Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

A Soft Computing Application Based On Artificial Neural Networks Training by Particle Swarm Optimization

Yıl 2013, Cilt: 17 Sayı: 2, 39 - 45, 11.07.2014

Kerim Çevik Hasan Koçer

Öz

A software conducting the soft computing based diagnosis of breast cancer was presented in this study. This software applies Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Neural Networks (ANN) techniques together. PSO was used in the learning algorithm of ANN which was used for classification. Breast cancer data set was taken from UCI (University of California, Irvine)’s database. According to the experimental results of our study, the ANN technique which realizes learning through PSO shows a better performance.

Anahtar Kelimeler

Soft computing Particle swarm optimization Artificial neural Networks Breast cancer

Kaynakça

  • Allahverdi, N., 2002. Uzman Sistemler Bir Yapay Zekâ Uygulaması. Atlas Yayın Dağıtım, İstanbul.
  • Awad, H., A., 2006. “A Novel Particle Swarm-Based Fuzzy Control
  • Conference on Fuzzy Systems, July 16-21, Canada. IEEE
  • International Çavuşlu, M., A., Karakuzu, C., Şahin, S. 2010. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Yapay Sinir Ağı Eğitiminin
  • Gerçeklenmesi”. Journal of Polytechnic, Vol: 13 No: 2 pp. 83-92. Üzerinde
  • Donanımsal Çevik, K., K., Dandıl, E. 2012. "Yapay Sinir Ağları İçin .Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi". Gazi Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol:5., No:1., pp. 19-28.
  • Ghoshal, S., P., 2004. “Optimizations of PID gains by

Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması

Yıl 2013, Cilt: 17 Sayı: 2, 39 - 45, 11.07.2014

Kerim Çevik Hasan Koçer

Öz

Bu çalışmada, meme kanseri hastalığının esnek hesaplama tabanlı teşhisini gerçekleştiren yazılım sunulmuştur. Yazılım, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ile Yapay Sinir Ağları (YSA) tekniklerinin bir arada uygulamaktadır. Sınıflandırma amacıyla kullanılan YSA' nın öğrenme algoritmasında PSO kullanılmıştır. Meme kanseri veri kümesi UCI (University of California, Irvine) veritabanından alınmıştır. Çalışmamızda aldığımız deneysel sonuçlara göre PSO ile öğrenme gerçekleştiren YSA tekniği hız açısından daha iyi performans göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Ensek hesaplama Parçacık sürü optimizasyonu Yapay sinir ağları Meme kanseri

Kaynakça

  • Allahverdi, N., 2002. Uzman Sistemler Bir Yapay Zekâ Uygulaması. Atlas Yayın Dağıtım, İstanbul.
  • Awad, H., A., 2006. “A Novel Particle Swarm-Based Fuzzy Control
  • Conference on Fuzzy Systems, July 16-21, Canada. IEEE
  • International Çavuşlu, M., A., Karakuzu, C., Şahin, S. 2010. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Yapay Sinir Ağı Eğitiminin
  • Gerçeklenmesi”. Journal of Polytechnic, Vol: 13 No: 2 pp. 83-92. Üzerinde
  • Donanımsal Çevik, K., K., Dandıl, E. 2012. "Yapay Sinir Ağları İçin .Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi". Gazi Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol:5., No:1., pp. 19-28.
  • Ghoshal, S., P., 2004. “Optimizations of PID gains by
Toplam 7 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Kerim Çevik

Hasan Koçer Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 11 Temmuz 2014
Yayımlandığı Sayı Yıl 2013 Cilt: 17 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Çevik, K., & Koçer, H. (2014). Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 17(2), 39-45.
AMA Çevik K, Koçer H. Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. SDÜ Fen Bil Enst Der. Mart 2014;17(2):39-45.
Chicago Çevik, Kerim, ve Hasan Koçer. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 17, sy. 2 (Mart 2014): 39-45.
EndNote Çevik K, Koçer H (01 Mart 2014) Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 17 2 39–45.
IEEE K. Çevik ve H. Koçer, “Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması”, SDÜ Fen Bil Enst Der, c. 17, sy. 2, ss. 39–45, 2014.
ISNAD Çevik, Kerim - Koçer, Hasan. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 17/2 (Mart 2014), 39-45.
JAMA Çevik K, Koçer H. Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. SDÜ Fen Bil Enst Der. 2014;17:39–45.
MLA Çevik, Kerim ve Hasan Koçer. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 17, sy. 2, 2014, ss. 39-45.
Vancouver Çevik K, Koçer H. Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. SDÜ Fen Bil Enst Der. 2014;17(2):39-45.

e-ISSN: 1308-6529