Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı
Öz
Yapılan bu çalışmada, sınıflandırma problemleri üzerinde durulmuştur. Bu çalışma farklı yapıda olan 3 adet veri kümesinin (Tohum, Arazi Uydu Görüntüleme ve Kırmızı Şarap Kalite Değerlendirme) incelenmesi ve aynı algoritmaların bu verilere uygulanması itibariyle hem başarı performansı olarak hem de zaman bakımından aralarındaki ilişkiyi gözler önüne sermektedir. Tohum verisi için yapılan karşılaştırmada Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems-ANFIS) ile Basamak Korelasyon Sinir Ağı BKSA (Cascade Correlation Neural Network-CCNN) test performans yüzdeleri %86.41 ve %88.06 olup, işlem zamanı yönünden bakıldığında ise BKSA 0.59 saniye gibi kısa bir süre içerisinde sınıflandırma yapmıştır. Arazi Uydu Görüntüleme veri kümesinde ise test performans yüzdeleri ANFIS de %100, BKSA da ise %99.92 olmaktadır. Verinin algoritma içerisinde yaptığı işlem süreleri ise ANFIS 800 saniye, BKSA 72 saniyede tüm sınıflandırma işlemini tamamlamıştır. Son veri kümemiz ise Kırmızı Şarap Kalite değerlendirmedir ve test performans olarak bakıldığında ANFIS %99.975, BKSA ise %99.862 gibi birbirleri arasında çokta anlamlı bir fark oluşturmadığı açıkça görünmektedir. İşlem zamanı bakımından ANFIS 85.271 saniye ile BKSA metoduna göre çok hantal kalmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Fahlman, S.E., Lebiere, C., 1991. The Cascade-Correlation Learning Architecture; Report CMU-CS-90-100; Carnegie Mellon University: Pittsburgh, PA, USA, s. 1-13
- [2] Augusteijn, M.F., Clemens, L.E., 1994, A performance evaluation of texture measures for image classification and segmentation using cascadecorrelation architecture, IEEE Inter. Conf. Neural Networks IEEE World Congress Comput. Intell. 7, s. 4300–4305
- [3] McKenna, S.J., 1991 A Comparison of Neural Network Architectures for Cervical Cell Classification, IEEE, s. 105-109
- [4] Augusteijn, M., Skujca, T., 1993, Identification of human faces through texture-based feature recognition and neural network technology, In Proceedings of the IEEE International Conference on Conf. Neural Networks, s. 392–398
- [5] Burke HB, Goodman PH, Rosen DB, vd., 1997, Artificial neural networks improve the accuracy of cancer survival prediction., Cancer, s. 857–862
- [6] Prampero, P., Carvalho, A., 1999, Classifier Combination for Vehicle Silhouettes Recognition, Seventh International Conference on Image Processing and its Applications, IPA’99, s. 67-71
- [7] Jang, J.S.R, Sun, C.T., Mizutani, E., 1997, Neuro-fuzzy and soft computing, Prentice Hall, Upper Saddle River
- [8] Şenol, C., Yildirim T., 2009, Thyroid and Breast Cancer Disease Diagnosis using FuzzyNeural Networks, 6th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO’2009)
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yayımlanma Tarihi
15 Nisan 2017
Gönderilme Tarihi
28 Şubat 2016
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 21 Sayı: 1
APA
Şengöz, N., & Özdemir, G. (2017). Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(1), 125-130. https://doi.org/10.19113/sdufbed.15545
AMA
1.Şengöz N, Özdemir G. Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2017;21(1):125-130. doi:10.19113/sdufbed.15545
Chicago
Şengöz, Nilgün, ve Gültekin Özdemir. 2017. “Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 21 (1): 125-30. https://doi.org/10.19113/sdufbed.15545.
EndNote
Şengöz N, Özdemir G (01 Nisan 2017) Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 21 1 125–130.
IEEE
[1]N. Şengöz ve G. Özdemir, “Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı”, Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg., c. 21, sy 1, ss. 125–130, Nis. 2017, doi: 10.19113/sdufbed.15545.
ISNAD
Şengöz, Nilgün - Özdemir, Gültekin. “Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 21/1 (01 Nisan 2017): 125-130. https://doi.org/10.19113/sdufbed.15545.
JAMA
1.Şengöz N, Özdemir G. Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 2017;21:125–130.
MLA
Şengöz, Nilgün, ve Gültekin Özdemir. “Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı”. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, c. 21, sy 1, Nisan 2017, ss. 125-30, doi:10.19113/sdufbed.15545.
Vancouver
1.Nilgün Şengöz, Gültekin Özdemir. Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı. Süleyman Demirel Üniv. Fen Bilim. Enst. Derg. 01 Nisan 2017;21(1):125-30. doi:10.19113/sdufbed.15545
Cited By
Anfis İle İlgili Yapılmış Çalışmaların İçerik Analizi İle Değerlendirilmesi: Tr Dizin
European Journal of Science and Technology
https://doi.org/10.31590/ejosat.1039699