Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce Destekli) Bölümü Koleksiyonu

Bu koleksiyon için kalıcı URI

https://hdl.handle.net/11467/9346

Listeleniyor 1 - 20 / 49

The capacitance/conductance and surface state intensity characteristics of the Schottky structures with ruthenium dioxide-doped organic polymer interface
(Elsevier Science Sa, 2023) Ulusoy, Murat; Badali, Yosef; Pirgholi-Givi, Gholamreza; Azizian-Kalandaragh, Yashar; Altindal, Semsettin
The electrical behaviors of the Schottky structures with a ruthenium dioxide (RuO2) doped-polyvinyl chloride (PVC) interface were executed with a wide frequency range (from 1 kHz to 5 MHz) and voltages. The interface was obtained by dispersing RuO2 nanopowder as colloidal particles into the PVC organic polymer using the ultrasonic irradiation method. The capacitance/conductance and surface state intensity (Nss) effects of this interface on the structure have been widely discussed. Remarkable increases in capacitance (C) and conductance (G/.) values were found, especially in the depletion zone. The series resistance of the structure (Rs) value decreases strongly with increasing frequency for + 3.5 V, down to a value of approximately 48.43 O at 5 MHz. Furthermore, the effect of the Rs is seen in the Cc and Gc/. curves in the weak and strong accumulation regions. While the maximum value of the Nss is 1.42 x 10(13) eV 1.cm(-2) at 0.478 eV, its minimum value is 1.23 x 1013 eV 1.cm (-) at 0.540 eV. The relaxation time (t) values change from 2.40 x 10(-5) to 2.03 x 10(-4) s in exponentially increasing values. It can be stated that there is an inverse relationship between the t and distribution of the Nss values. These distributions vary depending on the applied voltage and frequency.
Blok zinciri platformları, fikir birliği mekanizmaları ve ağın güvenlik analizi
(Haliç Üniversitesi, 2022) Aslan, Mimar; Kasapbasi, Mustafa Cem
Finans, sağlık, sosyal medya vb ortamlardaki insanların ihtiyacı olan güven problemine blok zinciri teknolojisi, şifreli algoritmalar ile çözümler sunmaktadır. Güven problemini çözen ve verileri dağıtık olarak kayıt altına alan ve her şeyi şeffaf olarak bizlere sunan blok zinciri bir devrim niteliğindedir. Blok zinciri, akıllı sözleşmeler sayesinde kurumsal projelerde de kullanılmaktadır. Kurumların arasında yeni nesil bir ağ olarak da adlandırılan blok zinciri ile birçok şeyin değişmesi beklenmektedir. İnternetin, mobil cihazların ve sensörlerin yaygınlaşmasıyla birlikte güven problemi her geçen gün daha da önem kazanmaktadır. Farklı amaçlara hizmet eden Ethereum, Cardano, EOS, Cosmos, Hyperledger gibi blok zincir platformları bulunmaktadır. Altyapılarında Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Delegated Proof of Stake (DPoS) ve Directed Acyclic Graph (DAG) gibi farklı fikir birliği mekanizmalarını kullanmaktadırlar. Bu çalışmada blok zinciri platformları, altyapılarında kullandıkları mutabakat mekanizmaları ve blok zinciri ağının güvenliği incelenrek araştırılmıştır.
"5G: Next generation mobile wireless technology for a fast pacing world"
(Journal of Pure and Applied Sciences, 2022) Ajibadae, Samuel Mofoluwa
The quest for faster and seamless mobile communication services has given rise to the Fifth Generation (5G) mobile communication technology. 5G presents enormous opportunities for endusers, businesses, and the global economy at large. The major edge 5G has over its predecessor technologies; the 3rd and 4th Generation (3G and 4G), is ultra-low latency, which translates to ultrafast data speed, which has the potential to peak to about 1Gbps at the frequency range of 6GHz to 100GHz. Its application of Multiple Input, Multiple Output (MIMO) antenna technology enables it to beam dedicated radio signals to 5G enabled User Equipment (UEs) using the advanced beam steering algorithm. This results in maximum data throughput with ultra-high bandwidth transmission to end-user applications resulting in new and never-seen-before business opportunities across different industries, investments, and business services. By expanding the scope of wireless technologies and making devices more autonomous, 5G has the potential to reduce carbon emission footprint and encourage greener communities. The application of 5G cuts across all spheres of our lives; industry, transportation, education, communications, health, and businesses. 5G is more inclusive, progressive, proven, and powerful than any of its predecessor generations of communications technology. With more power and improved efficiency, 5G is on its way to creating a truly connected world.
Telekomünikasyon sektörü için veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri ile ayrılan müşteri analizi
(Düzce Üniversitesi, 2021) Uyanık, Furkan; Kasapbaşı, Mustafa Cem
Son yıllarda şirketler arası rekabetin artmasıyla beraber aboneliğinden ayrılacak müşterilerin tahmin edilmesi oldukça önemli hale gelmiştir. Müşteri karmaşası analizi, veri madenciliği, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi alanlarda sıklıkla karşılaşılan analiz çeşitlerinden biridir. Özellikle telekomünikasyon, sigortacılık ve bankacılık gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma da veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri ile aboneliğini sonlandırma ihtimali olan müşterileri tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma Lojistik Regresyon (Logistic Regression), Karar Ağacı (Decision Tree), Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network), Torbalama (Bagging) ve Artırma (Boosting) sınıflandırma modelleri kullanılarak arasından en iyi sonucu bulmayı önermiştir. Veri setinde sınıf dengesizliği olduğu için SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) ve ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling Method) tekniği ile örnekleme yapılmıştır. Çalışmada, 2 adet tahmin modeli önerilmiştir ve önerilen tahmin modelleri Veri Seti, Veri Ön İşleme, Veri Örnekleme, Değerlendirme olarak 4 farklı aşamadan oluşmaktadır. Veri Ön İşleme aşamasında, kullanılmayan ve önemsiz özniteliklerin veri setinden çıkartılması, normalizasyon, şifreleme (encoding) ve aşırı örnekleme gibi birçok yöntem kullanılmıştır. Performans ölçütü olarak Doğruluk Oranı (Accuracy Rate), Geri Çağırma (Recall), Hassasiyet (Precision) ve Özgünlük (Specificity), Dengelenmiş Doğruluk Oranı ve ROC Eğrisi Altındaki Alan (ROC-AUC) değeri kullanılmıştır. Performans ölçütlerine bakıldığında önerilen en iyi tahmin modeli ADASYN örnekleme yöntemi kullanılan model olmuştur. Sınıflandırma yöntemi olarak en iyi sonucu veren LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) tekniği olmuştur. Önerilen modeller arasında Veri Ön İşleme ve Veri Örnekleme aşamalarında farklılıklar bulunmaktadır. Bu çalışmada önerilen tahmin modellerinin eğitim süresi, benzer çalışmalara göre daha iyi performans sağladığı tespit edilmiştir. Ayrıca bu çalışmada, sadece 58 öznitelik kullanarak 172 öznitelik kullanan benzer çalışmaların başardığına çok yakın sonuçlar elde edilmiştir.
Smart Cities and Data Analytics for Intelligent Transportation Systems: An Analytical Model for Scheduling Phases and Traffic Lights at Signalized Intersections
(MDPI, 2021) Güneş, Fatih; Bayraklı, Selim; Zaim, Abdül Halim
This paper is intended to improve the performance of signalized intersections, one of the most important systems of traffic control explained within the scope of smart transportation systems. These structures, which have the main role in ensuring the order and flow of traffic, are alternative systems depending on the different methods and techniques used. Determining the operation principles of these systems requires an extremely careful and planned study, considering their important role. Performance outputs obtained from the queue analyses made in previous studies formed the input of this study. The most important techniques are used in the effective control of intersections, such as signal timing: in particular, the use of effective green time and order of the transitions between phases. In this research, a traffic-sensitive signalized intersection control system was designed with the suggested methods against these two problems. The sample intersections were selected from three cities with the highest population density as the case study area. In the analysis of the performance of the connection arms of the selected intersections, flow intensity data were taken into consideration, as well as the arrival and service rates. Based on this, the outputs of the two proposed models regarding the use of phase transitions and effective green durations were compared with two other adaptive control systems and their positive results were shared. The results showed that signalized intersections, operating with a well-planned and correctly chosen technique, better regulate density and queuing.
A design of an integrated cloud-based intrusion detection system with third party cloud service
(De Gruyter, 2021) Elmasry, Wisam; Akbulut, Akhan; Zaim, Abdül Halim
Although cloud computing is considered the most widespread technology nowadays, it still suffers from many challenges, especially related to its security. Due to the open and distributed nature of the cloud environment, this makes the cloud itself vulnerable to various attacks. In this paper, the design of a novel integrated Cloud-based Intrusion Detection System (CIDS) is proposed to immunise the cloud against any possible attacks. The proposed CIDS consists of five main modules to do the following actions: monitoring the network, capturing the traffic flows, extracting features, analyzing the flows, detecting intrusions, taking a reaction, and logging all activities. Furthermore an enhanced bagging ensemble system of three deep learning models is utilized to predict intrusions effectively. Moreover, a third-party Cloud-based Intrusion Detection System Service (CIDSS) is also exploited to control the proposed CIDS and provide the reporting service. Finally, it has been shown that the proposed approach overcomes all problems associated with attacks on the cloud raised in the literature.
Artificial intelligence–based COVID-19 detection using cough records
(İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa, 2021) Gökcen, Alpaslan; Karadağ, Bulut; Riva, Cengiz; Boyacı, Ali
In 2019, with the emergence of coronavirus disease 2019 (COVID-19) and its spread all over the world, many people were directly affected by the pandemic. As its spread increases, it is difficult to diagnose who is actually infected. In addition to continuing vaccination studies, some technological solutions are being used to try to control the virus. One of these technological solutions is presented in this study. The disease is detected using cough data through artificial intelligence (AI). To do this, an open source data set was used from the opensigma.mit.edu website. More than 20,000 cough records representing age, gender, geographic location, and COVID-19 status are available from this site. The AI model trained on cough detection achieved 79% COVID-19 accuracy with an F1 of 80%. With the designed AI-based mobile application, COVID-19 can be detected and monitored.
Benchmark effect of web search engines on text mining
(Murat GÖK, 2021) Toprak, Ahmet; Turan, Metin
There have been many studies about creating a dictionary and these studies have come from past to present with different methods and different analyzes. Especially with the emergence of the World Wide Web, efforts to create dictionary based on instant data have gained importance. Therefore, the performance of the web search engines directly effects the model which is using web documents for automatic dictionary creation. The web search engines were evaluated in terms of their suggested documents relationality to the query in the research. For this purpose, an automatic dictionary creating model using web documents were developed. First of all, the topic seed words are determined by the documents presented to the system initially. Search is executed by these seed words initially. Then TF-IDF metric was used as meaningful word selection method for returned first document. The top n meaningful words were selected from the highest TF-IDF values. The value of n was determined experimentally. When searching the web with these words added to the dictionary, new documents were suggesting by the web search engine. By repeating the process, experimental dictionaries of a certain size were obtained. By the way, the documents suggested by each web engine are generally different, so that the dictionary similarity produced from the top suggested documents can measure web engines performance of selecting relational documents. Hash similarity was used to evaluate dictionary performance. According to the results, dictionary with the 73.9% highest similarity for Google search engine, dictionary with the 68.7% highest similarity for Bing search engine and dictionary with the 60.5% highest similarity for Yandex search engine were produced.
Dağıtık mesajlaşma altyapısı kullanılarak büyük boyutlu verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi
(Murat GÖK, 2021) Toprak, Ahmet; Zaim, Abdül Halim
Günümüzde IoT (Internet of Things – Nesnelerin İnterneti) cihazların kullanımındaki artış beraberinde yüksek yoğunluklu ve farklı çeşitte verilerin oluşmasına sebep olmuştur. IoT cihazlarından toplanan bu verilerin formatları, şekilleri ve yoğunlukları birbirinden tamamen farklıdır. Bu verilerin anlık olarak işlenmesi ve ilgili kullanıcıya anlık olarak iletilmesi gerekmektedir. Bu makalede, IoT cihazlarından elde edilen verilerin işlenmesi ve son kullanıcıya anlık olarak iletilmesi amacıyla bir model tasarlanmıştır. Çalışmada öncelikli olarak IoT cihazlarından toplanan yapısal olmayan veriler veri ön işleme adımlarına tabi tutulmuştur. Veri ön işleme adımları sonrası elde edilen verilerden anlamlı kelimeler tespit edilmiştir. Bu amaçla TF-IDF (Term Frequency?-Inverse Document Frequency) metrikleri uygulanmıştır. Anlamlı kelime tespiti sonrası her anlamlı kelime konusuna göre verileri anlık işlemek amacıyla RabbitMQ dağıtık mesaj işleme kuyruğuna yönlendirilmiştir. Böylece mesajların iletilmesi garanti altına alınmıştır. RabbitMQ kuyruğuna iletilen mesajların anlık olarak alınması ve işlenmesi amacıyla Apache Storm topolojisi kullanılmıştır. Garantili mesaj işleme alt yapısı kullanan Apache Storm topolojisi, mesajları RabbitMQ dağıtık kuyruklama teknolojisi üzerinden okuyup, yapması gereken işlem ve hesaplamaları yaptıktan sonra çıktıları Elasticsearch içerisinde saklamıştır. Apache Storm topolojisi içerisinde üretilen sonuçlar daha sonra REST (Representational State Transfer) mimarisi kullanılarak son kullanıcı ile paylaşılmıştır.
Energy-efficient clustering-based mobile routing algorithm for wireless sensor networks
(İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa, 2021) Karabekir, Baybars; Aydın, Muhammed Ali; Zaim, Abdül Halim
In this paper, we propose and investigate two types of algorithms for improving energy efficiency in wireless sensor networks. Clustering sensors in wireless sensor networks is considered an effective approach to prolonging network lifetime. In this paper, we divide the study area into clusters at 30-m2 intervals. In each cluster, the sensor that is the closest to the cluster center and has the highest residual energy is selected as the cluster head. In addition, a mobile sink is used to reduce the energy consumption of the cluster heads. The mobile sink travels to all clusters starting with the nearest cluster and collects data from the cluster heads. In the first model, cluster head selection is performed and the mobile sink route is calculated using a greedy approach. In the second model, cluster head selection is performed using an artificial neural network, and the mobile sink route is calculated using a greedy approach. We compared our models with the energy-efficient scalable routing algorithm by the first node dies parameter, all nodes die, and the residual energy of the network for each round condition. The simulation results demonstrated that the proposed models improved the energy efficiency and extended the network lifetime
Implementation of Virtual Reality Enhanced Continuous Performance Test Designed for Attention Deficit Hyperactivity Disorder Diagnosis
(Konya Selçuk Üniversitesi, 2017) Kasapbaşı, Mustafa Cem; Eyüboğlu, Can; Urut, Tuna Baran; Turan, Yusuf; Karaağaçlı, Alper Osman; Sezgenç, Yusuf Can
The purpose of the study is to implement a virtual reality (VR) enhanced continuous performance test (CPT) specifically designed as an aid to attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) diagnosis with the newest enabling technologies. To realize such an objective, firstly, the VR technology enabled ADHD diagnosis methodologies are investigated and required metrics are analyzed. Then, a new model is constructed in order to measure the required metrics and an assessment methodology is adopted to evaluate such metrics to cooperate with the created VR application. As the contribution, a new measurement model and procedure are presented and the effectiveness of the system is going to be examined in future studies.
Implementation and evaluation of face recognition based identification system
(ICAT, 2017) Elbizim, Faruk Can; Kasapbaşı, Mustafa Cem
Face recognition has been widely used and implemented to many systems for the purpose of authentication, identification, finding faces, etc. In this study Yale face database [1] is used which consist of 15 different people. For each of person there are 11 different images with different face expressions. In this study images are categorized as normal, normal and center light, normal and happy, normal with left light and right light. In order to recognize these faces 4 different face recognition methods namely Eigenface, Fisherface, LBPHface and SURF are utilized in the developed environment. In order to test the mentioned face recognition algorithms a software is developed using EmguCV in .NET environment. After evaluating and comparing the obtained confusion matrix amongst other the LBPHface method was found to be superior method with an average accuracy of 99%, it was ~98% SURF, ~97% for EigenFace and FisherFace. FicherFace was slightly better then the Eigenface method.
Bilgi yönetimi yazılımı yardımıyla, Bilişim Güvenliği Konusunda Eğitim Verilmesi
(Pegem, 2008) Kasapbaşı, Mustafa Cem; Varol, Hüseyin Selçuk
Bilgi Yönetimi yazılımları, herhangi bir organizasyon içindeki, şirkete diğer firmalar karşısında rekabet gücü kazandıran açık ve örtülü bilginin, tanımlanması, kodlanması ve tekrardan kullanılabilmesini sağlarlar. Bu şekilde amaçlanan hedefe; çok daha hızlı ulaşılır, amacı anlama düzeyi artar, etkili biçimde problemler çözülür ve daha doğru kararlar alınabilir (Satyadas, Harigopal ve Cassaigne 2001). Bu çalışmada Cerebyte firmasına ait Infinos Bilgi yönetimi yazılı üzerinde çalışılmıştır. Bu yazılım kullanılarak bilişim güvenliğinin bir konusu olan kablosuz ağ güvenliği üzerinde eğitim yapılmış, başarısı ve öğrencilerin tutumları anketle ölçülmüştür. Değerlendirmeler sonunda, bu yazılımların eğitim için de kullanılabileceği saptanmıştır. Bu çalışmada bilgi yönetim yazılımların eğitimde kullanılabilmesi için bir çalışma modeli geliştirilmiştir.
Nesneye dayalı programlarla nesne ilişki haritalanması
(Akademik Bilişim, 2010) Kasapbaşı, Mustafa Cem
Nesne İlişki Haritalama (Object Relation Mapping, ORM) nesneye dayalı programlama aracılığı ile daha çok, veri tabanı bağlı işler yapılmak istendiğinde ve bu veri tabanındaki nesneler (Tablolar, Görünümler, Kayıtlı yordamlar, Fonksiyonlar vb.) arasındaki ilişkileri, programlama dilinin bir nesnesi olarak kullanılmasının sağlanmasına yarayan bir programlama yöntemidir. Bu çalışmada gerek paralı gerekse bedava kullanıma sunulan ORM uygulamaları değerlendirilip, değişik programlama dillerindeki ORM yapıları hakkında bilgi verilip, kıyaslamaları sunulmaya çalışılacaktır.
Parmak hareketini kopyalayan robot el gerçekleştirilmesi
(Akademik Bilişim, 2016) Korkmaz, Ömer; Kasapbaşı, Mustafa Cem
Bu çalışmada parmakların hareketlerini operatörün eline giyilen bir eldiven aracılığı ile tekrarlayan bir robot kol tasarlanmış ve gerçekleşmiştir. El modeli 3D yazıcı aracılığı ile hazırlanmıştır. Sıradan bir eldivene yerleştirilen esnek algılayıcılar sayesinde, parmak hareketlerini elektrik sinyallerine çeviren, sonra bu değerleri mikro denetleyici ile işleyip, bağlı bulunan ayrık servo motor sistemlerinin senkron şekilde çalışması sağlanmıştır. Mikro işlemcide hesaplama süresi çok kısa olduğu için gerçek zamanlı etkileşime yakın bir sonuç elde edilmiştir. Bu çalışmada maliyeti düşürebilmek için tüm donanımlar ayrık olarak alınmış bu şekilde sistem araştırmacı tarafından tasarlanmıştır.
Sağlık sigortacılığında eczane – ilaç üretici firması arasında iişkilendirme analizi
(Haliç Üniversitesi, 2019) Akpınar, Erdi; Kasapbaşı, Mustafa Cem
Artan kişisel sağlık giderleri ile birlikte devletler bireysel sağlık sigortaları üzerinde ciddi çalışmalar yapmaktadır. Bu kapsamda sigorta sistemleri özellikle pahalı ilaçları kapsayacak şekilde iyileştirilmektedir. İlaç kapsamı arttıkça sistem içerisindeki harcamalar da buna paralel olarak artmaktadır. Sistemdeki bu durumu gören kötü niyetli kişiler Tıbbi Dolandırıcılık adı verilen ve sistemi büyük maddi zararlara uğratacak girişimlerde bulunmaktadır. Yapılan sahtekârlıkları tespit etmek ciddi çalışma ve zaman gerektirmektedir. Bu çalışmada, ilaçlar sımıflandırılarak benzer kategorideki ilaçların normalden fazla satışı olan eczane ve ilaç firmaları eşleştirilmiş muhtemel anomaliler istatistiksel yöntemlerle tespit edilmiştir. İlaç üretici firmalar ve eczaneler aralarında anlaşma yaparak doktor reçetesinde belirtilen bir ilacın muadili olan kendisine ait ilacı satmayı hedefleyebilmektedirler. Bu çalışmada, verilerin ölçeklenerek iki farklı varlık arasındaki ilişki istatiksel yaklaşımla değerlendirmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlarla istatistiksel analizi yapılarak dolandırıcılığa meyilli ilaç üretici firmaları daha da daraltılmıştır. Sonuç olarak dolandırıcılık tespiti yapılması gereken veri havuzunun daraltılarak bu tespitin kolaylaştırılması sağlanmıştır.
Association rule mining to extract knowledge from online store transactions of a turkish retail company: A case study
(İstanbul Aydın Üniversitesi, 2014) Sivri, Elif Şafak; Kasapbaşı, Mustafa Cem; Karabiber, Fettullah
Data mining techniques have been implemented in many fields namely, marketing, insurance, finance, medicine, computer science and many more. In marketing it is used as a tool to cluster and classify customers so that their buying patterns, demographical information, market basket can be analyzed to help the CRM representative and decision makers [1]. In this study online store transactions of multi-branch Turkish Retail Company have been analyzed and many associations rules have been discovered. The analyzed volume of transactions of completed sales exceeds 14000 for a single season. At first data is cleaned from unrelated fields then presented to R studio to implement the Apriori algorithm[2] in order to extract knowledge and obtain association rules between goods. Results are proven be worthy over the conventional methodologies. The extracted data are tested successfully with a sample group of customers to validate the association rules which give unique insights about customer behaviors.
Yeni kaotik video steganografi metodu
(Haliç Üniversitesi, 2021) Akyüz, Damla; Kasapbaşı, Mustafa Cem
Günümüzde, teknoloji ve internetin gelişerek yaygınlaşmasıyla, güvenli veri transferi için farklı yöntemler ve teknikler uygulanmaya başlanmıştır. Gelişen bu yöntemlerden biri de Steganografi’dir. Steganografi, iletilecek bilginin, istenmeyen kişiler tarafından fark edilmesini önlemek için farklı araçlara gizlenmesi sanatıdır. Taşıyıcı araçlarda gözle görülür değişiklik yapılmadan mesajın gizlenmesi hedeflenir. Bu çalışmada, önerilen kaotik yöntem ile video üzerinde veri gizlenmesi amaçlanmıştır. Videoda, veri gizlenecek çerçeveler ve pikseller belirli bir düzen olmadan kaotik bir yöntemle seçilerek, RGB değerlerinin en az anlamlı bitinin değiştirilmesi ile veri bir piksele 1 byte gizli bilgi olacak şekilde gizlemesi gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan taşıyıcı videonun ve videonun ilk halinin görsel değerleri karşılaştırılarak gizlemenin başarısı PSNR, SNR, Entropi, SSIM, MSE yöntemleri ile ölçülmüştür.
Kamera destekli mobil ilaçlama ve sulama robotu
(Eleco, 2018) Özgen, Haluk; Turan, Metin
Günümüzde birçok alanda olduğu gibi, elektronik ve robotik sistemlerinde de ciddi kazanımlar elde edilmiş ve gündelik hayatımızın vazgeçilmezleri arasına girmiştir. Daha önemlisi, önceleri belli amaçlar için üretilen bilgisayarlar günümüzde genel amaçlı mikro bilgisayarlar şeklinde üretilip satılmaya başlanmıştır. Bu sayede, farklı sistemlerin sadece firmalar tarafından değil, bireysel geliştiriciler tarafından da tasarlanmasına katkı sağlamıştır. Bu bağlamda insanların kendilerine özgü sistemler geliştirmesine, hem daha az maliyetli hem de daha küçük yapıda ürünlerin tasarlanmasına yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada genel ağaç ve bitki ilaçlamasına yönelik, mobil örnek bir robot üretmek amaçlanmıştır. Robotun tüm tasarımı orijinal olup, endüstriyel ürünün fonksiyonel alt yapısı olarak geliştirilmiştir. Robotun hali hazırda görme becerisi sadece ilaçlanabilir veya ilaçlanamaz diye nesneleri ayırmakla sınırlı olsa da, uzun vadede farklı tarım ürünlerini algılayarak, uygun ilaçlama yapabilmesi arzulanmaktadır.
An optimization model and genetic algorithm solution for software projects
(İstanbul Aydın Üniversitesi, 2016) Dil, Yücel; Kasapbaşı, Mustafa Cem
Many optimization techniques which are inspired by the nature are used in optimization problems. Genetic Algorithms (GA) is an optimization algorithm, tries to mimic the natural process of livings. Allowing to survive better generation therefore inheriting the better qualifications to next generations. In this study genetic algorithm is used to find the optimal cost for a software project. In order to evaluate results of the genetic algorithm, a test system based on linear programming is established. The results indicates that designed genetic algorithm optimization model successfully calculated the cost of software project very close to deterministic costs.

Güncel Gönderiler