Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

The Usage of Machine Learning in Performance Analysis of Terry Fabrics

Yıl 2024, Cilt: 29 Sayı: 3, 773 - 782
https://doi.org/10.17482/uumfd.1473975

Öz

Textile is an area where products are tested at almost every step from raw material to the final product. With the increasing world population, individuals and companies conducting research in the textile sector continuously conduct research and analysis to produce new products. These analyses create a large data source. For this purpose, a dataset has been created using data from a towel company located in the Demirtaş Organized Industrial Zone. Test results such as tensile strength, hydrophilicity, and air permeability applied to towel fabrics were used in the dataset. Machine learning regression models, suitable for the created dataset have been presented. According to the estimation results, the SVM model performed best R2 score in tensile strength and air permeability results, while Random Forest performed best in hydrophilicity results. The findings suggest that tensile strength, hydrophilicity, and air permeability values can be predicted by machine learning models.

Kaynakça

  • Acar, D. N. (2004) Havlu Ve Bornoz Konfeksiyon Süreci Üzerine Bir Araştırma, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli, 115s, (2004).
  • Akçan, A. (2001) Lycra® Lı Dokuma Kumaşların Üretimi Ve Lycralı Dokuma Kumaşlarda Boyut Değişimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Afyon, Türkiye.
  • Alpaydin, E. (2016). Machine learning. MIT Press.
  • Aslan, S. R. (2022). Likralı Havlu Kumaş Tasarımı Ve Uygulama Alanlarının Araştırılması (Doctoral Dissertation, Bursa Uludag University (Turkey)).
  • Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ Ve Makine Öğrenmesi Uygulamalari-Artificial İntelligence And Machine Learning Applications İn Big Data Analysis. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172. https://doi.org/10.20875/makusobed.309727
  • Ayan, H. E., & Sabır, E. C. (2013). Eğirme Parametrelerinin İplik Kalitesine Etkisi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28(1), 111-118.
  • Azeem, M., Ahmad, Z., Wiener, J., Fraz, A., Siddique, H. F., & Havalka, A. (2018). Influence Of Weave Design And Yarn Types On Mechanical And Surface Properties Of Woven Fabric. Fibres & Textiles İn Eastern Europe, (1 (127)), 42-45. http://dx.doi.org/10.5604%2F01.3001.0010.7795
  • Boser, B.E.; Guyon, I.M.; Vapnik, V.N. (1992) A training algorithm for optimal margin classifier. Proceedings of the 5th ACM Workshop (Pennsylvania, USA). pp. 144–152. https://doi.org/10.1145/130385.130401
  • Breiman, L. (2001) Random forests. Mach. Learn. 45(1), 5–32 https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
  • Can, Y., & Akaydın, M. (2012). Yıkama İşleminin Pamuklu Bezayağı Kumaşların Boncuklanma Özelliğine Etkileri. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(4), 170-173. doi: 10.5505/pajes.2013.63935
  • Deniz, A. C. (2019). Pamuklu Dokuma Havlu Kumaşlarda Boyama Öncesi Kullanılan Enzimlerin Kumaşın Fiziksel Özelliklerine Etkisinin İncelenmesi (Master's Thesis, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü).
  • Eren, S.,Öztürk, M., & Türkçen, S. Pamuklu Dokuma Havlu Kumaşların Ozon Gazı İle Ağartılması. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 28(2), 631-644. https://doi.org/10.17482/uumfd.1314750
  • Ersöz, F., & ÇINAR, Y. (2021). Veri Madenciliği Ve Makine Öğrenimi Yaklaşımlarının Karşılaştırılması: Tekstil Sektöründe Bir Uygulama. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, (29), 397-414. https://doi.org/10.31590/ejosat.1035124
  • Frydrych, I., Dziworska, G., Matusiak, M., Filipowska,B. (2000) Aesthetic And Hygienic Properties Of Fabrics Made From Different Cellulose Raw Materials. Fibres&Textiles İn Eastern Europe, Vol: 8, No: 2 (29), Pp: 46-49
  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
  • Hasan, M. Z., Asif, A. A. H., Rahaman, M. T., & Akter, S. (2021). Effect Of Super White Washing Process Temperature And Optical Brightening Agent Concentration On Various Properties Of Stretch Denim Fabric. International Journal Of Systems Engineering, 5(1), 43- doi: 10.11648/j.ijse.20210501.16
  • Kakde, M. V., More, H., Magarwadia, B., & Kejkar, V. (2017). Effect Of Pile Density On Physical Properties Of Terry Towel Fabric. International Journal Of Textile Engineering And Progress, 3(1), 1-3. 50.
  • Kalaycı, E., Ala, D. M., Topçu, H., Tetsuya, S. A. T. O., & Yüksel, İ. K. İ. Z. (2023). The Effects Of Repeated Laundering And Structural Parameters On The Terry Fabric Preference Of Japanese Consumers And Comparison With Turkish Consumers. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 38(3), 695-704. https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1377727
  • Khan, N., & Ammar Taqvi, S. A. (2023). Machine Learning An İntelligent Approach İn Process İndustries: A Perspective And Overview. Chembioeng Reviews, 10(2), 195-221. https://doi.org/10.1002/cben.202200030
  • MAVRUZ, S., & OĞULATA, R. T. (2009). Biyoparlatma Uygulanmış Örme Kumaşlara Tekrarlı (Çoklu) Yıkamaların Etkisinin İncelenmesi. Journal Of Textile & Apparel/Tekstil Ve Konfeksiyon, 19(3).
  • Mahesh, B. (2020). Machine Learning Algorithms-A Review. International Journal Of Science And Research (IJSR).[Internet], 9(1), 381-386. https://doi.org/10.21275/ART20203995
  • Özbahar, S. (2021). Farklı Lif Çeşitlerinden Üretilen Havluların Fiziksel Özelliklerinin İncelenmesi (Master's Thesis, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü).
  • Özdemir, G., & Kahyeoğlu, T. (2022). Ev Tekstili Ürününe Yönelik Fonksiyonel Tasarımlar: Bornoz Ve Havlu Tasarımı. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 21(83), 1293-1304. https://doi.org/10.17755/esosder.1027557
  • Özgür, S. B. (2021). Algoritmalar, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme Ve Uygulamaları: Beşeri Fayda Üretiminin Yazılımlar Tarafından Karşılanması. Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 1-29.
  • Pereira, F., Carvalho, V., Vasconcelos, R., & Soares, F. (2022). A Review İn The Use Of Artificial İntelligence İn Textile İndustry. In Innovations İn Mechatronics Engineering (Pp. 377-392). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-79168-1
  • Petrulyte, S., & Baltakyte, R. (2008). Investigation İnto The Wetting Phenomenon Of Terry Fabrics. Fibres & Textiles İn Eastern Europe, 16(4), 62-66.
  • Pınarlı, A. (2001) Örme kumaşların Terbiyesi işletme Ve Laboratuar ortamında gerçekleştirilen Terbiye işlemlerinin kumaş yapısına Etkileri (Master's thesis, Marmara Universitesi (Turkey)).
  • Ram, S. K., & Singh, J. P. (2021). Tensile Behaviour Of Woven Velour Printed Terry Fabrics. Indian Journal Of Fibre & Textile Research (IJFTR), 46(1), 29-33. https://doi.org/ 10.56042/ijftr.v46i1.31638
  • Senem, P. A. K., ATILGAN, T., & Kanat, S. (2020). Denizli Ev Tekstili Sektörünün Mevcut Durumunun Analiz. Tekstil Ve Mühendis, 27(117), 31-40. DOI: 10.7216/1300759920202711704
  • ŞEKERDEN, F., & Celik, N. (2010). Weft Elastane Weaving And Fabric Characteristics. Textile And Apparel, 20(2), 120-129.
  • Tan, F., (1989) Dokuma Kumaşların Üretiminde Optimizasyon İçin Bir Bilgisayar Denkleminin Hazırlanması. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bursa, Türkiye.
  • Tekkılıç, E. İ., Soysaldı, A., & Kılıç, Ö. (2016). Geleneksel Türk Motiflerinin Ev Tekstili Tasarımındaki Uygulama Alanları. Akademik Sanat, 1(1), 12-19.
  • Yildirim, P., Birant, D., & Alpyildiz, T. (2018). Data Mining And Machine Learning İn Textile İndustry. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining And Knowledge Discovery, 8(1), E1228. https://doi.org/10.1002/widm.1228
  • Yılmaz, N. D., Powell, N., Durur, G. (2005). The Technology Of Terry Towel Production. Journal Of Textile And Apparel, Technology And Management, 4(4), 115-160.
  • Zou, Hui, and Trevor Hastie.(2005) Regularization and variable selection via the elastic net.Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology 67.2 301-320. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2005.00527.x
  • https://ticaret.gov.tr/data/5b87000813b8761450e18d7b/Ev%20Tekstili%20Raporu-2022.pdf Erişim Tarihi: 15.04.2024, Konu:İhracat Verileri
  • https://www.btso.org.tr/documents/sectoralreport/176.pdf Erişim Tarihi: 15.04.2024 Konu: Havlu kumaşların pay oranı

HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI

Yıl 2024, Cilt: 29 Sayı: 3, 773 - 782
https://doi.org/10.17482/uumfd.1473975

Öz

Tekstil, hammaddeden başlayıp son ürün elde edilene kadar hemen hemen her adımda çıkan ürüne test yapılan bir alandır. Artan dünya nüfusu ile birlikte tekstil sektörü alanında araştırmalar yapan kişiler ve firmalar yeni ürünler üretmek için sürekli araştırmalar ve analizler yapmaktadır. Yapılan bu analizlerde büyük bir veri kaynağı oluşturmaktadır. Bu amaç doğrultusunda da Demirtaş Organize Sanayi Bölgesi’nde yer alan bir havlu firmasından alınan veriler kullanılarak bir veri seti oluşturulmuştur. Veri setinde havlu kumaşlara uygulanan testlerden olan kopma mukavemeti, hidrofilite ve hava geçirgenliği test sonuçları kullanılmıştır. Oluşturulan veri setine uygun makine öğrenmesi regresyon modelleri sunulmuştur. Elde edilen tahmin analiz sonuçlarına göre kopma mukavemeti ve hava geçirgenliği sonuçlarında SVM modeli, hidrofilite sonuçlarında Random Forest en iyi R2 skor performansı göstermiştir. Bulgular kopma mukavemeti, hidrofilite ve hava geçirgenliği değerlerinin makine öğrenmesi modelleri ile tahmin edilebileceğini sunmaktadır.

Kaynakça

  • Acar, D. N. (2004) Havlu Ve Bornoz Konfeksiyon Süreci Üzerine Bir Araştırma, Yüksek Lisans Tezi, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli, 115s, (2004).
  • Akçan, A. (2001) Lycra® Lı Dokuma Kumaşların Üretimi Ve Lycralı Dokuma Kumaşlarda Boyut Değişimi. Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Afyon, Türkiye.
  • Alpaydin, E. (2016). Machine learning. MIT Press.
  • Aslan, S. R. (2022). Likralı Havlu Kumaş Tasarımı Ve Uygulama Alanlarının Araştırılması (Doctoral Dissertation, Bursa Uludag University (Turkey)).
  • Atalay, M., & Çelik, E. (2017). Büyük Veri Analizinde Yapay Zekâ Ve Makine Öğrenmesi Uygulamalari-Artificial İntelligence And Machine Learning Applications İn Big Data Analysis. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(22), 155-172. https://doi.org/10.20875/makusobed.309727
  • Ayan, H. E., & Sabır, E. C. (2013). Eğirme Parametrelerinin İplik Kalitesine Etkisi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 28(1), 111-118.
  • Azeem, M., Ahmad, Z., Wiener, J., Fraz, A., Siddique, H. F., & Havalka, A. (2018). Influence Of Weave Design And Yarn Types On Mechanical And Surface Properties Of Woven Fabric. Fibres & Textiles İn Eastern Europe, (1 (127)), 42-45. http://dx.doi.org/10.5604%2F01.3001.0010.7795
  • Boser, B.E.; Guyon, I.M.; Vapnik, V.N. (1992) A training algorithm for optimal margin classifier. Proceedings of the 5th ACM Workshop (Pennsylvania, USA). pp. 144–152. https://doi.org/10.1145/130385.130401
  • Breiman, L. (2001) Random forests. Mach. Learn. 45(1), 5–32 https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
  • Can, Y., & Akaydın, M. (2012). Yıkama İşleminin Pamuklu Bezayağı Kumaşların Boncuklanma Özelliğine Etkileri. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 19(4), 170-173. doi: 10.5505/pajes.2013.63935
  • Deniz, A. C. (2019). Pamuklu Dokuma Havlu Kumaşlarda Boyama Öncesi Kullanılan Enzimlerin Kumaşın Fiziksel Özelliklerine Etkisinin İncelenmesi (Master's Thesis, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü).
  • Eren, S.,Öztürk, M., & Türkçen, S. Pamuklu Dokuma Havlu Kumaşların Ozon Gazı İle Ağartılması. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 28(2), 631-644. https://doi.org/10.17482/uumfd.1314750
  • Ersöz, F., & ÇINAR, Y. (2021). Veri Madenciliği Ve Makine Öğrenimi Yaklaşımlarının Karşılaştırılması: Tekstil Sektöründe Bir Uygulama. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, (29), 397-414. https://doi.org/10.31590/ejosat.1035124
  • Frydrych, I., Dziworska, G., Matusiak, M., Filipowska,B. (2000) Aesthetic And Hygienic Properties Of Fabrics Made From Different Cellulose Raw Materials. Fibres&Textiles İn Eastern Europe, Vol: 8, No: 2 (29), Pp: 46-49
  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., & Friedman, J. H. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction (Vol. 2, pp. 1-758). New York: springer.
  • Hasan, M. Z., Asif, A. A. H., Rahaman, M. T., & Akter, S. (2021). Effect Of Super White Washing Process Temperature And Optical Brightening Agent Concentration On Various Properties Of Stretch Denim Fabric. International Journal Of Systems Engineering, 5(1), 43- doi: 10.11648/j.ijse.20210501.16
  • Kakde, M. V., More, H., Magarwadia, B., & Kejkar, V. (2017). Effect Of Pile Density On Physical Properties Of Terry Towel Fabric. International Journal Of Textile Engineering And Progress, 3(1), 1-3. 50.
  • Kalaycı, E., Ala, D. M., Topçu, H., Tetsuya, S. A. T. O., & Yüksel, İ. K. İ. Z. (2023). The Effects Of Repeated Laundering And Structural Parameters On The Terry Fabric Preference Of Japanese Consumers And Comparison With Turkish Consumers. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 38(3), 695-704. https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1377727
  • Khan, N., & Ammar Taqvi, S. A. (2023). Machine Learning An İntelligent Approach İn Process İndustries: A Perspective And Overview. Chembioeng Reviews, 10(2), 195-221. https://doi.org/10.1002/cben.202200030
  • MAVRUZ, S., & OĞULATA, R. T. (2009). Biyoparlatma Uygulanmış Örme Kumaşlara Tekrarlı (Çoklu) Yıkamaların Etkisinin İncelenmesi. Journal Of Textile & Apparel/Tekstil Ve Konfeksiyon, 19(3).
  • Mahesh, B. (2020). Machine Learning Algorithms-A Review. International Journal Of Science And Research (IJSR).[Internet], 9(1), 381-386. https://doi.org/10.21275/ART20203995
  • Özbahar, S. (2021). Farklı Lif Çeşitlerinden Üretilen Havluların Fiziksel Özelliklerinin İncelenmesi (Master's Thesis, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü).
  • Özdemir, G., & Kahyeoğlu, T. (2022). Ev Tekstili Ürününe Yönelik Fonksiyonel Tasarımlar: Bornoz Ve Havlu Tasarımı. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 21(83), 1293-1304. https://doi.org/10.17755/esosder.1027557
  • Özgür, S. B. (2021). Algoritmalar, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme Ve Uygulamaları: Beşeri Fayda Üretiminin Yazılımlar Tarafından Karşılanması. Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 1-29.
  • Pereira, F., Carvalho, V., Vasconcelos, R., & Soares, F. (2022). A Review İn The Use Of Artificial İntelligence İn Textile İndustry. In Innovations İn Mechatronics Engineering (Pp. 377-392). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-79168-1
  • Petrulyte, S., & Baltakyte, R. (2008). Investigation İnto The Wetting Phenomenon Of Terry Fabrics. Fibres & Textiles İn Eastern Europe, 16(4), 62-66.
  • Pınarlı, A. (2001) Örme kumaşların Terbiyesi işletme Ve Laboratuar ortamında gerçekleştirilen Terbiye işlemlerinin kumaş yapısına Etkileri (Master's thesis, Marmara Universitesi (Turkey)).
  • Ram, S. K., & Singh, J. P. (2021). Tensile Behaviour Of Woven Velour Printed Terry Fabrics. Indian Journal Of Fibre & Textile Research (IJFTR), 46(1), 29-33. https://doi.org/ 10.56042/ijftr.v46i1.31638
  • Senem, P. A. K., ATILGAN, T., & Kanat, S. (2020). Denizli Ev Tekstili Sektörünün Mevcut Durumunun Analiz. Tekstil Ve Mühendis, 27(117), 31-40. DOI: 10.7216/1300759920202711704
  • ŞEKERDEN, F., & Celik, N. (2010). Weft Elastane Weaving And Fabric Characteristics. Textile And Apparel, 20(2), 120-129.
  • Tan, F., (1989) Dokuma Kumaşların Üretiminde Optimizasyon İçin Bir Bilgisayar Denkleminin Hazırlanması. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bursa, Türkiye.
  • Tekkılıç, E. İ., Soysaldı, A., & Kılıç, Ö. (2016). Geleneksel Türk Motiflerinin Ev Tekstili Tasarımındaki Uygulama Alanları. Akademik Sanat, 1(1), 12-19.
  • Yildirim, P., Birant, D., & Alpyildiz, T. (2018). Data Mining And Machine Learning İn Textile İndustry. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining And Knowledge Discovery, 8(1), E1228. https://doi.org/10.1002/widm.1228
  • Yılmaz, N. D., Powell, N., Durur, G. (2005). The Technology Of Terry Towel Production. Journal Of Textile And Apparel, Technology And Management, 4(4), 115-160.
  • Zou, Hui, and Trevor Hastie.(2005) Regularization and variable selection via the elastic net.Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology 67.2 301-320. https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2005.00527.x
  • https://ticaret.gov.tr/data/5b87000813b8761450e18d7b/Ev%20Tekstili%20Raporu-2022.pdf Erişim Tarihi: 15.04.2024, Konu:İhracat Verileri
  • https://www.btso.org.tr/documents/sectoralreport/176.pdf Erişim Tarihi: 15.04.2024 Konu: Havlu kumaşların pay oranı
Toplam 37 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Giyilebilir Malzemeler, Tekstil Bilimleri ve Mühendisliği (Diğer)
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Semiha Eren 0000-0002-2326-686X

Gıyasettin Özcan 0000-0002-1166-5919

Merve Öztürk 0000-0001-8356-2321

Sevil Türkçen 0000-0001-6363-8579

Hüseyin Aksel Eren 0000-0003-3908-5139

Erken Görünüm Tarihi 18 Aralık 2024
Yayımlanma Tarihi
Gönderilme Tarihi 26 Nisan 2024
Kabul Tarihi 15 Ekim 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 29 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA Eren, S., Özcan, G., Öztürk, M., Türkçen, S., vd. (2024). HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 29(3), 773-782. https://doi.org/10.17482/uumfd.1473975
AMA Eren S, Özcan G, Öztürk M, Türkçen S, Eren HA. HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI. UUJFE. Aralık 2024;29(3):773-782. doi:10.17482/uumfd.1473975
Chicago Eren, Semiha, Gıyasettin Özcan, Merve Öztürk, Sevil Türkçen, ve Hüseyin Aksel Eren. “HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 29, sy. 3 (Aralık 2024): 773-82. https://doi.org/10.17482/uumfd.1473975.
EndNote Eren S, Özcan G, Öztürk M, Türkçen S, Eren HA (01 Aralık 2024) HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 29 3 773–782.
IEEE S. Eren, G. Özcan, M. Öztürk, S. Türkçen, ve H. A. Eren, “HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI”, UUJFE, c. 29, sy. 3, ss. 773–782, 2024, doi: 10.17482/uumfd.1473975.
ISNAD Eren, Semiha vd. “HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 29/3 (Aralık 2024), 773-782. https://doi.org/10.17482/uumfd.1473975.
JAMA Eren S, Özcan G, Öztürk M, Türkçen S, Eren HA. HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI. UUJFE. 2024;29:773–782.
MLA Eren, Semiha vd. “HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, c. 29, sy. 3, 2024, ss. 773-82, doi:10.17482/uumfd.1473975.
Vancouver Eren S, Özcan G, Öztürk M, Türkçen S, Eren HA. HAVLU KUMAŞLARIN PERFORMANS ANALİZLERİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİNİN KULLANIMI. UUJFE. 2024;29(3):773-82.

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr