17.03.2014 Views

I. Uluslararası Sağlıkta Performans ve Kalite Kongresi Bildiriler ...

I. Uluslararası Sağlıkta Performans ve Kalite Kongresi Bildiriler ...

I. Uluslararası Sağlıkta Performans ve Kalite Kongresi Bildiriler ...

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

Şekil 6. Yapay sinir ağı tabanlı ATM yapısal modeli<br />

Yapay sinir ağının gizli katmanında 6 adet sinir (nöron) kullanılmıştır. Gizli <strong>ve</strong> Çıkış<br />

katmanlarında transfer fonksiyonları olarak tanjant sigmoid fonksiyonu, öğrenme<br />

algoritması olarak standart geri yayılım algoritmasından 30 kat hızlı olduğu<br />

değerlendirilen Le<strong>ve</strong>nberg-Marquardt algoritması kullanılmıştır. Eğitim işlemi<br />

neticesinde 39 adım (iterasyon) sonucunda 0.001 hata oranı (ortalama karesel<br />

hata) elde edilmiştir. Sistemin doğruluğu eğitim <strong>ve</strong>risinden farklı 2500 adet <strong>ve</strong>ri<br />

kullanılarak test edilmiştir.<br />

3.2.2. Uyarlanabilir Bulanık Çıkarım Sistemi Tabanlı ATM<br />

ANFIS tabanlı ATM için BEM tarafından oluşturulan <strong>ve</strong>riler sisteme <strong>ve</strong>rilmiş <strong>ve</strong> 4<br />

girişli <strong>ve</strong> 1 çıkışlı bir alt model oluşturulmuştur(Şekil 2). Girişler için gauss tipinde<br />

sırasıyla 5-2-2-3 adet üyelik fonksiyonları tanımlanmıştır.<br />

Şekil 7. Uyarlanabilir bulanık çıkarım sistemi tabanlı ATM parametreleri<br />

yüzey grafiği<br />

Kurallar ANFIS tarafından otomatik olarak oluşturulmuştur. Modelin 390 adet <strong>ve</strong>ri ile<br />

eğitimi gerçekleştirilmiş <strong>ve</strong> 39 adım (iterasyon) sonucunda % 3.9 ortalama karasel<br />

hata oranı ile öğrenme gerçekleştirilmiştir. Öğrenme metodu olarak geri yayılım<br />

<strong>ve</strong> en küçük kareler yöntemlerini beraber kullanan melez (hibrit) algoritma tercih<br />

edilmiştir.<br />

360

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!