http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/284 2026-04-18T12:37:14Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3411 Title: Sembolik hesaplama ile elektrik devrelerinin çözümlenmesi Authors: Atalar, Celal Abstract: Bu çalışmanın amacı, doğru akım ve kararlı durumdaki alternatif akım devrelerinin analizini gerçekleştirmektir. Doğru akım için gerilim kaynağı, akım kaynağı ve direnç elemanlarını içeren devreler çözümlenmektedir. Alternatif akımda ise sinüzoidal gerilim kaynağı, sinüzoidal akım kaynağı, kapasitör, indüktör ve direnç elemanlarını içeren devrelerin kararlı durumdaki çözümleri gerçekleştirilir. Ayrıca, hem doğru akım hem de alternatif akım için toprak bağlantısı içeren devrelerin de analizi gerçekleştirilebilir. Analiz işlemlerine ek olarak elektrik devresinin şematik gösterimi de yapılmaktadır. Bir elektrik devresine ait bilgilerin alınabilmesi amacıyla devre tanımlama dili geliştirilmiştir. Bir metin dosyası içinde dil kurallarına göre elektriksel devre tanımlaması yapılabilmektedir. Geliştirilen dilin, kullanımının kolay ve anlaşılır olması sağlanmıştır. Devrenin çözümlenmesi sürecinde, çözüm aşamaları da bir akış halinde listelenmektedir. Literatürde yoğun olarak kullanılan düğüm analiz tekniğinin aksine çözüm aşamasında graf analiz tekniği kullanılmıştır. Graf analiz tekniğinin, bazı durumlarda düğüm analiz tekniğine göre çeşitli avantajlara sahip olduğu görülmüştür. 2021-08-01T00:00:00Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3410 Title: Akan veride artımlı öğrenme yaklaşımları geliştirilmesi ile video verilerinde anomali tespiti çalışması Authors: Aydoğdu, Özge Abstract: Tez çalışması kapsamında, son yılların popüler veri türü olan akan verilerin tüm karakteristik özelliklerini ve kısıtlamalarını göz önüne alan yeni artımlı öğrenme yaklaşımları önerilmektedir. Tezin literatüre ilk katkısı akan veriler için Ayrık Kosinüs Dönüşümü ve Sürü Zekasına dayalı otomatik öznitelik çıkartma ve seçme yaklaşımının sunulmasıdır. Bu yaklaşımdan elde edilen sonuçlar ışığında akan veriler için Çevrim içi Ardışıl – Aşırı Öğrenme Makinelerine ve Otokodlayıcılara dayalı bir öğrenme yaklaşımının geliştirilmesi tezin ikinci katkısıdır. Bir diğer katkısı, geliştirilen öğrenme yaklaşımının akan verilerin en büyük problemi olan içerik farklılaşmasına dayanıklı olacak şekilde geliştirilmesidir. Önerilen yaklaşımlar gerçek dünya problemlerinden biri olan gözetleme videosu anomali tespitine uygulanarak ve bu alan için de yeni yaklaşımlar sunulmaktadır. Video anomali tespiti uygulamasında ise gerçekleştirilen yaklaşım zayıf etiketleme ve önerilen akan veri öğrenme yaklaşımına dayalı bir anomali tespiti ve anormal olay türünün akan veri metodolojisi ile çözülmesidir ve bu tezin dördüncü katkısını oluşturmaktadır. Tezin beşinci katkısı olarak önerilen yaklaşımın performans artışı açısından otomatik öznitelik çıkartma ve seçme yaklaşımı ile birleştirilerek sunulmasıdır. Son olarak video anomali tespiti için videoların etiket değerlerine minimum şekilde ihtiyaç duyan aktif öğrenmeye dayalı akan veri öğrenme yaklaşımı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen tüm yaklaşımlar gerçek, sentetik akan veri ve video veri setleri üzerinde literatürdeki popüler yaklaşımlar ile karşılaştırmalı olarak test edilmiş ve elde edilen yüksek başarı ile analizi umut verici sonuçlara ulaşılmıştır. 2021-06-01T00:00:00Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3408 Title: Büyük boyutlu gezgin kablosuz algılayıcı ağlarda düğümlerin lokalizasyonu için çapa düğümlerin optimizasyon yöntemleriyle yerleşimi Authors: Günay, Faruk Baturalp Abstract: Lokalizasyon, hedef izleme ve nesne izleme gibi çeşitli kullanım alanları için Kablosuz Algılayıcı Ağlarında (KAA) önemli bir süreç olmaktadır. Çapa düğümleri, konumlarını GPS sinyalleri veya elle verilen konumlar aracılığıyla bulabildikleri ve ağdaki diğer düğümlerin konumlarını belirlemelerine yardımcı oldukları için bu görevde kritik rol oynar. Bu nedenle, bir KAA'daki çapa düğümlerinin optimal yerleşimi, düğümlerin konumlarını bulmada daha kesin doğruluk sağlarken enerji tüketimini azaltmak için özellikle önem arz eder. Bu tezde, Bozkurt Optimizasyonu (GWO) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) yöntemlerine dayalı olarak, büyük ölçekli bir KAA'da en uygun çapa düğümü sayısını ve en uygun yerleştirme stratejisini bulmak amacıyla yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımın ilk adımı olarak, sürecin verimliliğini optimize etmek için sanal lokalizasyon süreci bir sanal koordinat sistemi üzerinden sağlanmıştır. GWO ve PSO yöntemleri, kapsama alanı tabanlı bir analitik yöntem, Destek Vektör Makinesi (SVM) regresyonu ve Çoklu Regresyon gibi makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla karşılaştırılmıştır. Ayrıca lokalizasyon alanında DV-HoP yöntemiyle mukayese edilmiştir. Bir KAA'da farklı sayıda düğüm ve farklı maksimum kapsama uzaklıkları ile çalıştırdığımız simülasyonlar, önerilen yaklaşımların çapa düğümlerinin sayısını azaltırken lokalizasyon hatalarını en aza indirme anlamında üstün olduğunu göstermektedir. 2021-09-01T00:00:00Z http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3404 Title: Sayısal görüntülerde kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti Authors: Tahaoğlu, Gül Abstract: Sayısal görüntüler üzerinde en sık karşılaşılan sahtecilik türlerinden biri kopyala-yapıştır sahteciliğidir. Tez çalışmasında kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti yöntemlerindeki problemler irdelenmiş ve bu problemlerin üstesinden gelecek şekilde sahtecilik uygulanan görüntüleri tespit edebilecek yeni yöntemler önerilmiştir. Yapılan çalışmaların ilkinde görüntü L*a*b* renk uzayından değerlendirilmiş ve her bir renk kanalından çıkarılan anahtar noktaları aracılığıyla taslak sahte bölgeler belirlenmiştir. Sahte bölgenin kesin sınırlarının çizilmesinde, girdi görüntüsünden bağımsızlığı sağlayan dinamik lokalizasyon aşaması önerilmiştir. Önerilen ikinci yöntemde görüntünün dönme bağımsız özelliğini koruyan doku görüntüsü elde edilmiştir. Doku görüntüsünün bütününden elde edilen anahtar noktalarını birbiri ile eşleştirilerek şüpheli taslak bölgeler oluşturulmuştur. Taslak bölgelerde yer alan sahtecilik sınırların belirlenmesinde Ciratefi tabanlı bir yaklaşım sunulmuştur. Tez kapsamında önerilen yaklaşımlarla farklı atak tiplerine karsı (döndürme, ölçekleme, JPEG sıkıştırma, gürültü ekleme) dayanıklılık sağlanmıştır. Böylece uzman bir sistemden beklenir şekilde doğruluk oranları ile sahte görüntüler tespit edilmiştir. Önerilen kopyala-yapıştır sahteciliği tespit yöntemlerinden elde edilen sonuçların literatürdeki benzer çalışmalarla benzer çalışmalarla kıyaslaması gerçekleştirilerek üstünlükleri ortaya konmuştur. 2021-11-01T00:00:00Z