Research Article
BibTex RIS Cite

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

Year 2013, Volume: 17 Issue: 2, 39 - 45, 11.07.2014

Kerim Çevik , Hasan Koçer

https://izlik.org/JA26WR72EC

Abstract

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.

Keywords

Soft computing Particle swarm optimization Artificial neural Networks Breast cancer

References

  • 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

Year 2013, Volume: 17 Issue: 2, 39 - 45, 11.07.2014

Kerim Çevik , Hasan Koçer

https://izlik.org/JA26WR72EC

Abstract

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.

Keywords

Ensek hesaplama Parçacık sürü optimizasyonu Yapay sinir ağları Meme kanseri

References

  • 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
There are 7 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Research Article
Authors

Kerim Çevik

Hasan Koçer This is me

Publication Date July 11, 2014
IZ https://izlik.org/JA26WR72EC
Published in Issue Year 2013 Volume: 17 Issue: 2

Cite

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. https://izlik.org/JA26WR72EC
AMA 1.Çevik K, Koçer H. Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. J. Nat. Appl. Sci. 2014;17(2):39-45. https://izlik.org/JA26WR72EC
Chicago Çevik, Kerim, and Hasan Koçer. 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. https://izlik.org/JA26WR72EC.
EndNote Çevik K, Koçer H (March 1, 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 [1]K. Çevik and H. Koçer, “Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması”, J. Nat. Appl. Sci., vol. 17, no. 2, pp. 39–45, Mar. 2014, [Online]. Available: https://izlik.org/JA26WR72EC
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 (March 1, 2014): 39-45. https://izlik.org/JA26WR72EC.
JAMA 1.Çevik K, Koçer H. Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. J. Nat. Appl. Sci. 2014;17:39–45.
MLA Çevik, Kerim, and Hasan Koçer. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, vol. 17, no. 2, Mar. 2014, pp. 39-45, https://izlik.org/JA26WR72EC.
Vancouver 1.Kerim Çevik, Hasan Koçer. Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması. J. Nat. Appl. Sci. [Internet]. 2014 Mar. 1;17(2):39-45. Available from: https://izlik.org/JA26WR72EC

e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688

All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.