In the digital era, data is one of the most important assets since it conceals valuable information. Developers of data-intensive systems have new challenges at each level of streaming, storing, and processing large quantities of data in a variety of forms and speeds. Obtaining useful information at the proper time and place is also crucial. Since the value of information is inversely proportional to time, real-time data processing and analytics are receiving more attention. Due to the importance of real-time data processing and analytics, this study focuses on real-time data processing concepts and terminology, popular technologies used in real-time data processing and analytics, popular NoSQL storage technologies used in real-time data processing, and real-time data processing application areas. The purpose of this paper is to provide researchers of real-time analysis and developers of data-intensive systems with a comparative perspective on real-time data processing by highlighting the key characteristics of real-time data processing technologies, NoSQL storage technologies, their application domains, and selected examples from previous studies.
{"title":"Real-Time Big Data Processing and Analytics: Concepts, Technologies, and Domains","authors":"Uğur Kekevi̇, A. Aydin","doi":"10.53070/bbd.1204112","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1204112","url":null,"abstract":"In the digital era, data is one of the most important assets since it conceals valuable information. Developers of data-intensive systems have new challenges at each level of streaming, storing, and processing large quantities of data in a variety of forms and speeds. Obtaining useful information at the proper time and place is also crucial. Since the value of information is inversely proportional to time, real-time data processing and analytics are receiving more attention. Due to the importance of real-time data processing and analytics, this study focuses on real-time data processing concepts and terminology, popular technologies used in real-time data processing and analytics, popular NoSQL storage technologies used in real-time data processing, and real-time data processing application areas. The purpose of this paper is to provide researchers of real-time analysis and developers of data-intensive systems with a comparative perspective on real-time data processing by highlighting the key characteristics of real-time data processing technologies, NoSQL storage technologies, their application domains, and selected examples from previous studies.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-11-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44685230","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}
Hamilton döngüsü problemi (HCP), belirli bir çizge için iyi bilinen bir NP-zor sorunudur. Çizgelerde, ilk düğümden başlayan, her düğümü bir kez ziyaret eden ve tekrar ilk düğümde duran bir yol bulmak, HCP'nin birincil amacıdır. Oluşan diyagramda sonuç olarak tam bir döngü üretilir. Düzenli yapısı ve çeşitli kenar bağlantılarından dolayı hiperküpler, paralel makineler için tercih edilen topolojilerden biridir ve aynı zamanda Hamiltonyen çizgelerdir. Düğümler arasında ideal eşleşmenin kurulması, hiperküplerde Hamilton diyagramının oluşturulmasını gerektirir. Bu makalede, Hiperküp bağlı çizgesinin Hamilton çevrimini ve bu çevrimi elde etmek için en uygun yolu bulan özgün bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntem öncelikli olarak kenarlar için temel kesme kümelerini elde etmeye odaklanır. Temel kesme kümeleri etkili bir kapsam ağacı tekniği olan Kmax ve Kmin ağaçları oluşturularak hesaplanır. Bu iki ağaç üzerinde yapılan temel kesme işlemi sonunda her bir kenar için kesme sayısı elde edilir. Ardından, en yüksek kesme sayısına sahip kenardaki yüksek öncelikli düğümden düşük dereceli düğüme doğru bir yol takip edilir. Aynı düğüme tekrar gelmemek kaydıyla tüm düğümler bu yöntemle dolaşılır. Sonuç olarak her düğüm arasında bir Hamilton yolu oluşturulur. Önerilen algoritma ile yapılan deneysel çalışmalarda başarılı sonuçlar üretilmiş ve tüm Hiperküpler için bir Hamilton çevrimi elde etmiştir.
汉密尔顿循环问题（HCP）是一个著名的NP难题。在这些行中，HCP的主要目的是找到返回第一个节点的方法，偶尔访问每个节点一次。因此，将在图中生成一个完整的循环。规则结构和各种边连接是超立方体和并行机首选的拓扑之一，也是汉密尔顿线。Düğümler arasında理想的eşleşmenin kurulması，hiperküplerde Hamilton diyagramının oluşturulmasınşgerektiir。在本文中，获得超立方体连通线的Hamilton平移的一种特殊方法是提供最合适的方法来获得它。所提出的方法主要集中于获得边缘的基本切割框。通过创建有效覆盖树木的Kmax和Kmin树来计算基本剪切条。在这两棵树的切割过程结束时，将获得每一侧的切割数量。之后，最高的切割编号后面是边缘上优先级最低的按钮。相同的按钮用于向左移动所有按钮。因此，我们在每一场婚礼之间创造了一条汉密尔顿之路。使用所提出的算法进行的实验研究已经取得了成功，并获得了所有超立方体的Hamilton翻译。
{"title":"Hiperküplerde Hamilton çevriminin tespiti için yenilikçi bir yöntem","authors":"Fatih Okumuş, A. Karadoğan","doi":"10.53070/bbd.1199578","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1199578","url":null,"abstract":"Hamilton döngüsü problemi (HCP), belirli bir çizge için iyi bilinen bir NP-zor sorunudur. Çizgelerde, ilk düğümden başlayan, her düğümü bir kez ziyaret eden ve tekrar ilk düğümde duran bir yol bulmak, HCP'nin birincil amacıdır. Oluşan diyagramda sonuç olarak tam bir döngü üretilir. Düzenli yapısı ve çeşitli kenar bağlantılarından dolayı hiperküpler, paralel makineler için tercih edilen topolojilerden biridir ve aynı zamanda Hamiltonyen çizgelerdir. Düğümler arasında ideal eşleşmenin kurulması, hiperküplerde Hamilton diyagramının oluşturulmasını gerektirir. Bu makalede, Hiperküp bağlı çizgesinin Hamilton çevrimini ve bu çevrimi elde etmek için en uygun yolu bulan özgün bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntem öncelikli olarak kenarlar için temel kesme kümelerini elde etmeye odaklanır. Temel kesme kümeleri etkili bir kapsam ağacı tekniği olan Kmax ve Kmin ağaçları oluşturularak hesaplanır. Bu iki ağaç üzerinde yapılan temel kesme işlemi sonunda her bir kenar için kesme sayısı elde edilir. Ardından, en yüksek kesme sayısına sahip kenardaki yüksek öncelikli düğümden düşük dereceli düğüme doğru bir yol takip edilir. Aynı düğüme tekrar gelmemek kaydıyla tüm düğümler bu yöntemle dolaşılır. Sonuç olarak her düğüm arasında bir Hamilton yolu oluşturulur. Önerilen algoritma ile yapılan deneysel çalışmalarda başarılı sonuçlar üretilmiş ve tüm Hiperküpler için bir Hamilton çevrimi elde etmiştir.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-11-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48704655","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}
Meral Karakurt, Elif Aslı Oymak, Hulya Hark, Mehmet Can Erdoğan, Ali Karci̇
Yapay Sinir Ağları (YSA), matematik ve mühendislik problemlerinin çözümünde sıkça kullanılmaktadır. YSA, canlıların beyin sinir hücresinden esinlenerek ortaya atılan ve bir ya da birden fazla nöronun belirli disiplin çerçevesinde bir görevi yerine getirmesini sağlayan matematiksel modeldir. YSA’ların eğitimi aşamasında probleme göre değişebilen gizli katman sayısı, ağırlıklar, öğrenme katsayısı ve daha birçok parametre kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Karcı Sinir Ağı (Karcı Neural Network -Karcı NN) olarak adlandırılan ve YSA’nın öğrenmesi aşamasında kullanılan öğrenme katsayısının kullanımı yerine kesir dereceli türev kullanılan yeni bir hesaplama yöntemi kullanılmıştır. Karcı NN yöntemiyle yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, özellikle alfa parametresinin 1.4 değeri için hata oranının % 0.019 olarak ölçüldüğü başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Yapay Sinir Networks（YSA），经常用于解决数学和工程问题。YSA是一种数学模型，使人脑能够执行神经细胞发射的一个或多个神经元的特定学科中的任务。问题是，在YSA的训练过程中，可以使用秘密、权重、学习倍数和更多参数的数量。在本研究中，Karci Sinir网络（Karci Neural Network-Karci NN）是一种新的计算方法，用于减少YSA研究阶段使用的学习乘数。作为在混合器NN方法中进行的实验研究的结果，α参数的误差率为1.4%，测量为0.019%。
{"title":"Karcı Sinir Ağlarının Uygulaması ve Performans Analizi","authors":"Meral Karakurt, Elif Aslı Oymak, Hulya Hark, Mehmet Can Erdoğan, Ali Karci̇","doi":"10.53070/bbd.1194017","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1194017","url":null,"abstract":"Yapay Sinir Ağları (YSA), matematik ve mühendislik problemlerinin çözümünde sıkça kullanılmaktadır. YSA, canlıların beyin sinir hücresinden esinlenerek ortaya atılan ve bir ya da birden fazla nöronun belirli disiplin çerçevesinde bir görevi yerine getirmesini sağlayan matematiksel modeldir. YSA’ların eğitimi aşamasında probleme göre değişebilen gizli katman sayısı, ağırlıklar, öğrenme katsayısı ve daha birçok parametre kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Karcı Sinir Ağı (Karcı Neural Network -Karcı NN) olarak adlandırılan ve YSA’nın öğrenmesi aşamasında kullanılan öğrenme katsayısının kullanımı yerine kesir dereceli türev kullanılan yeni bir hesaplama yöntemi kullanılmıştır. Karcı NN yöntemiyle yapılan deneysel çalışmalar sonucunda, özellikle alfa parametresinin 1.4 değeri için hata oranının % 0.019 olarak ölçüldüğü başarılı sonuçlar elde edilmiştir.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-11-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48868724","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}
Entropy is a measure used to measure uncertainty and disorder. The entropy measure contributes to the solution of many problems. There are different definitions of entropy used. The α value used in different ways offers new perspectives, new solutions and methods. Being able to choose the appropriate α value brings it closer to the solution. In this study, the effect of α value, which is used in some entropy definitions, on entropy criteria was examined. It was tried to understand in which direction it behaved and its effect on the criterion. With different variations and different α values, it was shown in which direction the entropy values took. It has been determined how it behaves through the xlogx and logx functions. Entropic behaviors were shown with graphs.
{"title":"The Effect of α on The Behavior of Entropy Functions","authors":"İhsan Tuğal","doi":"10.53070/bbd.1197360","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1197360","url":null,"abstract":"Entropy is a measure used to measure uncertainty and disorder. The entropy measure contributes to the solution of many problems. There are different definitions of entropy used. The α value used in different ways offers new perspectives, new solutions and methods. Being able to choose the appropriate α value brings it closer to the solution. In this study, the effect of α value, which is used in some entropy definitions, on entropy criteria was examined. It was tried to understand in which direction it behaved and its effect on the criterion. With different variations and different α values, it was shown in which direction the entropy values took. It has been determined how it behaves through the xlogx and logx functions. Entropic behaviors were shown with graphs.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-11-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47309348","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}
Tarım alanında yaşanan sorunların çözümünde akıllı teknolojilerin kullanımı önem kazanmaktadır. Çalışmaların önemli bir amacı da tarım ürünlerinin sera ortamlarında yetiştirilmesini sağlamaktır. Bu sayede akıllı sistemler tarafından kontrol edilen seralarda uygun toprak ve iklim koşulları oluşturularak tarım ürünlerinin yetiştirilmesi ve insanların bu ürünlere erişiminin kolaylaştırılması önemli bir araştırma ve uygulama konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada, görüntü işleme teknikleri, makine öğrenmesi yöntemleri ve Nesnelerin İnterneti kullanılarak, bir ürünün yetiştirilmesinin takip edilmesi ve uygun yetiştirme koşullarının belirlenmesi amaçlanmaktadır.
{"title":"Görüntü İşleme Yöntemleriyle Bitki Gelişiminin Takibi ve Yapay Zeka Destekli Tarım Sistemi","authors":"Anıl Sezgi̇n, Vesile Küçük","doi":"10.53070/bbd.1172774","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1172774","url":null,"abstract":"Tarım alanında yaşanan sorunların çözümünde akıllı teknolojilerin kullanımı önem kazanmaktadır. Çalışmaların önemli bir amacı da tarım ürünlerinin sera ortamlarında yetiştirilmesini sağlamaktır. Bu sayede akıllı sistemler tarafından kontrol edilen seralarda uygun toprak ve iklim koşulları oluşturularak tarım ürünlerinin yetiştirilmesi ve insanların bu ürünlere erişiminin kolaylaştırılması önemli bir araştırma ve uygulama konusu haline gelmiştir. Bu çalışmada, görüntü işleme teknikleri, makine öğrenmesi yöntemleri ve Nesnelerin İnterneti kullanılarak, bir ürünün yetiştirilmesinin takip edilmesi ve uygun yetiştirme koşullarının belirlenmesi amaçlanmaktadır.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47216757","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}
Denim kumaşlarındaki bıyık desenlerinin elde edilmesi uzman bir kişi tarafından manuel olarak yaklaşık 2-3 saat sürmektedir. Zamansal maliyetle birlikte kişi bazlı üretimden kaynaklı hatalar meydana gelmektedir. Bu problemin çözümü için bu çalışmada güncel Çekişmeli üretici ağlardan biri olan Pix2PixHD mimarisi kullanılmıştır. Derin öğrenme tabanlı bu mimarinin kullanımı için 2048x1024 ebatlarındaki 589 adet Denim kumaşı-Bıyık Deseni görüntü çiftinden oluşan Denim2BıyıkHD veri kümesi hazırlanmıştır. Mimarinin en uygun sonuçları verebilmesi için üzerinde iyileştirmeler yapılarak geliştirilmiş versiyonu önerilmiştir. Eğitim işleminden sonra geliştirilmiş yöntemle birlikte görüntü kalitesinde yaklaşık 92% oranında başarım sağlanırken, zamansal üretim işlem maliyeti 1 saniyenin altına düşürülmüştür. Bu çalışmayla birlikte Denim kumaşlarındaki bıyık desenlerinin otomatik, yüksek kalitede, hızlı ve nesnel bir şekilde üretimini sağlayan yazılımsal bir sistem geliştirilmiştir.
一位专家在海布上制作胡子大约需要2-3个小时。Zamansal maliyette birlikte kişi bazlıüretimden kaynaklıhatalar meydana gelmektedir。在这项研究中，Pix2PixHD架构师是最复杂的制作网络之一，他被用来解决这个问题。Derinğrenme tabanlıbu mimarinin kullanımıiçin 2048x1024 ebatlarındaki 589 adet Denim kumaşı-Bıyık Deseni görüntüçiftinen oluşan Denim2BıyşkHD veri kümesi hazırlarnmıştır。提出这些改进是为了提供Mimari的最佳结果。通过改进教育方法，图像质量达到了约92%，时间制作成本降低到1秒以下。除此之外，还开发了一个软件系统，使丹麦洞穴中的胡子设计能够自动化、高质量、快速和通用地生产。
{"title":"Automatic High-Resolution Mustache Pattern Synthesis From Denim Fabric","authors":"Emrullah Şahi̇n, M. F. Talu","doi":"10.53070/bbd.1173565","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1173565","url":null,"abstract":"Denim kumaşlarındaki bıyık desenlerinin elde edilmesi uzman bir kişi tarafından manuel olarak yaklaşık 2-3 saat sürmektedir. Zamansal maliyetle birlikte kişi bazlı üretimden kaynaklı hatalar meydana gelmektedir. Bu problemin çözümü için bu çalışmada güncel Çekişmeli üretici ağlardan biri olan Pix2PixHD mimarisi kullanılmıştır. Derin öğrenme tabanlı bu mimarinin kullanımı için 2048x1024 ebatlarındaki 589 adet Denim kumaşı-Bıyık Deseni görüntü çiftinden oluşan Denim2BıyıkHD veri kümesi hazırlanmıştır. Mimarinin en uygun sonuçları verebilmesi için üzerinde iyileştirmeler yapılarak geliştirilmiş versiyonu önerilmiştir. Eğitim işleminden sonra geliştirilmiş yöntemle birlikte görüntü kalitesinde yaklaşık 92% oranında başarım sağlanırken, zamansal üretim işlem maliyeti 1 saniyenin altına düşürülmüştür. Bu çalışmayla birlikte Denim kumaşlarındaki bıyık desenlerinin otomatik, yüksek kalitede, hızlı ve nesnel bir şekilde üretimini sağlayan yazılımsal bir sistem geliştirilmiştir.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-09-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47811459","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}
Providing machine learning (ML) based security in heterogeneous IoT networks including resource-constrained devices is a challenge because of the fact that conventional ML algorithms require heavy computations. Therefore, in this paper, lightweight ProtoNN, CMSIS-NN, and Bonsai tree ML algorithms were evaluated by using performance metrics such as testing accuracy, precision, F1 score and recall to test their classification ability on the IPv6 network dataset generated on resource-scarce embedded devices. The Bonsai tree algorithm provided the best performance results in all metrics (98.8 in accuracy, 98.9% in F1 score, 99.2% in precision, and 98.8% in recall) compared to the ProtoNN, and CMSIS-NN algorithms.
{"title":"Novel Machine Learning (ML) Algorithms to Classify IPv6 Network Traffic in Resource-Limited Systems","authors":"Yıldıran Yılmaz, Selim Buyrukoğlu, M. Alım","doi":"10.53070/bbd.1172706","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1172706","url":null,"abstract":"Providing machine learning (ML) based security in heterogeneous IoT networks including resource-constrained devices is a challenge because of the fact that conventional ML algorithms require heavy computations. Therefore, in this paper, lightweight ProtoNN, CMSIS-NN, and Bonsai tree ML algorithms were evaluated by using performance metrics such as testing accuracy, precision, F1 score and recall to test their classification ability on the IPv6 network dataset generated on resource-scarce embedded devices. The Bonsai tree algorithm provided the best performance results in all metrics (98.8 in accuracy, 98.9% in F1 score, 99.2% in precision, and 98.8% in recall) compared to the ProtoNN, and CMSIS-NN algorithms.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"70766124","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}
Decomposition is a method to distributes a mutliobjective problems to the many single objective problems like scalarization. Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D) is one of the many algorithms uses decomposition method. In MOEA/D algorithm genetic operators are preferred to alter the population. As one of the genetic operators, the crossover is an important element in the algorithm. Hence it is possible to propose new possible methods instead of well-known SBX method. Differential Evolution (DE) which is a single objective optimization algorithm can be used as crossover operator in MOEA/D. However, in DE the best member needed to be detected in the population. Even it is relatively easy in single objective, systematic methods are needed for this purpose. Therefore, in this research three different best member detection methodology will be compared in DE assist MOEA/D algorithm. These methods will be compared on benchmark problems with many objectives.
{"title":"Best Member Detection and Using as Differential Evolution Crossover Operator in Decomposition-based Multiobjective Optimization Algorithm","authors":"Ökkes Tolga Altınöz","doi":"10.53070/bbd.1173588","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1173588","url":null,"abstract":"Decomposition is a method to distributes a mutliobjective problems to the many single objective problems like scalarization. Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D) is one of the many algorithms uses decomposition method. In MOEA/D algorithm genetic operators are preferred to alter the population. As one of the genetic operators, the crossover is an important element in the algorithm. Hence it is possible to propose new possible methods instead of well-known SBX method. Differential Evolution (DE) which is a single objective optimization algorithm can be used as crossover operator in MOEA/D. However, in DE the best member needed to be detected in the population. Even it is relatively easy in single objective, systematic methods are needed for this purpose. Therefore, in this research three different best member detection methodology will be compared in DE assist MOEA/D algorithm. These methods will be compared on benchmark problems with many objectives.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42163457","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}
Elektrik yükü ile manyetik akı arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve uygulanan gerilime bağlı olarak direnci değişen iki uçlu bir elemanı temsil eden memristör (hafızalı direnç) elemanının keşfi, memristif sistemlerin temelini oluşturmuştur. Kondansatör ve indüktör elemanlarının memristif sistemlerle ilişkilendirilmesi ile memristif sistemlerin çalışma alanı genişletilmiş ve memristöre ek olarak memkapasitör (hafızalı kondansatör) ve memindüktör (hafızalı indüktör) olarak adlandırılan yeni hafızalı devre elemanları literatürde yerini almıştır. Memkapasitörün karakteristik davranışı, elektrik yükü ve voltaj olarak tanımlanan iki durum değişkeninde sıkışmış histeretik döngü şeklinde gösterilmektedir. Bu çalışmada, bir alçak geçiren filtre (AGF) devresinin analizi için memkapasitör elemanı ve onun emülatör devresi ele alınmıştır. Böylece standart kondansatörlü ve memkapasitörlü alçak geçiren filtre devrelerinin performans kalitesi karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda memkapasitör tabanlı alçak geçiren filtre devresinin klasik filtre devresine göre nispeten daha iyi filtreleme performansı sağladığı sonucuna varılmıştır. Ayrıca memkapasitörün standart kondansatöre göre devreden daha az akım çekmesi sonucunda memkapasitörün tükettiği reaktif gücün standart kondansatörün tükettiği reaktif güçten daha az olduğu gözlemlenmiştir. Bu katkılar, gelecekteki elektronik çalışmalar için umut verici sonuçlar sunmaktadır.
对导演（记忆阻力）代理的检测，该代理代表两名飞行军官，定义功率负载和磁流之间的关系，并基于成员制，该成员制能够抵抗应用程序的张力。军官和工业的工作范围已经扩大，军官的成员资格在文献中也被新的纪念巡回代理人所取代，这些代理人被称为成员资格（记忆电容器）和会员资格（记忆工业）。膜的特征行为在两种情况下以歇斯底里循环的形式显示，这两种情况由电力负载和电压定义。在这项研究中，副主任和他的仿真电路被用来分析底层的滤波器电路。因此，对标准冷凝器和低容量滤波器电路的性能质量进行了比较。作为比较的结果，低容量滤波器电路产生了比滤波器电路的速率更好的滤波性能。此外，根据标准冷凝器，已经观察到旋转的效率低于标准冷凝器消耗所有者消耗的无功功率。Bu katkılar，gelecekteki elektronikçalışmalar için umut verici sonuçlar sunmaktadır。
{"title":"Hafızalı Kondansatör Tabanlı Alçak Geçiren Filtrenin Analizi","authors":"Feras Dahrouj, Sevgi Gürsul, Serdar Ethem Hamamcı","doi":"10.53070/bbd.1174295","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1174295","url":null,"abstract":"Elektrik yükü ile manyetik akı arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve uygulanan gerilime bağlı olarak direnci değişen iki uçlu bir elemanı temsil eden memristör (hafızalı direnç) elemanının keşfi, memristif sistemlerin temelini oluşturmuştur. Kondansatör ve indüktör elemanlarının memristif sistemlerle ilişkilendirilmesi ile memristif sistemlerin çalışma alanı genişletilmiş ve memristöre ek olarak memkapasitör (hafızalı kondansatör) ve memindüktör (hafızalı indüktör) olarak adlandırılan yeni hafızalı devre elemanları literatürde yerini almıştır. Memkapasitörün karakteristik davranışı, elektrik yükü ve voltaj olarak tanımlanan iki durum değişkeninde sıkışmış histeretik döngü şeklinde gösterilmektedir. Bu çalışmada, bir alçak geçiren filtre (AGF) devresinin analizi için memkapasitör elemanı ve onun emülatör devresi ele alınmıştır. Böylece standart kondansatörlü ve memkapasitörlü alçak geçiren filtre devrelerinin performans kalitesi karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda memkapasitör tabanlı alçak geçiren filtre devresinin klasik filtre devresine göre nispeten daha iyi filtreleme performansı sağladığı sonucuna varılmıştır. Ayrıca memkapasitörün standart kondansatöre göre devreden daha az akım çekmesi sonucunda memkapasitörün tükettiği reaktif gücün standart kondansatörün tükettiği reaktif güçten daha az olduğu gözlemlenmiştir. Bu katkılar, gelecekteki elektronik çalışmalar için umut verici sonuçlar sunmaktadır.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45955008","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}
Bu çalışmada EMG sinyallerinin frekans analizi yapılarak elde edilen veriler ile hareket sınıflandırması yapmak amaçlanmıştır. Üç kanaldan toplanan EMG sinyalleri uygun pencerelere ayrılarak her bir pencereye” hilbert “ zarflama yöntemi uygulanmış ve FFT katsayıları hesaplanmıştır. Kaydedilen EMG sinyallerinin frekans spektrumları incelenmiştir. Bu katsayıları ile bir sınıflandırma algoritmasında kullanmak amacıyla her bir pencerenin ağırlıklı frekans bileşeni hesaplanmıştır. Elde edilen veriler YSA (Yapay sinir Ağları) algoritmasının eğitilmesi amacıyla kullanılmış ve bu işlem EMG sinyallerinin sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda özellikle aynı kas gruplarındaki kasılma kuvvetleri ile birbirinden ayırt edilebilen hareketlerin yalnızca frekans domeninde değil zaman domeninde de incelenmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
{"title":"FFT Analysis and Motion Classification of EMG Signals","authors":"Gazi Akgün, Ugur Demir, Alper Yildirim","doi":"10.53070/bbd.1172684","DOIUrl":"https://doi.org/10.53070/bbd.1172684","url":null,"abstract":"Bu çalışmada EMG sinyallerinin frekans analizi yapılarak elde edilen veriler ile hareket sınıflandırması yapmak amaçlanmıştır. Üç kanaldan toplanan EMG sinyalleri uygun pencerelere ayrılarak her bir pencereye” hilbert “ zarflama yöntemi uygulanmış ve FFT katsayıları hesaplanmıştır. Kaydedilen EMG sinyallerinin frekans spektrumları incelenmiştir. Bu katsayıları ile bir sınıflandırma algoritmasında kullanmak amacıyla her bir pencerenin ağırlıklı frekans bileşeni hesaplanmıştır. Elde edilen veriler YSA (Yapay sinir Ağları) algoritmasının eğitilmesi amacıyla kullanılmış ve bu işlem EMG sinyallerinin sınıflandırılması amacıyla kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucunda özellikle aynı kas gruplarındaki kasılma kuvvetleri ile birbirinden ayırt edilebilen hareketlerin yalnızca frekans domeninde değil zaman domeninde de incelenmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.5,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47249187","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}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：