşük puan aldığı görülmüştür. Sınıf düzeyi bağlamında 4. sınıftaki öğrencilerin farklı düşünmek alt boyutundan 1. sınıf öğrencilerine göre daha yüksek puan aldığı görülmüştür. Romantik ilişki yaşama durumuna göre daha önce romantik ilişki yaşamayan bireylerin fiziksel yakınlık ve farklı düşünmek alt boyutlarından daha yüksek puan aldığı görülmüştür. Fakülteye göre hemşirelik bölümü öğrencilerinin sosyal zaman kullanımı alt boyutundan daha yüksek ve eğitim fakültesi öğrencilerinin fiziksel yakınlık alt boyutundan daha yüksek puan aldığı görülmüştür. Mutluluk ile cinsiyet arasındaki ilişki sonucuna göre erkeklerin kızlara göre daha mutlu olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Mutluluk ile sınıf düzeyi ve daha önce romantik ilişki yaşama durumu değişkenleri arasında anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Bu araştırmada romantik ilişkilerde akılcı olmayan inançların bireylerin mutluluk düzeyinin anlamlı bir yordayıcısı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Günümüzde geliştirilen yeni teknolojiler ile gıda maddelerinin kalite kriterlerini koruması ve uzun süre muhafaza edilebilir hale getirilmesi amaçlanmaktadır. Bu açıdan değerlendirildiğinde ultrasonikasyon, gıda endüstrisinde geniş uygulama alanı bulan bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Bu araştırmada; antioksidan içeriği yüksek bir meyve olan vişneden elde edilen vişne suyuna ılımlı sıcaklık koşullarında (20°C, 30°C, 40°C), farklı genlik değerlerinde (% 50, % 75, % 100) ve farklı sürelerde (2, 6, 10 dakika) ultrasonikasyon işlemi uygulanmıştır. Vişne suyunun antioksidan aktivite değeri deneysel olarak belirlenmiştir ve yanıt yüzey metodu kullanılarak modellenmiştir. Oluşturulan model için optimizasyon genetik algoritma (GA) tekniği kullanılarak yapılmıştır. Sonuç olarak, bu çalışmada vişne suyunun antioksidan aktivite optimum değerleri belirlemek için yanıt yüzey metodu ile GA birlikte kullanımının mümkün olabileceği görülmüştür. Modelleme için yanıt yüzey metodu ve optimizasyon için GA’ nın kullanılması, etkin ve sistematik bir yaklaşım sağladığı göstermiştir. GA ile elde edilen sonuçlardan maksimum antioksidan aktivite değerinin 41.95 mmolTroloks/L olduğu görülmüştür. Bu değerin, 20.04 °C sıcaklık, %98.35 genlik ve 9.74 dakika boyunca uygulanan ultrasonikasyon parametreleri ile oluştuğu hem deneysel sonuçlar hem de GA sonuçları ile belirlenmiştir.

Developing the system which will help doctors with the result to be obtained from the medical data sets by realizing the design of the medical decision support system in which data mining methods are used is the primary objective of this study. The survivability condition of metastatic colorectal cancer disease has been predicted using data mining methods in the developed system. In the process of data mining, after the phase of data preprocessing, Support Vector Machines, Naive Bayes, Decision Trees, Artificial Neural Networks, Multilayer Perceptron, Logistic Regression algorithms have been used. In the study, two different medical decision support system models, classifying prediction and hybrid models, have been developed, and the results obtained from the two models have been compared after being examined. While the most successful algorithm is Support Vector Machines in Classifying Prediction Model in which only classification algorithms are applied, it is Decision Trees and Artificial Neural Networks which are the most successful algorithms with an accuracy rate of 100 per cent in Hybrid Prediction Model. In consequence of the classifying processes, when the accuracy rates of the models are examined, it is seen that while the accuracy rate of Classifying Prediction Model is 65-70%, this rate reaches 95-100% in Hybrid Prediction Model. It has been seen that accuracy rates have elicited very high and very close values for all of the algorithms with the realized hybrid structure, that is, with clustering, in the applications of the classifying algorithms combined.