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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.