Parçacık Sürü Optimizasyonu ile Yapay Sinir Ağları Eğitimine Dayalı Bir Esnek Hesaplama Uygulaması

Bu çalışmada, meme kanseri hastalığının esnek hesaplama tabanlı teşhisini gerçekleştiren yazılım sunulmuştur. Yazılım, Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) ile Yapay Sinir Ağları (YSA) tekniklerinin bir arada uygulamaktadır. Sınıflandırma amacıyla kullanılan YSA' nın öğrenme algoritmasında PSO kullanılmıştır. Meme kanseri veri kümesi UCI (University of California, Irvine) veritabanından alınmıştır. Çalışmamızda aldığımız deneysel sonuçlara göre PSO ile öğrenme gerçekleştiren YSA tekniği hız açısından daha iyi performans göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

Ensek hesaplama, Parçacık sürü optimizasyonu, Yapay sinir ağları, Meme kanseri

A Soft Computing Application Based On Artificial Neural Networks Training by Particle Swarm Optimization

A software conducting the soft computing based diagnosis of breast cancer was presented in this study. This software applies Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Neural Networks (ANN) techniques together. PSO was used in the learning algorithm of ANN which was used for classification. Breast cancer data set was taken from UCI (University of California, Irvine)’s database. According to the experimental results of our study, the ANN technique which realizes learning through PSO shows a better performance.

Keywords:

Soft computing, Particle swarm optimization, Artificial neural Networks, Breast cancer,

PDF

___

Allahverdi, N., 2002. Uzman Sistemler Bir Yapay Zekâ Uygulaması. Atlas Yayın Dağıtım, İstanbul.
Awad, H., A., 2006. “A Novel Particle Swarm-Based Fuzzy Control
Conference on Fuzzy Systems, July 16-21, Canada. IEEE
International Çavuşlu, M., A., Karakuzu, C., Şahin, S. 2010. “Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Yapay Sinir Ağı Eğitiminin
Gerçeklenmesi”. Journal of Polytechnic, Vol: 13 No: 2 pp. 83-92. Üzerinde
Donanımsal Çevik, K., K., Dandıl, E. 2012. "Yapay Sinir Ağları İçin .Net Platformunda Görsel Bir Eğitim Yazılımının Geliştirilmesi". Gazi Üniversitesi Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol:5., No:1., pp. 19-28.
Ghoshal, S., P., 2004. “Optimizations of PID gains by