İris Çiçeği Türünün YSA Yöntemleri ve ANFIS ile Tahmini

Authors : Serel ÖZMENAKYOL, Eyyüp GÜLBANDILAR

Pages : 5-11

View : 21 | Download : 17

Publication Date : 2020-01-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Örüntü kullanılarak sınıflandırma yapmak, sanayi ve tıp alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat gözlemsel sınıflandırma yapılırken kişisel hatalar meydana gelmektedir. Bu sınıflandırma hatalarını azaltmak için yapay öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, yapay sinir ağı (YSA) ve bulanık yapay sinir ağı (ANFIS) kullanılarak iris çiçeği türünün sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Bu tür çalışmalarda yaygın olarak kullanılan iris çiçeğine ait örnek verilerden yararlanılmıştır. Üç katmanlı, ileri beslemeli, dört girişli ve bir çıkışlı YSA modeli seçilmiştir. YSA modelinin eğitiminde 90 adet veri ve testinde de 60 adet veri kullanılmıştır. Her girişinde iki adet bulanık küme bulunan, dört girişli ve bir çıkışlı, ANFIS modeli üretilmiştir. Bu modelde de aynı sayılarda örnekler kullanılarak eğitim ve test yapılmıştır. Çalışma neticesinde uygulanan her iki yöntem için, tahmin değerleri ile gerçek değerler arasında düşük hata oranları elde edilmiştir. YSA ve ANFIS yöntemlerinin sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmış ve YSA yönteminin ANFIS yöntemine göre daha yakın tahminler ürettiği bulunmuştur.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Bulanık Sinir Ağları, Uyarlanabilir Bulanık Sinir Ağları Sistemi, Örüntü Sınıflama