___

• Akkaya, G. (2007). Yapay sinir ağları ve tarım alanındaki uygulamaları. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 38(2), 195-202.
• Akyılmaz, O., & Ayan, T. (2010). Esnek hesaplama yöntemlerinin jeodezide uygulamaları. İTÜDERGİSİ/d, 5(1).
• Akyol, K., Karaci, A. (2018). A Study On Autistic Spectrum Disorder for children based on feature selection and fuzzy rule. In: International Congress on Engineering and Life Science, pp. 804–807
• Ayaz, F., Ari, A., & Hanbay, D. (2017, September). Leaf recognition based on artificial neural network. In 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP) (pp. 1-5). IEEE.
• Calp, M. H. (2019). İşletmeler için personel yemek talep miktarının yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilmesi. Politeknik dergisi, 22(3), 675-686.
• Canayaz, M., & Demir, M. (2017, September). Feature selection with the whale optimization algorithm and artificial neural network. In 2017 International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP) (pp. 1-5). IEEE.
• Çalışkan, E., & Sevim, Y. (2019). A comparatıve study of artıfıcıal neural networks and multıple regressıon analysıs for modelıng skıddıng tıme. Applıed Ecology And Envıronmental Research, 17(2), 1741-1756.
• Çelik, S., Bozkurt, Ö. Ç., & Çeşmeli, M. Ş. (2018). İnsan omurgasi veri setinin sinir-bulanik siniflayici ile öznitelik tespiti ve siniflandirilmasi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 4(1), 39-52.
• Çelik, S., (2020). Determination and classification of ımportance of attributes used in diagnosing pregnant women's birth method. Alphanumeric Journal, 8(2), 261-274.
• Çetin, O., & Temurtaş, F. (2019). Görsel uyaranlara ilişkin manyetoensefalografi sinyallerinin genelleştirilmiş regresyon sinir ağı ile sınıflandırılması. Dicle Tıp Dergisi, 46(1), 19-25.
• Deb, C., Lee, S. E., & Santamouris, M. (2018).Using artificial neural networks to assess hvac related energy saving in retrofitted office buildings. Solar Energy, 163, 32-44.
• De Campos Souza, P. V., & Guimaraes, A. J. (2018, June). Using fuzzy neural networks for improving the prediction of children with autism through mobile devices. In 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC) (pp. 01086-01089). IEEE.
• Ekinci, Y., Temur, G. T., Çelebi, D., & Bayraktar, D. (2010). Ekonomik kriz döneminde firma başarısı tahmini: yapay sinir ağları tabanlı bir yaklaşım. Journal of Industrial Engineering, 21(1), 17-29.
• El-Bouri, A., Balakrishnan, S., Popplewell, N. (2000). Sequencing jobs on a single machine: a neural network approach. European Journal of Operational Research, 126, 474–490.
• Kalogirou, S. A. (1999). Applications of artificial neural networks in energy systems. Energy Conversion and Management, 40(10), 1073-1087.
• Karahan, M. (2015). Turizm talebinin yapay sinir ağaları yöntemiyle tahmin edilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2), 195-209.
• Kaynar, O., Taştan, S., & Demirkoparan, F. (2011). Yapay sinir ağlari ile doğalgaz tüketim tahmini. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(özel sayı), 463- 474.
• Kaynar, O., & Taştan, S. (2009). Zaman serisi analizinde mlp yapay sinir ağları ve arıma modelinin karşılaştırılması. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (33), 161-172.
• Koçak, C., & Karakurt, H. B. (2019). Yapay sinir ağları ile kablosuz yerel alan ağlarında veri trafiği optimizasyonu. Politeknik Dergisi, 22(3), 737-747.
• Koç, M. L., Balas, C. E., & Arslan, A. (2004). Taş dolgu dalgakıranların yapay sinir ağları ile ön tasarımı. Teknik Dergi, 15(74), 3351-3375.
• Machine Learning Repository, https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Autistic+Spectrum+Disorder+Screening+Data+for+Adolescent+++, 05.02.2019.
• Özkan, C., Doğan, S., Kantar, T., Akşahin, M. F., & Erdamar, A. (2016, May). Detection of epilepsy disease from EEG signals with artificial neural networks. In 2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) (pp. 693-696). IEEE.
• Özmen, Ö., Ahmad, K. H. D. R., & Engin, A. V. C. I. (2018). Sınıflandırıcıların kalp hastalığı verileri üzerine performans karşılaştırması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 30(3), 153-159.
• Uygunoğlu, T., & Yurtcu, Ş. (2006). Yapay zeka tekniklerinin inşaat mühendisliği problemlerinde kullanımı. Yapı Teknolojileri Elektronik Dergisi, 2(1), 61-70.
• Thabtah, F. (2017, May). Autism spectrum disorder screening: machine learning adaptation and DSM-5 fulfillment. In Proceedings of the 1st International Conference on Medical and Health Informatics 2017 (pp. 1-6). ACM.
• Thabtah, F. (2017). ASDTests. A mobile app for ASD screening.
• Thabtah, F. (2018). Machine learning in autistic spectrum disorder behavioral research: A review and ways forward. Informatics for Health and Social Care, 1-20.
• Thabtah, F., Kamalov, F., & Rajab, K. (2018). A new computational intelligence approach to detect autistic features for autism screening. International journal of medical informatics, 117, 112-124.
• Yıldırım, H. (2019). Property value assessment usıng artıfıcıal neural networks, hedonıc regressıon and nearest neıghbors regressıon methods. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7(2), 387-404.
• Yıldız, E., & Özdemir, E. (2019). Esnek geri yayılımlı ve geliştirilmiş geri yayılımlı sinir ağları performanslarının elektrikli ark ocaklarında karşılaştırılması. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 3(1), 72-75.
• Yoldaş, Ö., Tez, M., & Karaca, T. (2012). Artificial neural networks in the diagnosis of acute appendicitis. The American Journal of Emergency Medicine, 30(7), 1245-1247.