Sincap arama algoritması ile yapay sinir ağlarının eğitimi
Training artificial neural networks with squirrel search algorithm
Yazar: BETÜL KARAKAŞ
Danışman: PROF. DR. SİNEM KULLUK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Yapay Sinir Ağları (YSA) karmaşık problemlerin çözümünde oldukça başarılı sonuçlar elde etmektedir. Yapay Sinir Ağlarının ağırlık değerlerinin belirlenmesi ve güncellenmesi ile ağın eğitilmesi mümkündür. Bu tez çalışmasında YSA eğitilmesinde son yıllarda geliştirilen Sincap Arama Algoritması kullanılmıştır (SSA). Uçan sincapların dinamik arama davranışlarını ve süzülme hareketlerini taklit eden bu algoritmanın performansı UCI makine öğrenme
deposundan (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) alınan 6 sınıflandırma veri kümesi ve bir gerçek hayat verisi olan Oxford Mutluluk Ölçeği veri kümesi üzerinde değerlendirilmiştir. MSE değerini minimize eden ağırlıkların bulunması ve test verileri için doğruluk değerlerinin maksimize edilmesi bu çalışmanın etkinlik ölçütleridir. En iyi
sınıflandırma doğruluğunu veren parametrelerin belirlenmesi için çalışmada "Deney Tasarımı" gerçekleştirilmiştir. Test veri kümeleri üzerinde elde edilen sonuçlar ve karşılaştırmalar, SSA ile eğitilen YSA'nın yüksek doğruluklarla oldukça etkin sonuçlar verdiğini göstermektedir. Önerilen yöntemle diğer yöntemler arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını test etmek için "İstatistiksel Analiz" gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalar neticesinde SSA kullanılarak eğitilen YSA'nın sınıflandırma problemlerinde oldukça etkin olduğu sonucuna varılmıştır. YSA'nın sınıflandırma performansı SSA ile eğitilerek arttırılmıştır.

Abstract:
Artificial Neural Networks (ANN) achieve very successful results in solving complex problems. It is possible to train the network by determining and updating the weight values of Artificial Neural Networks. In this study, recently developed Squirrel Search Algorithm (SSA) was used in ANN training. The performance of this algorithm, which simulates the dynamic search behavior and gliding movements of flying squirrels, was evaluated using 6 classification datasets taken from the UCI machine learning repository (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php) and a real-life data from the Oxford Happiness Scale. Finding the weights that minimize the MSE value and maximizing the accuracy values for the test data are the efficiency criteria of this study. To determine the parameters that give the best classification accuracy, "Experiment Design" was carried out in the study. The results and comparisons obtained from the test data sets show that the ANN trained with SSA gives very effective results with high accuracy. "Statistical Analysis" was conducted to test whether there is a significant difference between the proposed method and other methods. As a result of the experimental studies, it has been concluded that ANN trained using SSA is way more effective in classification problems. Classification performance of ANN has been increased by training with SSA.