Bilgisayar bilimleri最新文献_第2页

Yeşil Tedarikçi Seçiminde Hibrit Bulanık AHP ve Bulanık QFD Yaklaşımının Kullanılması 在绿色供应商选择中使用模糊 AHP 和模糊 QFD 混合方法

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-27 DOI: 10.53070/bbd.1345822

Candan UÇKUN, Nurdan DALGIÇ, Aytaç YILDIZ

{"title":"Yeşil Tedarikçi Seçiminde Hibrit Bulanık AHP ve Bulanık QFD Yaklaşımının Kullanılması","authors":"Candan UÇKUN, Nurdan DALGIÇ, Aytaç YILDIZ","doi":"10.53070/bbd.1345822","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1345822","url":null,"abstract":"Geçmişten günümüze insanların ve devletlerin dünyanın geleceği hakkındaki endişeleri artmıştır. Çünkü hem insanların hem de işletmelerin doğaya verdiği zararlar göz ardı edilemeyecek düzeylere ulaşmıştır. İşletmeler özellikle iklim değişikliği, küresel ısınma, hava kirliliği ve doğal kaynakların tükenmesi gibi çevresel olaylara olumsuz etkilerde bulunmuşlardır. Bu durumun önüne geçmek için devletler, işletmeler ve bireyler çevre dostu “yeşil” uygulamalara yönelmişlerdir. Farklı sektörlerde faaliyet gösteren işletmeler, çevreye duyarlılık ilkesini benimseyerek ürün veya hizmet üretiminde, sunumunda ve satış sonrası destek hizmetlerinde ekonomik değer oluşturmanın yanı sıra ekolojik değeri de vurgulamışlardır. Bu sayede ürün yaşam döngüsünün her aşamasında, tedarikçilerden müşterilere kadar tüm değer zinciri üyelerinin (tedarikçiler, müşteriler, üreticiler vb.) iş birliği içinde çalışması gerekliliği ortaya çıkmış ve yeşil tedarik zinciri yaklaşımı gelişmiştir. Yeşil tedarik zinciri bağlamında, tüm değer zincirine katkı sağlayan en iyi tedarikçinin seçilmesi en kritik konulardan biri olarak öne çıkmaktadır. Yapılan çalışmada, Türkiye’de otomotiv ana sanayisinde faaliyet gösteren bir işletmenin sac parça tedariği için çalışmayı düşündüğü en iyi yeşil tedarikçiyi seçmek amaçlanmıştır. Bunun için Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci (Bulanık AHP) ve Bulanık Kalite Fonksiyon Göçerimi (Bulanık QFD) yöntemleri hibrit bir şekilde kullanılmıştır. Firmanın belirlediği 4 tedarikçi, literatür taraması ve 5 uzman kişinin de görüşleri alınarak belirlenen 10 yeşil tedarikçi seçim kriterine göre değerlendirilmiştir. Değerlendirme aşamasında. Bulanık AHP ile yeşil tedarikçi seçim kriterlerinin önem ağırlıkları belirlenmiş ve bu önem ağırlıkları Bulanık QFD yönteminde kullanılarak en iyi yeşil tedarikçi seçilmiştir.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"38 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135181664","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Designing a platform for Tweet Collection, Analytics and Storage (TweetCASP) 设计一个微博收集、分析和存储平台(TweetCASP)

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-27 DOI: 10.53070/bbd.1344271

Tugba Beril DOGUC, Ahmet Arif AYDIN

引用次数: 0

Elma Yaprağı Hastalıklarının AlexNet Kullanılarak Derin Öğrenme Tabanlı Sınıflandırılması 使用 AlexNet 进行基于深度学习的苹果叶病分类

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1349566

Felix Olanrewaju BABALOLA, Nekabari Isabella KPAİ, Önsen TOYGAR

{"title":"Elma Yaprağı Hastalıklarının AlexNet Kullanılarak Derin Öğrenme Tabanlı Sınıflandırılması","authors":"Felix Olanrewaju BABALOLA, Nekabari Isabella KPAİ, Önsen TOYGAR","doi":"10.53070/bbd.1349566","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1349566","url":null,"abstract":"The diagnosis of a disease on the plants is a critical step in avoiding a significant loss of harvest and agricultural product amount. The indications can be found on parts of plants such as fruits, leaves, lesions, and stems. The leaf demonstrates the symptoms by changing, and therefore revealing the spots on it. This disease identification is accomplished through manual inspection for pathogen detection, which might take extra time and cost. Hence, automatic detection of plant diseases can be vital in the agricultural economy. This study proposes the use of a simple deep learning model, AlexNet, for detecting anomalies in apple leaves in order to predict the presence or absence of a disease in a tree correctly. The Convolutional Neural Network model is implemented using the Plant Village dataset, augmented to 12,624 images for proper training. The proposed apple leaf disease categorization system achieves an overall accuracy of 99.56 percent. For comparison of results, a different method, namely Binarized Statistical Image Features (BSIF), is also implemented. Furthermore, the results are juxtaposed against studies using similar state-of-the art approaches.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135237214","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

The Role of Phonological Errors in Evaluation Metrics 语音错误在评价度量中的作用

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1350547

Ayşegül ÇAĞLI, Vakkas KARAKURT, Kürşat Edabalı YILDIRIM, Fatih SOYGAZİ, Yılmaz KILIÇASLAN

{"title":"The Role of Phonological Errors in Evaluation Metrics","authors":"Ayşegül ÇAĞLI, Vakkas KARAKURT, Kürşat Edabalı YILDIRIM, Fatih SOYGAZİ, Yılmaz KILIÇASLAN","doi":"10.53070/bbd.1350547","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1350547","url":null,"abstract":"In recent years, Natural Language Processing (NLP) has seen a surge in research, particularly in the  areas of text summarization and machine translation. Evaluation metrics like ROUGE and BLEU have been  widely used to assess the quality of texts using N-gram based approaches. However, these metrics often struggle  when applied to data sourced from the internet, such as social media platforms, due to the prevalence of  phonological errors. This study focuses on identifying the sources and frequency of phonological errors while  addressing the question of whether they should be considered or not. Data from Twitter, a platform known for  phonological errors, was collected, and studied, along with existing literature on the subject. The article proposes  enhancing existing metrics by integrating edit distance algorithms like Levenshtein or Damerau-Levenshtein. By  considering phonological errors in evaluations, this approach aims to improve accuracy and reliability in the NLP  and machine translation domains. The ultimate goal of this study is to contribute to more sensitive and reliable  evaluation metrics in these fields.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135237215","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Madde Tanıma Sistemlerinde Makine Öğrenmesi Metotlarının Kullanımı 在物品识别系统中使用机器学习方法

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1347436

Ekrem Kürşad DAL, Recai KILIÇ

{"title":"Madde Tanıma Sistemlerinde Makine Öğrenmesi Metotlarının Kullanımı","authors":"Ekrem Kürşad DAL, Recai KILIÇ","doi":"10.53070/bbd.1347436","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1347436","url":null,"abstract":"Maddelerin cinsinin tayin edilmesi, mevcut maddeye karışan kimyasalların ve partiküllerin tespiti insan sağlığı açısından önemlidir. Tespitler hastalanan insanların şikâyeti sonrasında ya da periyodik aralıklarla yapılan denetimler ile anlaşılabilmektedir. Bunun nedeni bu tür sistemlerin teknik kişilerce değerlendirilmesinin gerekmesinden ve günlük değerlendirilebilecek numunelerin kısıtlı sayıda olmasından kaynaklanmaktadır. Makine öğrenmesi ile eğitilmiş olan sistemler bu değerlendirmeleri gerçek zamanlı sistemlere yakın sürelerde, yüksek doğrulukla gerçekleştirebilmektedir. Makine öğrenmesi kullanan sistemlerde kabul edilebilir ve kabul edilemez olan numuneler ile ağ yapısı eğitilerek oluşabilecek numunedeki farklılıklar otonom olarak sınıflandırılarak değerlendirilebilmektedir. Böylece uzman kişilerin ufak değişimleri gözden kaçırma ihtimali azalırken, daha fazla sayıda numune değerlendirilebilmektedir. Optik sistemler ile yapılan tespitler hem partikül incelemesi açısından hem de çözünmüş madde açısından incelemeye olanak sağlamaktadır. Ayrıca tahribatsız inceleme yapısı ile şeffaf tüp, şeffaf boru, spektrofotometre küveti gibi alternatif ortamlarda ölçümler alınabilmekte, bu da esnek kullanım imkânı sunmaktadır. Yaptığımız çalışmalarda sütün kompleks yapısındaki farklılıklar ve su içerisindeki mikroplastiklerin optik sistemler kullanarak sınıflandırması yapılmıştır. Yapılan deneylerin sınıflandırılmasında yapay sinir ağlarından ve derin öğrenme algoritmalarından faydalanılmıştır. Bu algoritmaların madde tayini açısından yüksek doğruluk gösterdiği görülmüştür.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135236997","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Türkçe Duygu Sınıflandırma İçin Transformers Tabanlı Mimarilerin Karşılaştırılmalı Analizi 基于变压器架构的土耳其情感分类比较分析

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1350405

Mehmet ARZU, Murat AYDOĞAN

{"title":"Türkçe Duygu Sınıflandırma İçin Transformers Tabanlı Mimarilerin Karşılaştırılmalı Analizi","authors":"Mehmet ARZU, Murat AYDOĞAN","doi":"10.53070/bbd.1350405","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1350405","url":null,"abstract":"Transformers tabanlı ile duygu sınıflandırma, son zamanlarda doğal dil işleme ve makine öğrenmesi alanında yaygın olarak çalışılan bir konudur. Metinler içerisinde karşılaşılan duygusal ifadelerin anlamlandırılması ve sınıflandırılması, sosyal medya analizi, piyasa araştırması, kullanıcı deneyimleri vb. gibi kullanılabileceği birçok alan mevcuttur. Bu sebeple, bu çalışmada Transformers tabanlı mimariler kullanılarak duygu sınıflandırmasının gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir. Bu çalışmada, 150000 veriden oluşan TRSAv1 veriseti üzerinde, 8 farklı BERTurk ve 2 farklı ELECTRA varyasyonu üzerinde duygu sınıflandırma işlemi için kullanılmıştır. Bu modeller, Türkçe metinler üzerinde duygu sınıflandırılması çalışmalarında kullanılmak için önceden eğitilmiş modellerdir. Veri seti üzerinde 3 farklı metot kullanılarak modeller eğitilmiş ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda, modellerin duygu sınıflandırma performansları doğruluk ve F1-skor metrikleri kullanılarak ölçülmüştür. Deney sonuçları, Transformers modellerinin duygu sınıflandırması konusundaki etkinliğini ve kullanılan modellerin performans değerlendirmelerini ortaya koymuştur.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"85 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135236991","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Detection of Foreign Objects Around the Railway Line with YOLOv8 基于YOLOv8的铁路周边异物检测

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1346317

Mehmet SEVİ, İlhan AYDIN

{"title":"Detection of Foreign Objects Around the Railway Line with YOLOv8","authors":"Mehmet SEVİ, İlhan AYDIN","doi":"10.53070/bbd.1346317","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1346317","url":null,"abstract":"This study proposes a deep learning-based method to detect foreign objects around the railway line. It is important to make this determination with high accuracy for rail transport safety, but traditional methods are disadvantageous in terms of time and cost. In the proposed method, the RailSem19 dataset was used, and a YOLOv8-based model was designed. YOLOv8 is a prominent algorithm in the literature with its fast and accurate object detection capability. In the study, the dataset was diversified using image enhancement techniques. The training, validation, and testing stages used manually labeled data for human and car classes. The training process was carried out through Google Colab and different YOLOv8 sub-architectures were evaluated. The results showed that the YOLOv8m sub-architecture had higher mAP50 values than the other sub-architectures and showed a successful performance in the validation phase. The YOLOv8m model was able to clearly distinguish people and cars around the railway line. The YOLOv8m sub-architecture achieved a mAP50 value of 88.8%. This study presents an automated and efficient method to improve rail transport safety. The high success of the YOLOv8-based model with the RailSem19 dataset can be considered an effective solution to detect potential risks around the railway line.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135236993","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Image Caption Generation Supported Information and Recommender System for Tourists, Including Supplements for Individuals With Disabilities 为游客生成支持信息和推荐系统，包括为残疾人提供补充

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1349149

Muhammed Salih TATAR, Rabia KÖK, Aybars UGUR

{"title":"Image Caption Generation Supported Information and Recommender System for Tourists, Including Supplements for Individuals With Disabilities","authors":"Muhammed Salih TATAR, Rabia KÖK, Aybars UGUR","doi":"10.53070/bbd.1349149","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1349149","url":null,"abstract":"Turizm, bireylerin farklı kültürlerle etkileşimi için en önemli araçlardan biridir. Turizm sektörüne önemli bir teknolojik ve sosyal yenilik getirecek, turistler için engelli bireylere yönelik ekler de içeren görüntü altyazılama destekli bilgilendirme ve öneri sistemi işlevlerinden oluşan bir web uygulaması geliştirilmiştir. Bu uygulamada, GPS sistemiyle elde edilen konum bilgisi kullanılarak yakın çevredeki gözde mekanların, tarihi ve turistik bölgelerin turistlere daha efektif bir şekilde ulaştırılması amacıyla İzmir’deki gözde mekanları kapsayan bir veri seti oluşturulmuş ve istatistiksel bir yöntem olan Apriori Algoritması kullanılmıştır. Görme engelli bireylerin şehri keşfetmelerine yardımcı olmak amacıyla kullanıcıdan alınan girdi görüntüsü için transfer öğrenme modellerinden olan VGG16 ve LSTM modelleri ile görüntü altyazısı üretme ve nesne tanıma işlevlerini gerçekleştiren bir Kolaylaştırıcı Modül tasarlanmıştır. Bu modül sayesinde görme engelli bireylerin, şehirdeki sokakların ve nesnelerin anlık görüntülerini metinsel ve işitsel olarak tasvir etmeleri ayrıca daha önceden sisteme girdikleri anahtar kelimelerin (yangın, metro, heykel vs.) görüntüde olma durumunu belirleyebilmeleri sağlanmıştır. MS-COCO, Flicker8k, Flicker30k ve Tourism48 veri setlerindeki görüntülerden oluşturulan veri seti; %80 eğitim, %20 test verisi olarak ayrılmıştır. Yapılan testlerde başarı değerleri, BLEU-1 için %55,41 ve BLEU-2 için ise %30,15 olarak elde edilmiştir.","PeriodicalId":488052,"journal":{"name":"Bilgisayar bilimleri","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135236994","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Convergence Analysis of Bi-Attempted Based Optimization Algorithm for Numerical Global Optimum 基于双尝试的数值全局优化算法的收敛性分析

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1346673

İrfan SARIYILDIZ, Mehtap KÖSE ULUKÖK

引用次数: 0

Optimal PID Controller Design for Liquid Level Tank via Modified Artificial Hummingbird Algorithm 基于改进人工蜂鸟算法的液位罐最优PID控制器设计

Bilgisayar bilimleri Pub Date : 2023-08-26 DOI: 10.53070/bbd.1346269

Erdal EKER, Serdar EKİNCİ, Davut İZCİ

引用次数: 0