Bu makale, Asenkron Motorlarýnýn (IM veya ASM) Volt-Hertz (V/f) tabanlý hýz kontrolünü iyileþtirmek için bir yöntem ve karþýlaþtýrmalý bir çalýþma ve sunmaktadýr. Bu amaçla, özellikle farklý yük ve hýz koþullarýnda çalýþan üç fazlý asenkron motorlarýn V/f tabanlý hýz kontrol performansý açýsýndan sinüzoidal darbe geniþlik modülasyonu (SPWM) ve uzay vektör darbe geniþliði modülasyonu (SVPWM) teknikleri incelenip deðerlendirilmiþtir. Bu bakýmdan, literatürden farklý bir çalýþmadýr. Her iki tekniðin yukarýda belirtilen kontrol yöntemi üzerindeki kararlý ve geçici hal etkileri çeþitli örnek durumlar üzerinde analiz edilmiþtir. Daha sonra, kalkýþ performansýný artýrmak için her iki PWM yönteminde de düzeltilmiþ referans komut tekniðine eþlik eden ayarlanabilir yükseltici gerilim uygulamasý önerilmiþtir. Her iki PWM modeli için yapýlan tüm araþtýrmalar ayný koþullar altýnda gerçekleþtirilmiþtir. SVPWM tekniði birçok durumda daha etkin sonuçlar vermesine raðmen, kontrol yöntemi üzerindeki performans açýsýndan SPWM tabanlý uygulamalarda önerilen yöntem dikkate deðer iyileþtirmeler saðlamaktadýr. Bu çalýþmanýn bir yeniliði olarak, düþük maliyetli mikrodenetleyici için daha düþük hesaplama yükü olan SPWM uygulamasýnda karþýlaþýlan düþük frekansta kötü kontrol performansý, DC hat akýmýna göre oransal olarak deðiþen düzeltilmiþ referans komutlarýyla birlikte uygulanan ayarlanabilir yükseltici gerilim yöntemi ile iyileþtirilebileceði gösterilmiþtir.

This paper presents a comparative study and a method to improve Volt-Hertz (V/f) based speed control of Induction Motors (IMs). For this purpose, Sinusoidal Pulse Width Modulation (SPWM) and space vector pulse width modulation (SVPWM) techniques are investigated and evaluated, especially from the point of their control performance on the V/f-based control for three-phase IMs working at different load and speed conditions. From this aspect, it is a different study from the literature. Steady and transient effects of both techniques on the above mentioned control methods are analyzed for several case studies. Afterwards, adjustable boost voltage application with modified reference commands technique is proposed for both PWM methods in order to improve start-up performance. All investigations for both PWM models are carried out under the same conditions. Although SVPWM technique gives more effective results in many cases, the proposed method provides noticeable improvements on SPWM-based applications from point of performance on the control method. As a novelty of this study, it is shown that, the bad performance of the control method at low frequency in SPWM application, which has lower computational burden for low cost microcontroller, can be improved by applying adjustable boost voltage along with modified references that are proportional to the DC bus current.

Günümüzde fosil yakýt kullanýmýnýn çevresel zararlarý hakkýndaki bilincin artmasý ve bu yakýtlarýn rezervlerindeki azalmadan dolayý temiz ulaþým konusu ilgi çekmektedir. Elektrikli Araçlar (EA) bu alandaki önemli alternatiflerdendir. Diðer batarya türlerine kýyasla kendiliðinden boþalma oranlarýnýn düþük olmasý ve yüksek enerji yoðunluðuna, yüksek güç yoðunluðuna ve yüksek açýk devre gerilimlerine sahip olmalarý nedeniyle lityum tabanlý bataryalar EA uygulamalarýnda yoðunlukla tercih edilir. Bataryalarýn performansý zaman ve kullaným ile azalýr. Bu nedenle EA uygulamalarýnda bataryanýn saðlýk ve ömür bilgisi önemlidir. Bu çalýþmada batarya saðlýðý Göreceli Kapasite (GK) cinsinden ifade edilmiþ ve basit bir GK tahmin metodu önerilmiþtir. GK bataryanýn güncel ve nominal kapasite deðerlerinin karþýlaþtýrýlmasýdýr. Önerilen metotta GK bataryanýn Referans Çevrim Sayýsý (RÇS) kullanýlarak elde edilmektedir. Bu amaçla bataryanýn terminal geriliminin belirli sinyaller altýnda deðiþimine baðlý olarak bir RÇS modeli geliþtirilmiþtir. Daha önceki çalýþmalarda önerilmiþ bir batarya modeli yaþlanma etkilerini de içerecek þekilde geliþtirilmiþ, bataryanýn farklý RÇS’deki davranýþýnýn benzetimi yapýlmýþtýr. Farklý RÇS’deki bataryalarýn ayný test sinyaline verdikleri tepkiler terminal gerilimindeki deðiþimler üzerinden incelenmiþtir. Bu deðiþimler sayýsal büyüklüklere dönüþtürülerek RÇS modeli oluþturulmuþ, RÇS-GK iliþkisinden faydalanýlarak GK elde edilmiþtir. Metodun geçerliliði deneysel olarak da teyit edilmiþtir.

Depending on the consciousness about environmental harms of fossil fuel usage and depletion in their reserves, the interest on clean transportation is rising today. Electric vehicles (EV) are important alternatives on clean transportation. In EV applications, lithium based batteries are commonly preferred due to their relatively high energy and power densities, higher open circuit voltages and lower self-discharge rates, when compared to other secondary battery types. Performance of a battery decreases with age. Therefore battery health and life information is important for reliable operation in EV applications. In this study battery health is represented in terms of relative capacity (RC) which is the comparison between actual and nominal capacity values of a battery and a simple RC estimation method is proposed. In the method, RC is estimated by using relative cycle number by using reference cycle number (RCN). For this purpose a RCN model, which is based on the change of terminal voltage under a significant load signal, is developed. A battery model, which was proposed in an earlier study is improved in order to reflect aging effects. Behaviors of batteries in different reference cycles are simulated. Different responses of batteries to the same load signal, by means of differences in terminal voltages are investigated. These differences are transformed to numerical quantities to develop RCN model and thereafter RC is estimated by using the relationship between RCN and RC. The method is validated with experiments.

Beyin bilgisayar arayüzleri (BBA) sadece beyinde üretilen iþaretleri kullanarak çeþitli elektronik cihazlarý kullanmayý olanaklý hale getiren sistemlerdir. Bu sistemlerin yüksek baþarýmlý olabilmesi için bu iþaretlerden çýkarýlan öznitelik yöntemleri ve bu iþaretlere uygulanan sýnýflandýrýcý yöntemleri önemlidir. Bu çalýþma ile motor hayaline dair kaydedilen EEG tabanlý BBA iþaretlerinden yüksek sýnýflandýrma doðruluðu elde edebilmek için iþaretlerin etkin zaman dilimlerinden çýkarýlmýþ özniteliklerle sýnýflandýrma doðruluðunun artýrýlmasýna yönelik bir yöntem önerilmiþtir. Öznitelikler, etkin zaman dilimleri belirlenen EEG iþaretlerine Hilbert Dönüþümü’nün uygulanmasý ve iþaretin türevlerinin ortalamasýnýn alýnmasýyla elde edilmiþtir. BCI Competition 2003 yarýþmasýnda kullanýma sunulmuþ 2-sýnýflý motor hareketi hayaline dayalý Data Set Ia isimli veri kümesinden çýkarýlan öznitelikler destek vektör makineleri, k-en yakýn komþuluk ve doðrusal ayrým analizi ile test edilerek performans karþýlaþtýrmasý yapýlmýþtýr. Destek vektör makineleri ile test veri kümesi üzerinde %91.46 oranýnda yüksek bir sýnýflandýrma doðruluðu elde edilmiþtir. Bu sýnýflandýrma doðruluðu EEG iþaretinin bir denemesine ait tüm örneklemelerin kullanýlmasý durumunda elde edilen sýnýflandýrma doðruluðundan %17.40 daha yüksektir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin belirlenen öznitelik çýkarma yöntemi ve destek vektör makinalarý sýnýflandýrýcýsýyla birlikte EEG iþaretlerinden elde edilen sýnýflandýrma doðruluðunu dikkat çekici miktarda arttýrdýðýný ve hesaplama karmaþýklýðýný ise azalttýðýný göstermiþtir.

Brain computer interfaces (BCI) are systems which make it possible to use various electronic devices using only the signals produced in the brain. In order to ensure high performance of these systems, feature methods extracted from these signals and classifier methods applied to these signals are important. With this study, We proposed a method to obtain high classification accuracy from EEG based BBA signals recorded on the motor imaginary with the extracted features in the active time segments. Features were obtained by applying the Hilbert Transform to the active time segments selected EEG signs and calculating the average of the derivatives of the signs. Features extracted from two-class motor imaginary Data Set Ia (Presented at the BCI Competition 2003 competition) were analyzed by support vector machines, k-nearest neighborhood and linear discriminant analysis. Then the performance of the classifiers was compared. A high classification accuracy of 91.12% is calculated on the test dataset with support vector machines. This classification accuracy is 17.06% higher than the classification accuracy obtained in the case of using all samples of a trial of the EEG signal. As a result, the proposed method increased the accuracy of classification in a remarkable amount and reduced computational complexity with the feature extraction methods and support vector machine classifier.

Ulaþým sistemlerinin elektrifikasyonu üzerine son zamanlarda artan ilgi ile birlikte, elektrikli araçlar üzerine gerçekleþtirilen çalýþmalar büyük ivme kazanmýþtýr. Ancak elektrikli araçlar daðýtým seviyesinden elektrik güç sistemine baðlandýklarýndan dolayý artan elektrikli araç þarj gereksinimi nedeniyle sistemde önemli bir güç talebi artýþý oluþacaktýr. Bireysel olarak elektrikli araçlarýn daðýtým sistemine asgari yükü getirecek þekilde koordine edilmesi oldukça zor olsa da özellikle elektrikli araç toplu park bölgeleri bünyesinde ilgili þarj iþleminin yönetimi etkin bir opsiyondur. Bu durum özellikle son zamanlarda akýllý þebekeler kapsamýndaki talep cevabý konsepti ile de iliþkilendirilmektedir. Bu baðlamda bu çalýþmada, pik güç azaltýmý tabanlý bir talep cevabý stratejisinin gereksinimini karþýlayacak ve ayný zamanda ilgili þarj gücü deðiþiminin yük faktörünü azami hale getirecek þekilde bir iþletim saðlayacak bir enerji yönetim stratejisi önerilmektedir.

Together with the increasing attention on the electrification of transportation systems, the studies realized on electric vehicles have gained a great acceleration. However, as the electric vehicles are connected to the electric power system from the distribution level, an important power demand increase will occur in the system due to the electric vehicle charging requirements. Even the coordination of individual electric vehicles so as to bring minimum loading to the distribution system is significantly hard, especially the management of the relevant charging process within the electric vehicle parking lots is an effective option. Specifically, this issue has been linked with the demand response concept in smart grid content. In this regard, in this study an energy management strategy that can ensure the requirements of a peak power reduction oriented demand response strategy and can provide an operation that maximizes the load factor of the relevant charging power variation is proposed.

Günümüzde içme suyu þebekeleri hemen hemen her yerleþim bölgesinde mevcuttur ve içme suyu þebekesi yönetimi kaçýnýlmaz bir sorundur. Özellikle bu þebekeler çoðu yerlerde, kiþilerin inisiyatifine baðlý olarak kontrolsüz bir þekilde yönetilmektedir. Bu sebeple enerji tüketimi, su sarfiyatý ve insan gücü kaybý oldukça fazladýr. Ýçme suyu þebekelerinde temelde yüksek noktalarda su depolarý bulunmakta, alçak noktalarda ise pompa istasyonu ile depolara su gönderilmektedir.
Otomasyonsuz sistemlerde pompa istasyonundaki motor depolara görevli kiþinin pompayý çalýþtýrmasý ile su göndermektedir. Eðer depo ile pompa istasyonu arasýnda haberleþme yoksa, kontrolsüz olarak zamanlamalý çalýþtýrýlan pompa ile depo taþmaktadýr. Bu sebeple su sarfiyatý, pompanýn elektrik sarfiyatý ve sistemi çalýþtýrýp kontrolü saðlayan insan gücü kaybý ile motorun mekanik ömrünün azalmasý en önemli kayýplardýr.
Bu çalýþmada Ankara ili Kýzýlcahamam ilçesinin içme suyu þebekesinin, bilgisayar kontrollü otomasyon sistemine çevrilmesi saðlanmýþtýr. Ýlçede içme suyu için 7 su deposu ve 8 pompa istasyonu bulunmaktadýr. Çalýþmanýn tamamlanmasý ile su depolarýnýn taþmasý veya depolarýn boþ kalmasý engellenmiþtir. Ayrýca pompa arýzalarý, elektrik sarfiyatý ve sistem kontrolünü saðlayan çalýþan sayýsý minimuma indirgenmiþtir. Uygulanan sistem 2011 yýlýndan günümüzde aktif olarak kullanýlmaktadýr.

Today, water supply networks are available in almost residential area and water supply network management is an inevitable question. In particular, this network is managed in the villages and districts in an uncontrolled manner due to the initiative of the people. For this reason, energy consumption, water consumption and loss of human power are considerable. In the water supply networks basically there are water reservoirs at high points and in the low points water is being pumped with pump station.
In automation-free systems, the engine in the pump station is flooded with water. If there is no communication between the tank and the pumping station, the tank is run with uncontrolled timed pump. For this reason, water consumption, pump power consumption and loss of man power that enables the system to operate and control and the decrease of the engine mechanical life are the most important losses. In order to eliminate these problems, automation works of water supply networks are being developed more and more day by day.
In this study, the water supply network of Kýzýlcahamam district of Ankara was converted into a computer controlled automation system. There are 7 water tanks and 8 pumping stations for drinking water in the district. With the completion of the work, the flood of water tanks or the storage of the tanks is prevented. In addition, the number of employees providing pump failures, electricity consumption and system control has been reduced to a minimum.
The applied system has been actively used from 2011 to today.

Bu çalýþmada, LLC topolojisi kullanýlarak çift transformatör yapýsý ile transformatörlerin primer taraflarý seri sekonder taraflarý paralel baðlý olacak þekilde rezonanslý dönüþtürücü ele alýnmýþtýr. Seri rezonans karakteristiði sayesinde güç Mosfet’leri sýfýr gerilim altýnda iletime girmektedir, böylece yarý iletkenler üzerindeki kayýplar azalmýþtýr. Önerilen dönüþtürücüde transformatörlerin primer sargýlarý birbirlerine seri baðlanmýþtýr, bu sayede çýkýþ tarafýna akým dengeli bir þekilde saðlanmýþtýr. Sekonder tarafta transformatörlerin sargýlarý birbirlerine paralel baðlanmýþtýr böylece yük akýmý eþit biçimde daðýtýlmýþ ayný zamanda transformatörlerin sekonder sargýlarýnýn ve çýkýþ doðrultucu diyotlarýnýn akým stresi azalmýþtýr. Bu çalýþmada LLC rezonanslý dönüþtürücünün çalýþma prensibi ele alýnmýþtýr ve OLED TV güç kaynaklarý için 24V/20A çýkýþlý devrenin PSIM simülasyon modeli ve prototipi oluþturulmuþtur.

This study aims to come out with a double transformer resonant converter design that is serially connected in the primary part and parallel connected in the secondary part while using LLC topology. With the help of serial resonance characteristics, the power MOSFETs are conducted at zero voltage switching, therefore the switching power losses on the semiconductor devices are minimized. In the recommended converter, the primary part of two transformers are connected in series in order to transmit the load currents to output in a balanced manner. In the secondary part, the transformers are parallel connected in order to provide equal distribution of load currents. This, in return, decreased the current stresses on the secondary part of the transformers and on the output rectifying diodes. This study provides the working principle of the series resonant LLC converter topologies by designing the PSIM simulation model and laboratory prototype with 24V/20A output for OLED TV power source.

Bu makalede, kompakt bir yapýya sahip geniþ bantlý bant durduran mikroþerit filtre tasarýmý önerilmektedir. Önerilen filtre, kývrýlmýþ mikroþerit hatlarla oluþturulmuþ menderes biçimli açýk halka rezonatörün alt kenarýna kapasitif yükleme yapýlarak tasarlanmaktadýr. Giriþ-çýkýþ portlarý birbirine yüksek empedansa sahip bir iletim hattý ile baðlý olup, kapasitif yükleme bu hatta interdijital kapasitörler vasýtasýyla yapýlmaktadýr. Tasarlanan filtrede durdurma bandýnýn üst ve alt frekanslarýnda oluþturulan yansýma sýfýrlarý sayesinde yüksek seçicilik elde edilebilmektedir. Bu yansýma sýfýrlarýnýn kontrolü devredeki çeþitli parametrelerdeki deðiþimlerle saðlanmaktadýr. Ayrýca, durdurma bandý içerisinde iki adet iletim sýfýr mevcuttur. Durdurma bandýnýn bant geniþliði ve merkez frekansý da kontrol edilebilmektedir. Tasarlanan filtre, önerilen çalýþmalarýn geçerliliðinin ortaya konulabilmesi amacýyla 10.2 baðýl dielektrik sabitine ve 1.27 mm taban kalýnlýðýna sahip RT/Duroid malzeme üzerinde imal edilmiþtir. Yaklaþýk 2.57 GHz merkez frekansýnda 1.22 GHz bant geniþliðine sahip filtrenin ölçüm sonuçlarýnýn simülasyon sonuçlarýyla oldukça iyi bir uyum içerisinde olduðu gözlenmiþtir. Ölçüm sonuçlarýnda yansýma kaybý ve bant içi araya girme kaybý sýrasýyla -0.3 dB ve -20 dB’den daha iyi olacak þekilde elde edilmiþtir.

In this paper, a wideband microstrip bandstop filter design having a compact size is proposed. The proposed filter is designed by making a capacitive loading to the bottom side of a meandered open loop resonator formed by folded microstrip transmission lines. Input-output ports are connected to each other with a high impedance transmission line and capacitive loading is achieved by interdigital capacitors to this transmission line. In the designed filter, high selectivity can be obtained by means of reflection zeros occurred at the upper and lower frequencies of the stopband. Control of those reflection zeros is achieved by the changes in various parameters of the circuit. Besides, there are two transmission zeros inside the stopband. Bandwidth and center frequency of the stopband can also be controlled. In order to prove the validity of the proposed study, the designed filter was fabricated on an RT/Duroid substrate having a dielectric constant of 10.2 and a thickness of 1.27 mm. Measured results of the filter with a center frequency of approximately 2.57 GHz and a bandwidth of 1.22 GHz have been observed in a very good agreement with the simulated results. In the measurements, return loss and in-band insertion loss have been obtained as -0.3 dB and better than -20 dB, respectively.

Günümüzde yüksek çözünürlüklü televizyonlar, kameralar, akýllý telefonlarýn kullanýmý ile birlikte yüksek çözünürlüklü video uygulamalarýna talep duyulmaktadýr. Bu cihazlardaki güç tüketimi ve sýnýrlý hafýza gibi kýsýtlardan dolayý da düþük iþlem yüküne sahip video kodlama yöntemlerine ihtiyaç artmaktadýr. Video kodlama standartlarýnda halen en fazla iþlem yükü hareket kestirimi kýsmýndadýr. Bu çalýþmada düþük iþlem yüküne sahip, düþük bit derinliði gösterimi temelli bir hareket kestirimi yöntemi önerilmektedir. Bu yaklaþýmda video çerçeveleri tümlev imge kullanýlarak etkin bir þekilde ikilileþtirilmekte ve video çerçevelerinin iki bit ile gösterimi elde edilmektedir. Elde edilen ikili çerçeveler üzerinden geleneksel mutlak farklar toplamý (SAD) yerine donanýma daha uygun olan dýþaran veya (EX-OR) operasyonu kullanýlarak uyumlama iþlemi yapýlmaktadýr. Hareket kestiriminde ikilileþtirme iþlemi gerçekleþtirirken tümlev imge kullanýlmasý ilk kez bu çalýþmada önerilmektedir. Önerilen yöntem, literatürde mevcut olan 1-bit dönüþüm (1BT) temelli yaklaþýmlara kýyasla hareket kestirim doðruluðunu geliþtirirken iki bit dönüþüm temelli yaklaþýmlarýn baþarýsý ile hemen hemen ayný seviyede olmaktadýr.Bunun yanýnda özellikle ikilileþtirme aþamasýnda bu yöntemlerin iþlem yükünü azaltmaktadýr.

Today, high resolution video applications are demanded with the use of high resolution televisions, cameras, smart phones. The requirement for low processing load video coding methods increase due to constraints such as power consumption and limited memory in these devices. In video coding standards, most of the processing load still originates from the motion estimation part. In this study, a low bit depth representation based motion estimation method that has low computational load is proposed. In this approach, video frames are binarized efficiently by using integral image and the representation of video frames in terms of two bits is performed. Matching operation is carried out on these binary image frames using hardware friendly EX-OR operation instead of conventional SAD (Sum of Absolute Difference This study is the first attempt of using the integral image for the binarization process in the motion estimation. While the proposed method improves the motion estimation accuracy compared to the 1BT based approaches available in the literature, it provides similar motion estimation performance with the two bit depth based approaches. Additionally, it reduces the processing load of these methods, especially during the binarization phase.

Genelleþtirilmiþ Regresyon Yapay Sinir Aðý (GRYSA) radyal tabanlý çalýþan ve genellikle tahminleyici olarak kullanýlan denetimli-öðrenimli bir yapay sinir aðý (YSA) modelidir. Kolay modellenebilmesinin yanýnda hýzlý ve tutarlý sonuçlar üretmesi bu algoritmanýn güçlü yanlarýný oluþturmaktadýr. Ancak GRYSA tahmin mekanizmasýnda, eðitim veri setindeki her örnek veri için örüntü katmanýnda bir adet nöron tutulmaktadýr. Bu nedenle, eðitim veri setinin çok büyük olduðu çalýþmalarda örüntü katman yapýsý örnek verilerinin sayýsýyla ayný oranda büyümekte, yapýlan iþlem sayýsý ve bellek gereksinimi artmaktadýr. Bu çalýþmada, GRYSA algoritmasýnýn iþlem sayýsýný azaltmaya yönelik olarak literatürde daha önce de denenmiþ olan k-ortalama kümeleme algoritmasý ön-iþlemci olarak kullanýlmýþ, literatürdeki çalýþmalardan farklý olarak, bu çalýþmalarýn performansýný negatif anlamda etkileyen kümeler arasýna düþen test verileri bulunarak aykýrý veri oluþmasýnýn önüne geçilmiþtir. Böylece, örüntü katmanýndaki bellek ihtiyacý ve iþlem sayýsý azaltýlýrken, kümeleme algoritmasýnýn eklenmesi ile performansta ortaya çýkan negatif etki büyük oranda giderilmiþ ve yaklaþýk %90 daha az eðitim verisi ile neredeyse ayný tahmin sonuçlarý elde edilmiþtir.

Generalized Regression Neural Network (GRNN), is a radial basis function based supervised learning type Artificial Neural Network (ANN) which is commonly used for data predictions. In addition to its easy modelling structure, being fast and producing accurate results are the other strong features of it. On the other hand, GRNN employs a neuron in pattern layer for each data sample in training data set. Therefore, for huge data sets pattern layer size increases proportional to the number of samples in training data set, memory requirement and computational time also increase excessively. In this study, in order to reduce space and time complexity of GRNN, k-means clustering algorithm which had been used as pre-processor in the literature is utilized and outlier data emergence which affects the performances of previous studies negatively, is prevented by identifying test data located between clusters. Hence, while memory requirement in pattern layer and number of calculations are reduced, negative effect on the performance emerged by the use of clustering algorithm is significantly removed and almost the same prediction performances to that of standard GRNN are achieved by using %90 less training samples.

Yarý-gözetimli veri sýnýflandýrma, makine öðrenme ve veri madenciliðinde önemli bir çalýþma alanýdýr çünkü az sayýda etiketli ve çok sayýda etiketsiz veri içeren veri kümeleri ile ilgilenmektedir. Gerçek hayat veri kümelerinin çoðu bu özelliði taþýdýðýndan birçok araþtýrmacý bu alana ilgi duymaktadýr. Bu makalede yarý-gözetimli veri sýnýflandýrma problemlerinin çözümü için kolektif bir yöntem önerilmiþtir. Konuyu daha iyi anlamak için R1 de tanýmlý veri kümeleri oluþturup önerilen algoritmalar bu veri kümelerine uygulanmýþtýr. Geliþkin tekniklerle karþýlaþtýrma yapmak için en iyi bilinen WEKA makine öðrenme programý kullanýlmýþtýr. Çalýþmalar UCI veri kümesi deposunda bulunan gerçek hayat veri kümeleri üzerinde uygulanmýþtýr. 10 katlý çapraz geçerlilik ölçütü kullanýlarak elde edilen deðerlendirme sonuçlarý tablolarda sunulmuþtur.

Semi-supervised data classification is one of significant field of study in machine learning and data mining since it deals with datasets which consists both a few labeled and many unlabeled data. The researchers have interest in this field because in real life most of the datasets have this feature. In this paper we suggest a collective method for solving semi-supervised data classification problems. Examples in R1 presented and solved to gain a clear understanding. For comparison between state of art methods, well- known machine learning tool WEKA is used. Experiments are made on real –world datasets provided in UCI dataset repository. Results are shown in tables in terms of testing accuracies by use of ten fold cross validation.

Günümüzde makine öðrenmesi yöntemleri bilgisayarlarýn daha doðru eylemler gerçekleþtirmesi amacýyla birçok farklý þekilde kullanýlmaktadýr. Bu amaçla kullanýldýklarý bir alan kimlik hýrsýzý web sitelerinin tespit edilmesidir. Kimlik hýrsýzlýðý, önemli kiþisel bilgileri çalmak amacýyla güvenilir web sitelerini taklit eden sahte web sitelerinin oluþturulduðu çevrimiçi bir saldýrý biçimidir. Bu tehlikeyi gerçekleþmeden önlemek amacýyla web sitelerinin farklý özelliklere dayanarak kimlik hýrsýzý bir site olup olmadýðýnýn belirlenmesi önemlidir. Bu çalýþmada, bir web sitesinin kimlik hýrsýzý olup olmadýðýný tahmin etmek amacýyla AdaBoost, çok katmanlý algýlayýcý, destek vektör makinesi, karar aðacý, en yakýn k komþu, Naïve Bayes ve rastgele orman makine öðrenmesi yöntemleri 9 farklý özellik içeren 1353 örnekten oluþan bir veri kümesinden yararlanarak karþýlaþtýrýlmýþtýr. Eðitim ve sýnama þeklinde ikiye bölünmüþ veri kümesiyle yapýlan deneylerde karar aðaçlarýndan oluþturulan bir topluluk öðrenme yaklaþýmý olan rastgele orman yöntemi, karþýlaþtýrýlan diðer yöntemlere göre daha baþarýlý olsa da çapraz doðrulamanýn kullanýldýðý durumda çok katmanlý algýlayýcý daha yüksek bir baþarým elde etmiþtir.

Today, machine learning approaches are used to make computers act more accurately for various purposes. In this manner, one area in which the machine learning approaches are used is the detection of phishing web sites. Phishing is an online threat, which depends on creating a fake web site that mimics a trustworthy web site to steal important personal information. It is important to predict whether a website is a phishing website in order to avoid this danger before it happens. In this study, AdaBoost, multilayer perceptron, support vector machine, decision tree, k-nearest neighbors, Naïve Bayes and random forest machine learning techniques are compared to predict the purpose of a website. This comparison is performed by experimenting over a dataset containing 1353 instances with 9 different features. The experimental evaluation is performed in two different settings. The first setting based on splitting the data into training and test sets. In this setting the evaluation results show that the random forest algorithm, which is an ensemble learning approach based on decision trees, outperforms other compared approaches. On the other hand, in the second setting based on cross validation, multilayer perceptron shows a better performance.

Metin Sýnýflandýrma Doðal Dil Ýþleme (DDÝ) alanýnda önemli bir yere sahiptir. Son zamanlarda metinsel verilerin artmasý ve otomatik etiketlenmesi gerekliliði, metin sýnýflandýrma probleminin önemini artýrmýþtýr. Geleneksel yaklaþýmlardan öne çýkan kelime torbasý yöntemi yýllardýr metin sýnýflandýrmasýnda baþarýlý olmaktadýr. Son zamanlarda sinir aðlarý dil modelleri DDÝ problemlerine baþarýlý bir þekilde uygulanmýþ ve bazý alanlarda büyük baþarý kaydetmiþlerdir. Yapay Sinir Aðlarý (YSA) temelli mimarilerin en önemli avantajý daha etkili kelime ve metin gösterilimlerin oluþturmasýdýr. Bu gösterilimler, geleneksel yöntemlere göre daha az boyutlu ve daha etkili bulunmuþtur. Özellikle anlambilimsel ve sözdizimsel analizlerde baþarýlý uygulamalar yapýlmýþtýr. Öte yandan daha uzun vektörlerle gösterilim kullanan geleneksel kelime torbasý yöntemleri, metin gösterilimleri anlamýnda hala gücünü korumaktadýr. Ancak Türkçe için bu iki yaklaþýmýn herhangi bir karþýlaþtýrýlmasý yapýlmamýþtýr. Bu çalýþmada, geleneksel kelime torbasý yaklaþýmý ile sinir aðý temelli yeni gösterilim yaklaþýmlarý metin sýnýflandýrmasý açýsýndan karþýlaþtýrýlmýþtýr. Bu çalýþmalarda gördük ki etkili özellik seçimleri geleneksel yöntemlerinin hala yeni kuþak kelime gömme (word embeddings) yaklaþýmý ile yarýþacak düzeydedir. Son olarak deneylerimizi bu iki yaklaþým açýsýndan çeþitlendirerek raporladýk ve Türkçe için baþarýlý metin sýnýflandýrma mimarisini bu raporda ayrýntýlý tartýþtýk.

Text categorization plays important role in the field of Natural Language Processing. Recently, the rapid growth in the amount of textual data and requirement of automatic annotation makes the problem of text categorization more important. As a prominent one of the traditional methods, the bag-of-words approach has been successfully applied to text categorization problem for years. Recently, Neural Network Language Models (NNLM) have achieved successful results for various problems of Natural Language Processing (NLP). The most important advantage of the NNLM is to provide effective word and document representations. Those representations are lower dimensional and are found to be more effective than traditional methods. They have been exploited successfully for semantic and syntactic analysis. On the other hand, the traditional bag-of-words approaches that use one-hot long vector representation are still considered powerful in terms of their accuracy in document classification. However, comparing these approaches for Turkish language has not been attempted before. In this study, we compared them within a variety of analysis. We observed that the traditional bag-of-word representation utilizing an effective feature selection and a machine learning algorithm aligned with it have comparable performance with new generation vector based methods, namely word embeddings. In this study, we have conducted various experiments comparing these approaches and designated an effective text categorization architecture for Turkish Language.

Günümüzde internet kullanýmýnýn hýzlý bir þekilde yaygýnlaþmasýyla bilgilere eriþim daha kolay bir hale gelmiþtir. Fakat bu durum veritabaný bütünlüðünün korunuyor olmasý gibi sorunlarý da ortaya çýkarmýþtýr. Son yýllarda veritabaný bütünlüðü önemini arttýran bir konu haline gelmiþtir ve bu alandaki çalýþmalar gittikçe artmaktadýr. Ýliþkisel veritabanlarý üzerinde yapýlan çalýþmalarýn çoðunda elde edilen damga bilgisi yine orijinal veritabanýnýn içinde tutulmaktadýr. Bu durum, veritabaný üzerinde tolere edilebilecek boyutta olsa da bozulmalara neden olmaktadýr. Önerilen yöntemde ise elde edilen damga bilgisi veritabanýndan baðýmsýz olarak gönderilerek sýfýr damgalama þemasý uygulanmýþtýr. Bu yöntemde öncelikle veritabaný gruplara ayrýlmaktadýr. Ardýndan her grup bir matris olarak ele alýnarak ayrýk kosinüs dönüþümü (AKD) katsayýlarý hesaplanmaktadýr. Hesaplanan AKD katsayýlarýn pozitif veya negatif olmasý durumuna göre 1 veya 0 olarak etiketlenir. Her grup için bu AKD katsayýlarýnýn hesaplanmasý ve etiketleme iþlemlerinin ardýndan grup damgalarý birleþtirilerek tüm veritabaný için damga bilgisi üretilmiþ elde edilmiþ olur. Veritabaný üzerindeki deðerlerde meydana gelecek herhangi bir deðiþiklik, hesaplanan AKD katsayýlarýný da deðiþtirecek ve yapýlan herhangi bir saldýrý grup seviyesinde algýlanabilecektir. Yapýlan çalýþmada kullanýlan AKD, iliþkisel veritabanlarýnýn damgalanmasýnda ilk defa kullanýlmýþtýr. Deneysel çalýþmalar sonucunda önerilen yöntemin, veritabanýndaki deðiþimleri benzer çalýþmalara göre daha hassas bir þekilde tespit edebildiði gözlemlenmiþtir.

Nowadays rapid increase of the internet usage makes the data easily accessible.. On the other hands, this situation arises another problem like protection of the database integrity. In recent years, database integrity protection becomes more popular and number of the works in this field is increasing in each day. Most works which are related with relational databases hides watermark information, which is generated from the current database, into the same database. This situation causes the data corruptions, which may be tolerable, on the database itself. Proposed method applies zero database watermarking scheme by transferring watermark information as a side information. The method divides the database into groups as the first step and then Discrete Cosine Transform (DCT) is applied by the method on each group which is represented by a matrix. Computed DCT coefficients are labeled as zero or one according to their signs. After computing coefficients and labeling operations for each groups, the watermark information for whole database will be obtained by concatenating groups’ watermarks. Computed DCT coefficients will change if any modification has been occurred on the database and any attack could be detected at the group level. DCT is used by the method to obtain watermark information from the database at first time in the literature. Experimental results indicate that the proposed method can detect tampering on the database with finer accuracy compared to similar works.

Karesel atama problemi (KAP), NP-hard sýnýfýndaki en zor kombinatoryal optimizasyon problemlerinden birisidir. Problemin zorluðundan dolayý birçok araþtýrmacý tarafýndan çalýþýlmaktadýr. Bu çalýþmada tavlama benzetimi yöntemi MATLAB platformunda paralelleþtirilerek bir KAP kütüphanesi olan QAPLIB’den alýnan 36 örnek problem çözülmüþtür. Deðiþik paralelleþtirme yöntemlerinin performanslarý kullanýlan problemler için karþýlaþtýrýlmýþtýr. Sonuç olarak seri tavlama benzetimi yöntemiyle karþýlaþtýrýldýðýnda, paralel yöntemlerin uygun parametreler kullanýldýðýnda daha iyi sonuçlar verdiði görülmüþtür.

The quadratic assignment problem (QAP) is one of the most difficult combinatorial optimization problems in the NP-hard class. Due to the difficulty of the problem, many researchers have been studying it. In this work, the simulated annealing method is parallelized on MATLAB platform and solved 36 problems from QAPLIB which is a QAP library. The performances of different parallelization methods are compared for the problems used. As a result, when compared with the serial simulated annealing method, it is seen that the parallel methods give better results when the appropriate parameters are used.

Yazýlým kalitesinin somut bir þekilde ölçülebilmesi için kullanýlan sayýsal yazýlým metrikleri içinde bilinen ve yaygýn þekilde kullanýlanlar arasýnda McCabe ve Halstead yöntem-seviye metrikleri bulunmaktadýr. Yazýlým hata tahmini, geliþtirilecek olan yazýlýmda bulunan alt modüllerin hangisi veya hangilerinin daha çok hataya meyilli olabileceðini konusunda öngörüde bulunabilmektedir. Böylece iþgücü ve zaman konusundaki kayýplarýn önüne geçilebilmektedir. Yazýlým hata tahmini için kullanýlan veri kümelerinde, hata var sýnýflý kayýt sayýsý, hata yok sýnýflý kayýt sayýsýna göre daha az sayýda olabildiðinden bu veri kümeleri genellikle dengeli olmayan bir sýnýf daðýlýmýna sahip olmakta ve makine öðrenme yöntemlerinin sonuçlarýný olumsuz etkilemektedir. Bilgi kazancý, karar aðaçlarý ve karar aðacý temeline dayanan kural sýnýflayýcý, nitelik seçimi gibi algoritma ve yöntemlerde kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada, yazýlým hata tahmini için önemli bilgiler sunan yazýlým metrikleri incelenmiþ, NASA’nýn PROMISE yazýlým veri deposundan CM1, JM1, KC1 ve PC1 veri kümeleri sentetik veri artýrým Smote algoritmasý ile daha dengeli hale getirilerek bilgi kazancý yönünden iyileþtirilmiþtir. Sonuçta karar aðaçlarýnda sýnýflama baþarý performansý daha yüksek yazýlým hata tahmini veri kümeleri ve bilgi kazanç oraný yükseltilmiþ yazýlým metrik deðerleri elde edilmiþtir.

McCabe and Halstead method-level metrics are among the well-known and widely used quantitative software metrics are used to measure software quality in a concrete way. Software defect prediction can guess which or which of the sub-modules in the software to be developed may be more prone to defect. Thus, loss of labor and time can be avoided. The datasets which are used for software defect prediction, usually have an unbalanced class distribution, since the number of records with defective class can be fewer than the number of records with not defective class and this situation adversely affect the results of the machine learning methods. Information gain is employed in decision trees and decision tree based rule classifier and attribute selection methods. In this study, software metrics that provide important information for software defect prediction have been investigated and CM1, JM1, KC1 and PC1 datasets of NASA's PROMISE software repository have been balanced with the synthetic data over-sampling Smote algorithm and improved in terms of information gain. As a result, the software defect prediction datasets with higher classification success performance and the software metrics with increased information gain ratio are obtained in the decision trees.

Hareket aralýðý ölçümü fizik tedavinin ilk aþamasýný oluþturmaktadýr. Bu çalýþmada, derinlik bilgisi veren bir kamera türü olan Kinect V2 kullanýlarak yeni bir hareket aralýðý ölçüm yöntemi önerilmiþtir. Ýlgili uzva renkli iþaretçiler yapýþtýrýlýp bu iþaretçilerin her birinin aðýrlýk merkezine ait kamera merkezli üç boyutlu dünya koordinatlarý bulunmuþtur. Bu koordinatlar kullanýlarak eklem açýlarý ve hareket aralýðý ölçülmüþtür. Yöntemin geçerlilik ve güvenirliðini test etmek amacýyla 10 katýlýmcýnýn sað ve sol dirsek açýlarý standart gönyometre ve Kinect ile ayrý ayrý ölçülmüþtür. Gözlemci içi güvenirliklerin test edilmesi için ölçümler üç oturumda her biri en az 10 yýl tecrübeli üç fizik tedavi uzmaný ve Kinect ile alýnmýþtýr. Güvenirlik analizlerinde ölçümlere ait sýnýf içi korelasyon katsayýsý (ICC), Ölçüm standart hatasý (SEM) ve tespit edilebilir minimal deðiþim (MDC) hesaplanmýþtýr. Cihaz ile yapýlan ölçümlerin mutlak doðruluðunu gözlemlemek için gönyometre üzerine iþaretçiler yapýþtýrýlýp dört farklý açýya (45, 90, 135 ve 180 derece) ayarlanarak altýþar oturumda ölçüm alýnmýþtýr. Her bir açý ve oturum için ölçümlere ait ortalama, standart sapma, ortalama karesel hata (RMSE) ve karar sýnýrlarý (LOA) bulunmuþtur. Mutlak doðruluk için yapýlan ölçümlerde kullanýlan yöntemin 1-3 derecelik hata payý ve 1 derecenin altýnda standart sapmasý olduðu görülmüþtür. Fizik tedavi uzmanlarýnýn yaptýðý ölçümlerde sað ve sol kol için sýnýf içi korelasyon katsayýlarý sýrasýyla 0.78 ve 0.81 olarak bulunurken bu deðerler Kinect için 0.94 ve 0.93 olarak elde edilmiþtir. Bu çalýþmada önerilen yöntemin yapýlan analizler sonrasý geçerli ve güvenilir olduðu anlaþýlýp klinik uygulamalarda kullanýlabileceði görülmüþtür.

Measuring Range of Motion (ROM) is the first step of physical therapy. A new method to measure ROM by Kinect V2 whose camera type is time of flight is proposed. Colored markers are attached to related joints and then their camera centered three-dimensional world coordinates are located by Kinect. Using these coordinates, joint angle, and ROM can be accurately calculated. To analyze reliability and validity of the method, ROM measurements of right and left elbow from ten participants are taken by standard goniometer and Kinect separately. For inter-observer reliability, measurements were taken in two sessions by three physiotherapists. The reliability tests Intra-class Correlation Coefficient (ICC), Standard Error of Measure (SEM), and Minimal Detectable Change (MDC) belonging to the measurements have been obtained. To compute absolute accuracy of the method, a goniometer marked with colors has been recorded at four different angles (45, 90, 135, and 180 degrees) by Kinect in six sessions having 50-frame periods each. Mean, Standard Deviation (SD), Root Mean Square Error (RMSE), and Limits of Agreement (LOA) values are given for each angle and session. The measurements taken for absolute accuracy clearly shows that Kinect has 1- to 3-degree error rate and below 1-degree standard deviation. Analyzing the collected data, the ICC values of Kinect measurements that are 0.94 for right arm and 0.93 for left arm in contrast with the ICC values of goniometric measurements taken by observers are 0.78 for the right arm and 0.81 for the left arm. This study indicates the proposed method has a high level of accuracy and reliability, and it can be efficiently used to measure ROM accurately.

Ultra geniþ band teknolojisi, bir çok iç mekân konum belirleme sisteminde baþarýlý çözümler sunan, diðer yöntemlere kýyasla daha iyi performans gösteren, geliþmekte olan bir teknolojidir. Bu çalýþmada, ultra geniþ band (Ultra Wide Band–UWB) sensörler kullanýlarak bir iç mekan konum belirleme sistemi geliþtirilmiþ ve kullanýlan ek algoritmalarla, standart donanýmlarýn saðladýðý doðruluk düzeyini arttýrýrken ayný zamanda ortalama hatayý azaltmak hedeflenmiþtir. Bu amaçla Büyük Patlama - Büyük Çöküþ (Big Bang - Big Crunch veya BB-BC) optimizasyon yöntemi deneysel iç mekan konumlandýrma sistemine uygulanmýþ ve ölçüm doðruluðu üzerindeki olumlu etkisi yapýlan testlerle kanýtlanmýþtýr. Test alaný olarak 7.35 m × 5.41 m boyutlarýnda 39.76 m²'lik bir alan seçilmiþ ve özel olarak tasarlanmýþ bir tavan sistemine yerden 2.85 m yüksekliðe üç farklý UWB alýcý yerleþtirilmiþ ve 182 adet test noktasýndan 60 saniye süreyle toplam 10,920 ölçüm alýnmýþtýr. Ölçüm sonuçlarý Büyük Patlama - Büyük Çöküþ optimizasyon algoritmasý ile düzeltilerek, ortalama hatasý önceki 20.72 cm deðerinden 15.02 cm’ye düþürülmüþ, böylelikle ölçüm sonuçlarýnýn doðruluðu arttýrýlmýþtýr.

Ultra-wide Band technology is an emerging technology that offers successful solutions in many indoor positioning systems and performs better than other methods. In this study, an indoor positioning system using Ultra-wide Band (UWB) sensors was developed and it was aimed to increase the accuracy level of the standard equipment with the additional algorithms used while reducing the average error. For this purpose, the Big Bang - Big Crunch (BB-BC) optimization method has been applied to the experimental indoor positioning system and the positive effect on the measurement accuracy has been proved by the tests made. An area of 39.76 m² was selected as a test area of 7.35 m × 5.41 m and three different Ultra-wide Band receivers were installed at a height of 2.85 m on a specially designed ceiling system and a total of 10,920 measurements were taken from 182 test points for 60 seconds. By correcting the measurement results with the Big Bang - Big Crunch optimization algorithm, the average error was reduced from the previous 20.72 cm to 15.02 cm, thus the accuracy of the measurement results were improved.

Sensörlerin belirsizliðini azaltma yöntemlerinden biri, onlarýn kalibrasyonunun yapýlmasýdýr. Bu çalýþmada referans standartlarýn kullanýmýna dayanarak genetik algoritma (GA) ile sensör kalibrasyonunun yapýlmasý için algoritma geliþtirilmiþtir. Kalibrasyon karakteristiði olarak 2.dereceden polinom ele alýnmýþtýr. Örnek olarak diferansiyel basýnç ölçer ele alýnmýþ, standart basýnç seti kullanýmý ile onun GA tabanlý kalibrasyonu yapýlmýþtýr.

One way to decrease the sensor uncertainties is to use calibration process. In this study the sensor calibration method using the genetic algorithm (GA) based on the corresponding values obtained by the reference standards is developed. As the calibration characteristic, 2nd order polynomial is used. As an example, GA based calibration of a differential pressure gauge using standard pressure setting devices is examined.

Akciðer nodülleri kanser vakalarýnda sýkça gözlenmektedir. Günümüzde nodüller, tomografi veya MRI gibi teknolojiler kullanýlarak görüntülenebilmektedir. Ancak, x-ray görüntüleme yaygýn kullanýmýnýn yaný sýra düþük maliyetli bir yöntemdir. Bu baðlamda, nodüllerin geliþimlerinin sýk aralýklarla takip edilmesinde x-ray görüntülerinin kullanýlmasý birçok yönden fayda saðlamaktadýr. Bu çalýþmada akciðer x-ray görüntülerinden nodüllerin geliþimlerini otomatik olarak takip edebilen üç aþamalý yenilikçi bir yaklaþým önerilmiþtir. Ýlk aþamada; bir hastaya ait nodül geliþiminin deðerlendirilebilmesi için farklý zamanlarda çekilen görüntülerin üst üste bindirilmesi gerçekleþtirilmiþtir. Üst üste bindirme yapabilmek için öz nitelik çýkarma ve eþleþtirme yöntemleri kullanýlarak homografi matrisi elde edilmiþ ve sonrasýnda görüntü çakýþtýrma iþlemi gerçekleþtirilmiþtir. Ýkinci aþamada; çakýþtýrýlmýþ görüntüler üzerindeki nodüllerin daha önceden bilinen konum bilgilerine göre her iki görüntüde eþleþen nodüller tespit edilmiþtir. Ýlk görüntüde eþleþmeyen nodüllerin kaybolduðu, sadece ikinci görüntüde yer alan nodüllerin yeni ortaya çýktýðý deðerlendirilmiþtir. Son aþamada; nodüller, görüntü üzerinde piksel kümesinden oluþan kapalý alan olarak deðerlendirilmiþ olup eþleþmeden sonra kapalý alanlarýn oluþturduðu alan bilgileri hesaplanmýþtýr. Bu þekilde büyüme ya da küçülme durumlarý sayýsal olarak ortaya konulmuþtur. Geliþtirilen yaklaþýmýn test edilmesi için Baþkent Üniversitesi Radyoloji Bölümü tarafýndan temin edilen hasta veri kümesi kullanýlmýþtýr. Test sonuçlarýnýn doðrulanmasý uzman bir radyolog desteði ile gerçekleþtirilmiþtir. Bu çalýþmada sunulan nodül geliþim takip sisteminde umut verici sonuçlara ulaþýlmýþtýr.

Lung nodules are frequently observed in cases of cancer. Nodules can be monitored with technologies such as computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MRI). However, X-ray imaging is a low-cost method as well as its widespread usage. In this context, monitoring the nodules in short intervals by X-ray imaging gives benefits in many aspects. In this study, a three-stage novel approach is proposed to trace the nodule progressions from the lung x-ray images, automatically. In the first stage, x-ray images of a patient taken at different times must be registered to evaluate the nodule progression. To perform the registration, feature extraction and matching methods are employed, and then the homography matrix is calculated. In the second stage, according to previously known nodule positions, matched nodules are detected on registered images. Mismatched nodules in the first image are considered as lost, while the nodules only found in the second image are evaluated as newly appeared. In the last stage, nodules are considered as closed contours consisting of pixel set where closed contour area is calculated after nodule matching process. In this way, growth and shrink states are determined numerically. To test the proposed approach, a patient data set provided by Baskent University, Department of Radiology is used. The validation of the test results is performed by an expert radiologist. According to the results obtained, the presented nodule progression trace system is found promising.