YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ELEKTROSTATİK LENS SİSTEM TASARIMI
Öz
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Al-Hagan O., Kaiser C., Madison D., Murray A. J., 2009. Atomic and Molecular Signatures for Charged Particle Ionization, Nature Physics, 5, 59-63.
- Bayram T., Akkoyun S., Kara S. O., 2014 . A Study on Ground-State Energies of Nuclei by using Neural Networks, Ann. Nucl. En., 63, 172-175.
- Cubric D., Lencova B., Read F. H., Zlamal J.,. 1999. Comparison Of FDM, FEM and BEM for Electrostatic Charged Particle Optics, Nucl. Inst. Meth. Phys. Res. Sec. A: Acc. Spect. Det. Assoc. Equip., 427:1, 357-362.
- Harting E., Read F. H., 1976. Electrostatic Lenses, Elsevier Science Yayınevi.
- Haykin S., 1999. Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Englewood Cliffs, Prentice-Hall,
- Heddle D.W.O., 2000. Electrostatic Lens Systems, IOP Press, London.
- Işık A. H., 2015a. The Investigation of Electron-Optical Parameters Using Artificial Neural Networks, Acta Phy. Pol. A., 127:4, 1317-1319.
- Işık A. H., 2015b. Prediction of Two-Element Cylindrical Electrostatic Lens Parameters using Dynamic Artificial Neural Network, Acta Phy. Pol. A., 127:6, 1717-1721.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Bilgisayar Yazılımı
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
25 Haziran 2020
Gönderilme Tarihi
16 Mayıs 2019
Kabul Tarihi
6 Mayıs 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 8 Sayı: 2
Cited By
DERİN ÖĞRENME KULLANILARAK OPTİMUM JPEG KALİTE FAKTÖRÜNÜN BELİRLENMESİ
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.698719TÜRKİYE ERKEKLER BASKETBOL LİGİ MAÇ SONUÇLARININ MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.723109