Yazar "Kaya, Esra" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 4 / 4
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Ayak numarası 40-44 arası olan kadınların ayakkabı satın alma davranışları ve yaşadıkları problemler(Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2021) Kaya, Esra; Güzel, SeldaAyakkabı konforunun öneminin arttığı günümüz koşullarında, giydiğimiz ayakkabılar büyük önem taşımaktadır. Çalışırken, spor yaparken veya günlük kullanımda, ayakkabıların ayak yapısına uyum sağması gerekmektedir. Bu çalışma hayatımızın her aşamasında kullandığımız ayakkabıların, standart numaraların dışında kalan numaraların üretimindeki eksikleri belirleyerek 40 - 44 arası ayak numarasına sahip kadınların satın alma davranışları ve yaşadığı sorunları saptamayı amaçlamaktadır. Araştırmanın amacı, büyük ayak numarasına sahip kadınların, ayakkabı satın alma davranışlarının, istenilen modelde ve istenilen numarada ayakkabı bulabilme olanaklarının tespit edilmesi ve ayrıca tasarım, üretim ve satıcı kaynaklarının arttırılmasına yönelik çalışmalara teşvik edilmesidir. Tarama modeli kullanılan bu araştırmanın evrenini İstanbul'da ikamet eden 40 - 44 arası ayak numarasına sahip kadınlar oluşturmaktadır. Araştırmanın örneklemini belirlemek için amaçlı örnekleme kullanılmıştır ve örneklem grubunu İstanbul il merkezinde yaşayan 140 kadın tüketici oluşturmaktadır. Araştırmaya katılan kadınlardan veri elde etmek amacıyla kullanılan anket formu 4 ana bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm, katılımcıların demografik özelliklerini belirlemeye yönelik sorulardan oluşmaktadır. Diğer bölümler ise kadınların ayakkabı satın alma davranışlarını belirlemeye yönelik, ayakkabı satın alırken tercih ettikleri özellikler ve yaşadıkları problemleri belirlemeye yönelik sorulardan oluşmaktadır. Araştırma kapsamında hazırlanan anket verilerinin istatiksel analizleri yapılmak üzere veriler SPSS paket programına aktarılmıştır. Elde edilen veriler analiz edilerek sonuçlar tablolar halinde verilmiştir. Tablolardan elde edilen en çarpıcı sonuçlar ise ayak numaralarının 40 ve 41 numaraları çoğunlukta olmak üzere 42 numaraya kadar var olduğu ve bu ayak numaralarına sahip kadınların büyük kısmını gençlik dönemi bireylerin oluşturduğu tespit edilmiştir. Ankete katılım sağlayan bütün yaş aralığındaki kadınların renk tercihlerinde çoğunlukla siyah rengi tercih ettikleri sonucuna ulaşılmıştır. Ayakkabı alışverişlerini ayakkabı mağazaları ile alışveriş merkezlerinden yaptıkları tespit edilmiştir. Ayakkabı malzemesi olarak deri malzeme, süsleme malzemesi tercihinde çoğunlukla bağcık tercih edilmiştir. Kapama malzemesi olarak öncelikli olarak bağcık, sonrasında ise fermuar tercih ettikleri sonucuna ulaşılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre kadınların ayakkabı tür ve model tercihlerinde orta ve yüksek topuklu yarım bot veya sandalet tercih ettiği görülmüştür. Katılımcıların bir diğer ayakkabı tercihleri ise gün içinde kullanımı rahat ve konfor sağlayan sneaker, bot ve parmak arası terlik olmuştur. Tercih edilen ayakkabıların ortak özellikleri ise düz veya düze yakın taban olmasıdır. Ayakkabı ana malzeme ve yardımcı malzemeler ile ilgi yaşanılan problemler arasında çoğunlukla deri malzemesinin çabuk deforme olması yer almaktadır.Öğe Banknote classification using artificial neural network approach(2016) Kaya, Esra; Yasar, Ali; Saritas, IsmailIn this study, clustering process has been performed using artificial neural network (ANN) approach on the pictures belonging to our dataset to determine if the banknotes are genuine or counterfeit. Four input parameters, one hidden layer with 10 neurons and one output has been used for the ANN. All of these parameters were real-valued continuous. Data were extracted from images that were taken from genuine and forged banknote-like specimens. For digitization, an industrial camera usually used for print inspection was used. The final images have 400x 400 pixels. Due to the object lens and distance to the investigated object gray-scale pictures with a resolution of about 660 dpi were gained. Wavelet Transform tool were used to extractfeatures from images. Four input parameters are processed in the hidden layer with 10 neurons and the output realizes the clustering process. The classification process of 1372 unit data by using ANN approach is sure to be a success as much as the actual data set. The regression results of the clustering process is considerably well. It is determined that the training regression is 0,99914, testing regression is 0,99786 and the validation regression is 0,9953, respectively. Based on the results obtained, it is seen that classification process using ANN is capable of achieving outstanding successÖğe Beyin Bilgisayar Arayüzü Uygulamalarında Motor Görüntüleme Eeg Sinyallerinin Analizi İçin Yeni Yaklaşımlar(Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2022) Kaya, Esra; Sarıtaş, İsmailThe concept of Brain-Computer Interface (BCI) has become one of the popular research topics recently as it allows people to express their thoughts and control different applications and devices without real action. An electroencephalogram (EEG) measures electrical potentials from the surface of a person's scalp and shows the activity of different brain regions. Communication between the brain and a computer or machine is usually provided by EEG signals because they are cost-effective and easy to implement not only in the medical field, but also in normal life. On the other hand, they are difficult to process efficiently due to their non-linearity and noisy nature, so BCI and EEG fields require continuous study and improvement. In this study, new adaptive filter algorithms based on correlation and signal decomposition methods that preserve both time and frequency domain properties have been developed for the improvement of Motor Imaging (MI) EEG signals used for the control of robotic vehicles. The success of the developed Correlation-Based Adaptive Wavelet Decomposition (CBAWD), Correlation-Based Adaptive Empirical Mode Decomposition (CBAEMD) and Correlation-Based Adaptive Variational Mode Decomposition (CBAVMD) methods was found by comparing the results of an elliptical bandpass filter which is traditionally used in EEG signal processing. The CBAVMD filter has been determined as the filtering method that gives the most successful result, according to both the other developed methods and the bandpass filter. In addition, in the study, EEG signals obtained from a healthy person on 20 different days, depending on a direction-based paradigm, were processed using notch filter, common mean reference, discrete value throwing and baseline correction. In order to ignore the effect of noise and changes caused by people and devices, the electrode channels and features that give the best classification result with machine learning have been chosen so that generalization can be made. These channels and features were applied to EEG signals from different people. In order to compare the obtained machine learning results with deep learning methods, the known Convolutional Neural Network (CNN) architecture was classified by adapting ResNet18 to different dimensions, using the ability to express EEG signals in different sizes. As a result, it was determined that deep learning (77.1%) gave better results than machine learning method v (68.6%) in MI EEG classification. In addition, in the ResNet18 one-, two- and three-dimensional study; It was seen that one-dimensional application was more successful than two- and three-dimensional applications in terms of both processing time and average binary classification accuracy (77.1%) obtained on a person-based basis. With one-dimensional ResNet18, 94.2% binary classification accuracy was obtained from the subject who received BCI training, while the highest binary classification accuracy was 81.8% from the subjects who did not receive BCI training.Öğe Classification of Wheat Types by Artificial Neural Network(2016) Yasar, Ali; Kaya, Esra; Sarıtas, IsmailIn this study, the types of wheat seeds are classified using present data with artificial neural network (ANN) approach. Seven inputs, one hidden layer with 10 neurons and one output has been used for the ANN in our system. All of these parameters were real-valued continuous. The wheat varieties, Kama, Rosa and Canadian, characterized by measurement of main grain geometric features obtained by X-ray technique, have been analyzed. Results indicate that the proposed method is expected to be an effective method for recognizing wheat varieties. These seven input parameters reaches the 10-neurons hidden layer of the network and they are processed and then classified with an output. The classification process of 210 units of data using ANN is determined to make a successful classification as much as the actual data set. The regression results of the classification process is quite high. It is determined that the training regression R is 0,9999, testing regression is 0,99785 and the validation regression is 0,9947, respectively. Based on these results, classification process using ANN has been seen to achieve outstanding success