Filtreler

2013 - 20174
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Sezgin, Necmettin × search.filters.applied.f.publicationcategory: Konferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanı ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim
    Öğe
    Determining relevant features in estimating short-term power load of a small house via feature selection by extreme learning machine
    (IEEE, 2017-11-02) Ertuğrul, Ömer Faruk; Sezgin, Necmettin; Öztekin, Abdulkerim; Tağluk, Mehmet Emin
    Estimating short-term power load is a fundamental issue in the power distribution system. Since short-term power load is related to many parameters such as weather conditions, and time. The aim of this study is to determine the relevant parameters in estimating short-term power load not only in order to decrease the computational cost, but also to achieve higher success rates. Furthermore, by using selected features the required memory, equipment and communication costs are also decreased in real time applications. Feature selection by extreme learning machine method was used in determining relevant features. The short-term power loads of two houses (one of them has a power generation capability) were used in tests and achieved results showed lower error rates were obtained by using less number of features.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Kortikal bir ağ modelinin çıkış verisindeki karmaşıklık ve uyumluluk analizi
    (IEEE, 2013-06-13) Tekin, Ramazan; Tağluk, Mehmet Emin; Ertuğrul, Ömer Faruk; Sezgin, Necmettin
    Depending on the complex interconnection of billions of neurons forming cortical network excitation times and the emergence of action potentials or spike trains becomes complex and irregular. The effect of various parameters such as synaptic connections, conductivity and voltage dependent channels on the output of the network has become of research issues. In this study, based on Hodgkin-Huxley neuron model an artificial cortical network that simulates a local region of cortex was designed and the effect of probabilistic values of network parameters used in this model on irregularity and complexity of the spike trains at the neurons' output were investigated. Approximation Entropy, Spectral Entropy and Magnitude Squared Coherence methods were used for irregularity analysis.
  • Küçük Resim
    Öğe
    İki kanal yüzey EMG işareti ile el aç/kapa ve el parmaklarının sınıflandırılması
    (IEEE, 2017-11-02) Sezgin, Necmettin; Ertuğrul, Ömer Faruk; Tekin, Ramazan; Tağluk, Mehmet Emin
    In this study, two-channel surface electromyogram (sEMG) signals were used to classify hand open/close with fingers. The bispectrum analysis of the sEMG signal recorded with surface electrodes near the region of the muscle bundles on the front and back of the forearm was classified by extreme learning machines (ELM) based on phase matches in the EMG signal. EMG signals belonging to 17 persons, 8 males and 9 females, with an average age of 24 were used in the study. The fingers were classified using ELM algorithm with 94.60% accuracy in average. From the information obtained through this study, it seems possible to control finger movements and hand opening/closing by using muscle activities of the forearm which we hope to lead to control of intelligent prosthesis hands with high degree of freedom.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Horlama işaretlerinden uyku apnesi teşhisinde yeni bir yaklaşım: Üçlü desen yöntemi
    (IEEE, 2017-11-02) Kaya, Yılmaz; Sezgin, Necmettin; Ertuğrul, Ömer Faruk
    Bu çalışmada, Tıkayıcı Uyku Apnesi Sendromu (TUAS) kestirimi için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. TUAS, insan hayat konforunu etkileyen son derece ciddi bir uyku hastalığıdır. TUAS’ın teşhisi genellikle pahalı cihazlar ile uzman hekimler tarafından yapılmaktadır. Dolayısıyla TUAS gibi ciddi bir hastalığın daha erken teşhis edilerek tedavi edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada horlama işaretlerinden TUAS teşhisi için yeni bir öznitelik çıkarım yöntemi önerilmiştir. Bir (1) boyutlu üçlü desen yöntemi ile ham horlama işaretlerinden etkili öznitelikler çıkarılarak sınıflandırma yöntemleri ile teşhis işlemi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre 1B-ÜD yönteminin horlama işaretlerinden TUAS teşhisinde önemli başarı sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada kullanılan yöntemin, uyku laboratuvarlarında kullanılabilir olması ile hastayı Polisomnografi (PSG) cihazı ile gece boyunca teste tutmadan önce uzman hekimlere bir ön test yapma şansı verebileceği düşünülmektedir.