KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi / 2019 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Bilimsel çalışmalarda kullanılan bazı yapay zeka uygulamalarının ve trendlerinin incelenmesi

Kemal SAPLIOĞLU
Soner UZUNDURUKAN
Sayfa
249–262
Yayın Tarihi
2019-03-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

İncelenen algoritmalar arasında Kedi Sürüsü Algoritması dışındaki tüm algoritmalarda %95 güven aralığında artan bir trend tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Çeşitli bilim alanlarındaki modelleme ve optimizasyon problemlerinin çözümünde yapay zeka algoritmalarının kullanımı gün geçtikçe artan bir trende sahiptir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapay zeka algoritmalarının kullanıldığı zaman aralıkları, bu zaman aralıklarında yıllara bağlı yayın sayıları, bu yayınların toplam yayınlara oranları, bu çalışmada incelenen algoritmaları en çok kullanan araştırmacıların bulunduğu ülke sıralaması, ülkemizde bu çalışmalara katkısı olan üniversitelerin sıralaması ve algoritmaların yaygın olarak kullanıldığı bilim alanları hakkında bilgiler verilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:İncelenen algoritmalar arasında Kedi Sürüsü Algoritması dışındaki tüm algoritmalarda %95 güven aralığında artan bir trend tespit edilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Yapay Zeka Algoritmaları · Mann-Kendall · Yapay Sinir Ağları

Özet

Çeşitli bilim alanlarındaki modelleme ve optimizasyon problemlerinin çözümünde yapay zeka algoritmalarının kullanımı gün geçtikçe artan bir trende sahiptir. Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelerle birlikte yeni algoritmaları kullanan optimizasyon ve modelleme çalışmaları literatüre girmektedir. Bu çalışmada literatürde kullanılan bazı yapay zeka algoritmaları hakkında incelemeler yapılmış ve sunulmuştur. İncelenen algoritmalar Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık, Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi, Genetik Algoritmalar, Yapay Arı Kolonisi, Karınca Kolonisi, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Parçacık Sürüsü, Kedi Sürüsü Armoni Arama, Tabu Arama, Dağınık Arama ve Tepe Tırmanma Algoritmaları olarak dikkate alınmıştır.Çalışmada, incelenen algoritmalar hakkında bazı istatistiki bilgiler verilmiştir. Yapay zeka algoritmalarının kullanıldığı zaman aralıkları, bu zaman aralıklarında yıllara bağlı yayın sayıları, bu yayınların toplam yayınlara oranları, bu çalışmada incelenen algoritmaları en çok kullanan araştırmacıların bulunduğu ülke sıralaması, ülkemizde bu çalışmalara katkısı olan üniversitelerin sıralaması ve algoritmaların yaygın olarak kullanıldığı bilim alanları hakkında bilgiler verilmiştir. Son aşamada ise yapılan yayınların eğilimleri Mann-Kendall test istatistiği ile araştırılmış ve gelecekteki yayın potansiyellerinden bahsedilmiştir. İncelenen algoritmalar arasında Kedi Sürüsü Algoritması dışındaki tüm algoritmalarda %95 güven aralığında artan bir trend tespit edilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SAPLIOĞLU, K., UZUNDURUKAN, S. (2019). Bilimsel çalışmalarda kullanılan bazı yapay zeka uygulamalarının ve trendlerinin incelenmesi. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 1, 249–262. https://ajindex.com/articles/655989

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Adibifard, M., Tabatabaei-Nejad, S., ve Khodapanah, E. (2014). Artificial Neural Network (ANN) to estimate reservoir parameters in Naturally Fractured Reservoirs using well test data. Journal of Petroleum Science and Engineering, 122, 585-594.
  2. Aluclu, I., Dalgic, A., ve Toprak, Z. (2008). A fuzzy logic-based model for noise control at industrial workplaces. Applied Ergonomics, 39, 3, 368-378.
  3. Arias-Mendez, A., Warning, A., Datta, A., ve Balsa-Canto, E. (2013). Quality and safety driven optimal operation of deep-fat frying of potato chips. Journal of Food Engineering, 119, 1, 125-134.
  4. Arif, M., Kattan, A., ve Ahamed, S. (2015). Classification of physical activities using wearable sensors. Intelligent Automation ve Soft Computing, 23, 1, 21-30.
  5. Arslan, O. (2015). An Optımızatıon Model For The Management Of Multı-Objectıve Water Resources Systems Wıth Multıple Dams In Serıes. Fresenius Environmental Bulletin, 24, 10, 3100. Baccar, N., Jridi, M., ve Bouallegue, R. (2017). Adaptive Neuro-Fuzzy Location Indicator in Wireless Sensor Networks. Wireless Personal Communications, 97, 2, 3165-3181.
  6. Bahrami, M., Bozorg, H., ve Chu, X. (2018). Application of Cat Swarm Optimization Algorithm for Optimal Reservoir Operation. Journal Of Irrıgatıon And Draınage Engıneerıng, 144, 1. Bilen, M., Işık, A., ve Yiğit, T. (2015). A Hybrid Artifical Neural Network-Genetic Algorithm Approach for Classification of Microarray Data., 339-342. Malatya/Türkiye. Chang, T., Talei, A., Alaghmand, S., ve Ooi, M. (2017). Choice of rainfall inputs for event-based rainfall-runoff modeling in a catchment with multiple rainfall stations using data-driven techniques. Journal of Hydrology, 545, 100-108.
  7. Chaudhur, S., Chowdhury, A., ve Das, P. (2018). Implementation of Sugeno: ANFIS for forecasting the seismic moment of large earthquakes over Indo-Himalayan region. Natural Hazards, 90, 1, 391-405.
  8. Chehreghan, A., ve Abbaspour, R. (2017). An Improvement on the Clustering of High-Resolution Satellite Images Using a Hybrid Algorithm. Journal of the Indian Society of Remate Sensing, 45, 4, 579-590.
  9. Chen, S., ve Zhang, T. (2018). Force control approaches research for robotic machining based on particle swarm optimization and adaptive iteration algorithms. Industrial Robot: the international journal of robotics research and application, 45, 1, 141-151.
  10. Ebtehaj, I., ve Bonakdari, H. (2017). Design of a fuzzy differential evolution algorithm to predict non-deposition sediment transport. Applied Water Scienc