Assessment of neural network training algorithms for the prediction of polymeric inclusion membranes efficiency

Authors : Beytullah EREN, Muhammad YAQUB, Volkan EYÜPOĞLU

Pages : 533-542

Doi:10.16984/saufenbilder.14165

View : 104 | Download : 10

Publication Date : 2016-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı, polimer içerikli membranlar insert ignore into journalissuearticles values(PIMs); ile Cr insert ignore into journalissuearticles values(VI); giderimi için geliştirilecek yapay sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); modelinde optimum YSA mimarisi için en uygun öğrenme algoritmasının belirlenmesidir.  Bu amaçla, geliştirilen yapay sinir ağı modelinde Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization, Ölçeklenmiş Konjuge Gradyan olmak üzere 3 faklı öğrenme algoritması uygulanmıştır. Ağ mimarisinin ve kullanılan öğrenme algoritmasının ağın tahmin performansına etkisinin belirlenmesinde Regresyon katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(R 2 ); ve ortalama karesel hata insert ignore into journalissuearticles values(OKH); teknikleri kullanılmıştır.  Sonuç olarak geliştirilen bir YSA modelinde doğru öğrenme algoritması seçiminin ağın tahmin kabiliyeti açısından önemli olduğu sonucuna varılmıştır.  
Keywords : yapay sinir ağları, öğrenme algoritması, levenberg marquardt, bayesian regularization, ölçeklenmiş konjuge gradyen

ORIGINAL ARTICLE URL