IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
  • Volume:6 Issue:2
  • Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleri ile Geri Esneme Tahmini

Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Yöntemleri ile Geri Esneme Tahmini

Authors : Süleyman KILIÇ
Pages : 433-446
Doi:10.35193/bseufbd.620010
View : 13 | Download : 8
Publication Date : 2019-12-26
Article Type : Research Paper
Abstract :Geri esneme, imalat süreçlerinde karşılaşılan problemlerin başında gelmektedir. Geri esneme işleminin giderilmesinde deneme yanılma gibi maliyetli yöntemler kullanılmaktadır. Günümüz dünyasında bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle beraber bütün alanlarda bilgisayar ve bilgisayar programlarının kullanımı yaygınlaşmıştır. Yapay zekâ teknolojisi ile dışarıdan sisteme bilinen veriler girilerek, sistemin bilinmeyen durumları tahmin etmesi beklenmektedir. Bu çalışma kapsamında Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Regresyon yöntemi kullanarak geri esneme tahmini yapılmıştır. Farklı parametrelerin etkisini görebilmek için farklı YSA modelleri oluşturulmuş ve birbiriyle kıyaslanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda YSA modellerinde uygun parametre seçiminin oldukça önemli olduğu görülmüştür. YSA model sonuçlarının, Regresyon model sonuçlarından daha başarılı tahminler yaptığı görülmüştür.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Regresyon, AA7075, yaşlandırma

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025