Sincap arama algoritması ile yapay sinir ağlarının eğitimi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BETÜL KARAKAŞ
Danışman: Sinem Kulluk
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yapay Sinir Ağları (YSA) karmaşık problemlerin çözümünde oldukça başarılı sonuçlar elde etmektedir. Yapay Sinir Ağlarının ağırlık değerlerinin belirlenmesi ve güncellenmesi ile ağın eğitilmesi mümkündür. Bu tez çalışmasında YSA eğitilmesinde son yıllarda geliştirilen Sincap Arama Algoritması kullanılmıştır (SSA). Uçan sincapların dinamik arama davranışlarını ve süzülme hareketlerini taklit eden bu algoritmanın performansı UCI makine öğrenme deposundan (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) alınan 6 sınıflandırma veri kümesi ve bir gerçek hayat verisi olan Oxford Mutluluk Ölçeği veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. MSE değerini minimize eden ağırlıkların bulunması ve test verileri için doğruluk değerlerinin maksimize edilmesi bu çalışmanın etkinlik ölçütleridir. En iyi sınıflandırma doğruluğunu veren parametrelerin belirlenmesi için çalışmada "Deney Tasarımı" gerçekleştirilmiştir. Test veri kümeleri üzerinde elde edilen sonuçlar ve karşılaştırmalar, SSA ile eğitilen YSA'nın yüksek doğruluklarla oldukça etkin sonuçlar verdiğini göstermektedir. Önerilen yöntemle diğer yöntemler arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını test etmek için "İstatistiksel Analiz" gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar neticesinde SSA kullanılarak eğitilen YSA'nın sınıflandırma problemlerinde oldukça etkin olduğu sonucuna varılmıştır. YSA'nın sınıflandırma performansı SSA ile eğitilerek arttırılmıştır.