Výsledky vyhledávání - "Hamdi Kahraman"

Akademický článek

Improved Runge Kutta Optimizer with Fitness Distance Balance-Based Guiding Mechanism for Global Optimization of High-Dimensional Problems

Autor: Çağrı Suiçmez, Hamdi Kahraman, Cemal Yılmaz, Enes Cengiz

Publikováno v: Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 6, Pp 135-149 (2021)

Runge Kutta (RUN) is an up-to-date and well-founded metaheuristic algorithm. The RUN algorithm aims to find the global best in solving problems by going beyond the traps of metaphors. For this purpose, enhanced solution quality mechanism is used to a

Externí odkaz: https://doaj.org/article/76fe2abed46b4ae1aa72dfe556a4c751

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Yapay Sinir Ağları ve K-Ortalamalar Tabanlı Büyük Veri Azaltma Algoritmasının Tasarımı ve Uygulaması

Autor: Hamdi Kahraman, Seyithan Temel

Publikováno v: Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 6, Pp 329-342 (2021)

Büyük veri azaltma sürecinde karşılaşılan başlıca zorluk, veri setinin homojenliğinin ve problem uzayını temsil yeteneğinin korunmasıdır. Bu durum, büyük veri setleri üzerinde yapılan modelleme çalışmalarında hesaplama karmaş�

Externí odkaz: https://doaj.org/article/015c032a7dd5431cbfdf3dedbae246f9

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Improved Slime-Mould-Algorithm with Fitness Distance Balance-based Guiding Mechanism for Global Optimization Problems

Autor: Enes Cengiz, Mehmet Fatih Işık, Hamdi Kahraman, Cemal Yılmaz, Çağrı Suiçmez

Publikováno v: Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 6, Pp 40-54 (2021)

In this study, the performance of Slime-Mould-Algorithm (SMA), a current Meta-Heuristic Search algorithm, is improved. In order to model the search process lifecycle process more effectively in the SMA algorithm, the solution candidates guiding the s

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f10c7670aafc4b1ca4e2c4fdc9983279

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Classification of Human and Vehicles with The Deep Learning Based on Transfer Learning Method

Autor: Enes Cengiz, Cemal Yılmaz, Hamdi Kahraman

Publikováno v: Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 3, Pp 215-225 (2021)

There has been a significant increase in the use of deep learning algorithms in recent years. Convolutional neural network (CNN), one of the deep learning models, is frequently used in applications to distinguish important objects such as humans and

Externí odkaz: https://doaj.org/article/d186836afc564b18922099e12964acd9

Zobrazit plný text záznamu

Yüksek Boyutlu Problemlerin Global Optimizasyonu için Uygunluk Mesafe Dengesi Tabanlı Rehber Mekanizmasıyla Runge Kutta Optimize Edicinin İyileştirilmesi

Autor: Enes CENGİZ, Cemal YILMAZ, Hamdi KAHRAMAN, Çağrı SUİÇMEZ

Publikováno v: ICAIAME 2021; Volume: 9, Issue: 6 135-149
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Runge Kutta (RUN), güncel ve sağlam temellere sahip bir metasezgisel algoritmadır. RUN algoritması, metaforların tuzaklarının ötesine geçerek problemlerin çözümünde küresel en iyiyi bulmayı amaçlar. Bu amaçla, yerel optimum çözüml

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9ae8db5b245aecf36d00666c4569558f
https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/67474/1014947

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání