Yazar "Özkan, İlker Ali" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 8 / 8
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Dimension and color classification of olive fruit with image processing techniques(Selçuk Üniversitesi, 2020) İnce, Fatma Betül Kınacı; Taşdemir, Şakir; Özkan, İlker AliThe development of image processing technology appears in agriculture as well as in many other fields. Various classifications are carried out for fruits and vegetables. These are processes such as determining the harvest time according to their degree of maturity, deciding the way of collection and performing packaging operations according to their dimension. This study aims to classify the fruit according to its intended use in order to benefit more from the olive fruit that is important in industrial terms. In this study, olive fruit is classified as big, medium, and small according to its dimensions. Also classified as black and green according to their colors. This classification process was made in MATLAB environment and the KNN algorithm and decision trees was used. The results are obtained with Euclid and Manhattan methods used with the KNN algorithm and are given comparatively. According to the application results, 100% success was achieved in both methods in color classification. In dimension classification, 89.2% classification success was achieved in KNN algorithm and 86.7% in decision tree method.Öğe Elektromanyetik filtreler için FPGA tabanlı adaptif kontrolör tasarımı ve gerçekleştirilmesi(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013-06-18) Özkan, İlker Ali; Herdem, SaadetdinBu çalışmada, endüstriyel alanlardaki sıvıların içerdikleri mikron boyutlu manyetik özellikli parçacıklardan temizlenmesi işleminde kullanılan elektromanyetik filtre (EMF)?lerin yüksek performanslı çalışmalarını sağlayacak uygun bir kontrolör gerçekleştirilmiştir. Literatürde; giren parçacık konsantrasyonu ve akış hızını kullanarak EMF kontrolü gerçekleştirilmişken, bu çalışma ile diğer teknolojik parametreleri ve EMF performansını da değerlendirebilen farklı kontrol yapıları geliştirilmiştir. Böylece EMF performansını dolaylı ya da direkt etkileyen tüm teknolojik parametrelerin göz önüne alınması sağlanmıştır. Ayrıca kontrol sisteminin endüstriyel sıvının türüne ve EMF performansını etkileyen teknolojik parametrelerin zamanla değişimine duyarlı olabilmesini sağlamak için, kontrolörler adaptif yapıda oluşturulmuştur. Bu amaçla yapılan tez çalışmasında yapay zeka tekniklerinden bulanık kontrol, adaptif bulanık kontrol ve sinirsel bulanık kontrol yapıları kullanılarak beş farklı kontrolörler tasarlanmış ve gerçekleştirilmiş, bu kontrolörlerin avantaj ve dezavantajları değerlendirilerek EMF kontrolü için bir hibrid zeki kontrolör yapısı oluşturulmuştur. Bu kontrolör, teknolojik parametrelerin değişiminin EMF performansını etkilemesini önlemek amacıyla bir erken algılama sistemi ile güçlendirilmiştir. Kontrolörlerin FPGA tabanlı olarak tasarlanması ile, çok fazla işlem yükünü istenilen sürede gerçekleştirebilmesi, bilgisayardan bağımsız olarak ve endüstriyel ortamlarda çalışabilmesi sağlanmıştır. Filtrasyon işleminin sürekliliği ve EMF matrislerinin tekrar tekrar kullanımı da kontrol edilmiştir. Sonuç olarak bu çalışmada; EMF performansını etkileyen parametreleri değerlendiren ve bu parametrelerdeki değişimleri erken algılayan FPGA tabanlı hibrid zeki bir kontrolör tasarlanmış ve gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda gerçekleştirilen bu kontrol sisteminin güvenilir ve kararlı bir kontrol sağladığı görülmüştür.Öğe Estimating engine performance and emission values using anfis(2015) Özkan, İlker Ali; Cınıvız, Murat; Candan, FeyyazIn this study, the effect of methanol mixtures in different proportions to emission and performance of the motor has been estimated using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) model. Traini ng data and test data have been obtained from the results of experiments on a single cylinder, four- stroke engine with direct- injection under different spraying pressures. An ANFIS model has been developed using these experimental data. The estimated performance of the model has been obtained by comparison of the estimated results of the ANFIS model and the experimental results. It is seen that the obtained ANFIS model can make solid estimations about output emission and performance values of an internal combustion engine with different methanol mixtures.Öğe Identification of Chicken Eimeria Species from Microscopic Images by Using Convolutional Neural Network Method(Selçuk Üniversitesi, 2022) Küçükkara, Zeki; Özkan, İlker Ali; Taşdemir, ŞakirEimeria is a parasite that lives in the intestinal, bile duct, and liver tissues of various domestic animals such as rabbits, chickens, geese, ducks, cattle, pigs, cats, and dogs. Due to these conditions, these parasites can spread rapidly, negatively affect animal productivity, and lead to deadly results. For this reason, it is vital to determine the disease early and prevent its spread at an early age. Because of these parasites’ diversity, complexity, and similarity, a system automatically analyzes them using microscopic images is needed. A model was developed to address this problem using Convolutional Neural Networks to predict seven different types of noise on microscopic images. In the developed methodology, the average accuracy rate was 93.85%. This model developed to detect seven different types of parasites has shown that it can be used successfully.Öğe Manyetik filtreler için FPGA tabanlı bulanık kontrolör tasarımı(Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, 2011) Özkan, İlker Ali; Sarıtaş, İsmail; Herdem, SaadetdinFPGA'ler işlemleri yüksek hızda ve paralel olarak gerçekleştirebilen, veri depolama kapasiteli, taşınabilir, pratik, az miktarda enerji harcayan, programlanabilen lojik cihazlardır. Bu özellikleri FGPA'leri güçlü bir dijital kontrol aracı haline de getirmektedir. Bu çalışmada Manyetik Filtre (MF) performansını en yüksek seviyede tutacak bir bulanık mantık kontrolör tasarımı VHDL kullanılarak FPGA üzerinde gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen modelin test sonuçları ile MATLAB&Fuzzy Logic Toolbox'dan elde edilen test sonuçları karşılaştırılarak kontrol sisteminin doğrulaması yapılmıştır. Diğer sistemlere göre önerilen sistemin dikkate değer şekilde başarılı olduğu görülmüştür.Öğe Prognosis of Prostate Cancer by Artificial Neural Networks(Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2010) Sarıtaş, İsmail; Özkan, İlker Ali; Sert, İbrahim ÜnalIn this study, an artificial neural network has been devised that yields a prognostic result indicating whether patients have cancer or not using their free prostate-specific antigen, total prostate-specific antigen and age data. Though this system does not diagnose cancer conclusively, it helps the doctor in deciding whether a biopsy is necessary by providing information about whether the patient has prostate cancer or not. Data from 121 patients who were definitively diagnosed with cancer after biopsy were used in devising the system. The results of the definitive diagnoses of the patients and the results of the ANN that was performed were analysed using confusion matrix and ROC analyses. As a result of ANN, which was implemented on the basis of these analyses, success rates of 94.11% and 94.44% were achieved for prognosis of disease and validity, respectively. The ANN, which yielded these high rates of reliability, will help doctors make quick and reliable diagnoses without any risks and make it a better option to monitor patients with low prostate cancer risk on whom biopsies must not be carried out through a policy of wait and see.Öğe Sürü zekası yöntemleriyle aşırı öğrenme makinesi’nin öğrenme parametreleri optimizasyonu(Selçuk Üniversitesi, 2020) Doğan, Musa; Özkan, İlker AliSinir ağları algoritmalarından olan Aşırı Öğrenme Makinesi (AÖM)’de giriş ağırlığı ve gizli eşik değeri parametrelerinin rastgele seçilmekte ve çıktı katman ağırlıkları analitik olarak hesaplanmaktadır. Bundan dolayı ağın öğrenme işlemi hızlı bir şekilde gerçekleşmektedir. Ayrıca AÖM’nin gradyan temelli algoritmalara göre gizli katmanda ihtiyaç duyduğu nöron sayısı daha fazla olmaktadır. Bu nedenle giriş ağırlıkları ve gizli nöron eşik değerlerinin optimum değerlerinin bulunması AÖM'nin performansına etki etmektedir. Bu çalışmada bu optimum değerlerin belirlenmesinde sürü zekası algoritmalarından Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Rekabetçi Sürü İyileştirici (RSİ) kullanılmıştır. Optimum giriş ağırlıkları ve gizli eşik değerlerinin belirlenerek çıkış ağırlıkları Moore-Penrose genelleştirilmiş tersiyle analitik olarak hesaplanmıştır. AÖM, RSİ-AÖM ve PSO-AÖM modellerinin çok sınıflı tiroit veri setine uyarlanarak öğrenme parametrelerinin optimizasyonu ile en iyi doğruluk oranları sırasıyla %94.74, %94.86, %95.42 olarak elde edilmiştir. Optimizasyon metotlarının AÖM modellerinin sınıflandırma performansını artırdığı görülmüştür.Öğe Tornalamada kesme kuvvetlerinin ve takım ucu sıcaklığının bulanık mantık ve yapay sinir ağı teknikleriyle tahmin edilmesi(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006-07-28) Özkan, İlker Ali; Yaldız, SüleymanBu tezde tornalamada değişik kesme şartlarında elde edilen kesme kuvvetleri ve sıcaklık deney sonuçlarının Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağı ve Bulanık Sinir Ağından oluşan yapay zeka teknikleriyle modellenmesi amaçlanmıştır. Bunun için Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağı, Bulanık Sinir Ağı gibi yapay zeka tekniklerinin çıkarım, öğrenme sistemleri ve yapıları incelenmiştir. Daha sonra eldeki deney sonuçları üç yapay zeka tekniği de kullanılarak modellenmiştir. Test verileri üzerinde yapılan istatistiksel incelemelerle deney verilerini en iyi modelleyebilen yapay zeka tekniği ve diğer modelleme teknikleri arasında ki farklar araştırılmıştır.
