Araştırma Makalesi

Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi

Cilt: 5 Sayı: 3 12 Aralık 2022
PDF İndir
EN TR

Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi

Öz

Son yıllarda çocuk güvenliğinde yaşanan kazaların artması nedeniyle iç mekanlarda çocukların yerini tespit etme çalışmaları önem kazanmıştır. Bu çalışmada kablosuz sinyal gücü ve Destek Vektör Makineleri sınıflandırma algoritması kullanılarak iç mekanlarda farklı odalarda bulunan insanların konumları tespit edilmiştir. Algoritmanın performansının arttırılması için farklı çekirdek fonksiyonları denenmiş ve çekirdek fonksiyonu seçiminin algoritmanın sınıflandırma performansına etkisi incelenmiştir. Performans ölçüm yöntemi olarak 10 kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Performans değerlendirmesi, çapraz doğrulama öncesi ve sonrası sınıflandırma performansları karşılaştırılarak yapılmıştır. Yapılan performans değerlendirmesi sonucu iç mekanda konum belirlemede Destek Vektör Makineleri algoritması kullanılırken doğrusal çekirdek fonksiyonunun seçimi uygun görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Arlot S., Celisse, A survey of cross-validation procedures for model selection. Statistics surveys, A. 2010; 4, 40-79.
  2. Bayıroğlu H., Ayan K. Android üzerinde web tabanlı çocuk takip sistemi. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 2014; 18(2): 87-91.
  3. Bejuri W., ve Mohamad M. M. Wireless LAN/FM radio-based robust mobile indoor positioning: an initial outcome. Int J Softw Eng Appl 2014; 8(2): 313-324.
  4. Chandra A., Jain, S., Qadeer MA. Implementation of location awareness and sharing system based on GPS and GPRS using J2ME, PHP and MYSQL. Paper presented at the 2011 3rd International Conference on Computer Research and Development.
  5. Chen R.-C., Huang SL. A new method for indoor location base on radio frequency identification. Paper presented at the WSEAS International Conference. Proceedings. Mathematics and Computers in Science and Engineering 2009.
  6. Cortes C., Vapnik, V. Support-vector networks. Machine learning 1995; 20(3):273-297.
  7. Frank A. UCI machine learning repository 2010. http://archive. ics. uci. edu/ml.
  8. Kamath U., De Jong, K., & Shehu, A. Effective automated feature construction and selection for classification of biological sequences. PloS one, 2014; 9(7), e99982.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

12 Aralık 2022

Gönderilme Tarihi

14 Ocak 2022

Kabul Tarihi

7 Mayıs 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 5 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA
Efeoğlu, E. (2022). Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 5(3), 1370-1382. https://doi.org/10.47495/okufbed.1057825
AMA
1.Efeoğlu E. Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2022;5(3):1370-1382. doi:10.47495/okufbed.1057825
Chicago
Efeoğlu, Ebru. 2022. “Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi”. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 5 (3): 1370-82. https://doi.org/10.47495/okufbed.1057825.
EndNote
Efeoğlu E (01 Aralık 2022) Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 5 3 1370–1382.
IEEE
[1]E. Efeoğlu, “Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi”, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 5, sy 3, ss. 1370–1382, Ara. 2022, doi: 10.47495/okufbed.1057825.
ISNAD
Efeoğlu, Ebru. “Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi”. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 5/3 (01 Aralık 2022): 1370-1382. https://doi.org/10.47495/okufbed.1057825.
JAMA
1.Efeoğlu E. Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2022;5:1370–1382.
MLA
Efeoğlu, Ebru. “Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi”. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 5, sy 3, Aralık 2022, ss. 1370-82, doi:10.47495/okufbed.1057825.
Vancouver
1.Ebru Efeoğlu. Destek Vektör Makinelerinin Wi-Fi Tabanlı İç Mekan Lokalizasyon Tespitinde Kullanımı ve Çekirdek Fonksiyon Seçiminin Sınıflandırma Performansına Etkisi. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 01 Aralık 2022;5(3):1370-82. doi:10.47495/okufbed.1057825

23487




196541947019414  

1943319434 19435194361960219721 19784  2123822610 23877

* Uluslararası Hakemli Dergi (International Peer Reviewed Journal)

* Yazar/yazarlardan hiçbir şekilde MAKALE BASIM ÜCRETİ vb. şeyler istenmemektedir (Free submission and publication).

* Yılda Ocak, Mart, Haziran, Eylül ve Aralık'ta olmak üzere 5 sayı yayınlanmaktadır (Published 5 times a year)

* Dergide, Türkçe ve İngilizce makaleler basılmaktadır.

*Dergi açık erişimli bir dergidir.

Creative Commons License

Bu web sitesi Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.