hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
TÜRKİYE’DE LI-ION PİL ÜRETİMİ YATIRIMLARI
TÜRKİYE’DE LI-ION PİL ÜRETİMİ YATIRIMLARI
Yazar: Özdemir, Ahmet
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 19, 2023
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Li-Ion,Batarya,Pil,Yenilenebilir Enerji,Enerji Depolama Sistemleri

Dünayda ve ülkemizde küresel ısınmayı önlemek adına pek çok faaliyet sürüdülmektedir. Bu faaliyetlerden en önemlisi ise şüphesiz fosil yakıtların kullanmının sınırlandırılması ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımıdır. Bu alanda sürdürülen faaliyetlerin başında ise araçların neden olduğu karbon emisyonunun düşürülmesi gelmektedir. Yeni nesil araçların elektrikli olarak üretilmesi ve içten yanmalı motorların üretiminin kısıtlanması enerji depolama sistemlerine olan ilgiyi arttırmıştır. Verimli enerji depolama sistemleri için Li-Ion pil kimyası oldukça rağbet gören bir teknolojidir. Ülkemiz de bu dönüşüme yabancı kalmayarak bir dizi yatırımı devreye sokmuştur. Kayseri’de 2022 yılında 18650 Li-Ion şarj edilebilir pil ile seri üretime geçmiş olan Aspilsan Enerji A.Ş. bu yatırımlarda öncü olmuştur. Ülkemizin bölgesinde bir batarya üreticisi olma misyonunu destekleyen yatırımlar zaman içerisinde devreye alınmaktadır. Batarya teknolojisinin tam anlamıyla ülkemize kazandırılması için kıymetli madenlerin çıkarılması, madenlerin pil isterlerine uygun şekilde işlenmesi, hücre tasarımı ve üretimi, paketleme, fabrika tasarımı, makine imalatı ve geri dönüşümü kapsayan sürecin bütünüyle yönetiliyor olması gerekir. Bu kabiliyetin ülkecek kazanımının mümkün olduğu görülmektedir.

Dünayda ve ülkemizde küresel ısınmayı önlemek adına pek çok faaliyet sürüdülmektedir. Bu faaliyetlerden en önemlisi ise şüphesiz fosil yakıtların kullanmının sınırlandırılması ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımıdır. Bu alanda sürdürülen faaliyetlerin başında ise araçların neden olduğu karbon emisyonunun düşürülmesi gelmektedir. Yeni nesil araçların elektrikli olarak üretilmesi ve içten yanmalı motorların üretiminin kısıtlanması enerji depolama sistemlerine olan ilgiyi arttırmıştır. Verimli enerji depolama sistemleri için Li-Ion pil kimyası oldukça rağbet gören bir teknolojidir. Ülkemiz de bu dönüşüme yabancı kalmayarak bir dizi yatırımı devreye sokmuştur. Kayseri’de 2022 yılında 18650 Li-Ion şarj edilebilir pil ile seri üretime geçmiş olan Aspilsan Enerji A.Ş. bu yatırımlarda öncü olmuştur. Ülkemizin bölgesinde bir batarya üreticisi olma misyonunu destekleyen yatırımlar zaman içerisinde devreye alınmaktadır. Batarya teknolojisinin tam anlamıyla ülkemize kazandırılması için kıymetli madenlerin çıkarılması, madenlerin pil isterlerine uygun şekilde işlenmesi, hücre tasarımı ve üretimi, paketleme, fabrika tasarımı, makine imalatı ve geri dönüşümü kapsayan sürecin bütünüyle yönetiliyor olması gerekir. Bu kabiliyetin ülkecek kazanımının mümkün olduğu görülmektedir.
UYARLAMALI AĞ TABANLI BULANIK ÇIKARIM SİSTEMİ KULLANARAK BİR MEKANİK JİROSKOPUN YALPALAMA KESTİRİMİ
PRECESSION FORECASTING OF A MECHANICAL GYROSCOPE USING ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
Yazar: Kacar, İlyas
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 21, 2023
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Gyroscope,Machine Learning,Adaptive neuro fuzzy inference system,Precession ; Jiroskop,Makine öğrenimi,Uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi,Yalpalama

Jiro-tork üretme kabiliyetleri nedeni ile mekanik jiroskoplar, hava ve uzay araçları gibi tamamen asılı veya tek, çift tekerlekli kara araçlarını dengelemek yön vermek için sıklıkla kullanılmaktadır. Jiro-tork yüksek hızda dönen volan ve onun üç eksen etrafında dönme hareketi yapabilmesine olanak tanıyan bir şasi sayesinde üretilmektedir. Jiro-torku kontrol etmek için yalpalama hızı uygulanmaktadır. Yalpalama hızına ilişkin zaman serisi verisi katı cisim dinamik analizi sayesinde elde edilmiştir. Veriye herhangi bir ön işlem uygulanmamıştır. Bu hızın açık çevrim kestirimi için uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanılmıştır. Elde edilen modelde korelasyon değeri 0.99981 ve hata karesinin ortalamasının kökü 0.02467 rad/s olarak bulunmuştur. Model çıktıları ile veri seti arasında yüksek doğrusal bir ilişki mevcuttur. ANFIS ağının veriye herhangi bir ön işlem yapılması gereksinimini ortadan kaldırdığı da görülmüştür. Kullanılan ağ parametreleri ve bu ağ ile elde edilen kestirim performansı çalışmada sunulmuştur.

Due to their ability to generate gyro-torque, mechanical gyroscopes are frequently used to balance or orientate fully suspended air or spacecraft or single or double-wheeled land vehicles. Gyro-torque is produced with a high-speed rotating flywheel and its chassis that allows it to rotate around three axes. The precession is applied to control the gyro-torque. The time series data on the precession was obtained by rigid body dynamic simulation. No pre-processing was applied to the data. An adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS) is used for open loop prediction of the precession. In the model obtained, the correlation value was found to be 0.99981 and the root of the mean square of the error was 0.02467 rad/s. High linear relationship between the model outputs and the data set is found. It has also been seen that the ANFIS network eliminates the need for any pre-processing of the data. The network parameters used and the prediction performance obtained are presented.
Kuantum Programlama Açısından Kuantum Derleyicilerin Karşılaştırmalı Analizi ve IBMQ Uygulaması
Comparative Analysis of Quantum Compilers in Terms of Quantum Programming and IBMQ Implementation
Yazar: Karaköse, Mehmet; Yetiş, Hasan; Küçük, Osman Furkan; Öğdü, Çağatay Umut; Yaman, Orhan
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 21, 2023
Anahtar kelimeler: High Performance Computing ; Yüksek Performanslı Hesaplama ; Applied quantum computing,Quantum computers,Quantum compilers,IBMQ ; Uygulamalı kuantum hesaplama,Kuantum bilgisayarlar,Kuantum derleyiciler,IBMQ

Kuantum hesaplama, geleneksel bilgisayarların yapamayacağı kadar karmaşık hesaplamaları çok daha hızlı ve daha verimli gerçekleştirmeye olanak tanıyan bir teknolojidir. Ancak kuantum bilgisayarların çalıştırılması için özel olarak tasarlanmış kuantum algoritmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu algoritmaların kuantum bilgisayarlarda verimli bir şekilde çalıştırabilmek için uygun derleyici ve kuantum bilgisayar seçimi kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada kauntum programlama ve derleyicileri hakkında bilgiler verilerek, literatürdeki kuantum derleyicilerin karşılaştırmaları gerçekleştirilmiştir. Örnek bir soyut kuantum devre 5 kübtlik ibmq_belem, ibmq_quito ve ibmq_manila kuantum bilgisayarlarında çalıştırılarak, kuantum devrelerin çalışma mantığı uygulamalı olarak açıklanmıştır. Yapılan analizlerler sonucu L tipi kübit bağlantısına sahip ibmq_manila bilgisayarının ortalama %86 ile daha başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. Diğer taraftan T tipi kübit bağlantılarına sahip ibmq_quito ve ibmq_belem bilgisayarlarının ürettikleri sonuçların başarısı ortaalama %82 ve %48 ile sınırlı kalmaktadır. Aynı kübit bağlantısına sahip bu bilgisayarların başarımları arasındaki gözle görülür farkın sebebi kübit ve bağlantılardaki hata oranlarının olduğu sonucuna varılmıştır.

Quantum computing is a technology that allows performing complex calculations much faster and more efficiently than conventional computers. However, specifically designed quantum algorithms are needed to run quantum computers. Appropriate compiler and quantum computer selection is critical in order to run these algorithms efficiently on quantum computers. In this study, information about quantum programming and compilers is given and the quantum compilers in the literature are compared. An example quantum circuit is run on 5 qubit ibmq_belem, ibmq_quito and ibmq_manila quantum computers, and the working logic of quantum circuits is explained practically. As a result of the analysis, it is observed that the ibmq_manila computer with L-type qubit connection produced more successful results with an average of 86%. On the other hand, the success of the results produced by ibmq_quito and ibmq_belem computers with T-type qubit connections is limited to 82% and 48% on average. It has been concluded that the reason for the noticeable difference between the performances of these computers with the same qubit connection is the error rates in the qubits and connections.
Kriptografik Yapılar için Seçmeli Kaotik Permütasyonlar Tabanlı Yeni bir S-box Üretme Algoritması
A New S-box Generation Algorithm Based on Selective Chaotic Permutations for Cryptographic Structures
Yazar: Artuğer, Fırat
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 21, 2023
Anahtar kelimeler: Information Security Management ; Bilgi Güvenliği Yönetimi ; Substitution box (s-box),Chaos,Chaotic maps ; Yer değiştirme kutusu (s-box),Kaos,Kaotik haritalar

Kriptografi, güvenli olmayan ağlar üzerinden iletilen verilerin korunması için algoritmalar tasarlamayı amaçlamaktadır. Bu algoritmalar, verileri şifreler ve üçüncü kişiler tarafından ele geçirilse bile, veriyi anlaşılmaz hale getirir. S-box, algoritmada karıştırma adı verilen temel gereksinimlerden birini sağlamaktadır. Lineer olmama değeri yüksek bir s-box yapısı, çeşitli saldırılarına karşı güvenliği oldukça arttırmaktadır. Bu nedenle, bir şifreleme algoritmasında s-box oldukça hayati bir önem taşımaktadır. Literatüre bakıldığında kaos tabanlı s-box yapıları sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak kaos ile üretilen s-box ‘ların lineer olmama değeri düşüktür. Bu makalede, bu problemin üstesinden gelmek için yeni bir algoritma önerilmiştir. Önerilen yöntemde öncelikle herhangi bir kaotik harita yardımıyla bir s-box üretilir. Daha sonra bu s-box ‘da yine aynı kaotik harita ile seçilmiş iki elemanın yeri değiştirilerek lineer olmama değeri kontrol edilir. Bu değer arttığında s-box güncellenir. Bu şekilde sadece 100 yineleme sonucunda lineer olmama değeri 107.5 olan bir s-box üretilmiştir. Bu değer literatürdeki birçok çalışmayı geride bırakmaktadır.

Cryptography aims to design algorithms for the protection of data transmitted over unsecured networks. These algorithms encrypt the data and render it incomprehensible even if it is intercepted by third parties. S-box satisfies one of the basic requirements in the algorithm, called confusion. An s-box structure with a high nonlinearity value greatly increases the security against various attacks. Therefore, s-box is of vital importance in an encryption algorithm. When we look at the literature, chaos-based s-box structures are frequently used. However, the non-linearity value of s-boxes produced with chaos is low. In this article, a new algorithm is proposed to overcome this problem In the proposed method, an s-box is first generated with the help of any chaotic map. Then, in this s-box, the nonlinearity value is checked by changing the location of the two selected elements with the same chaotic map. When this value increases, the s-box is updated. In this way, an s-box with a nonlinearity value of 107.5 was produced after only 100 iterations. This value surpasses many studies in the literature.
Monel 400 Nikel Esaslı Süper Alaşımın Tornalanmasında Oluşan Kesme Kuvveti Bileşenlerinin Değerlendirilmesi ve Yapay Sinir Ağları ile Modellenmesi
Evaluation of Cutting Force Components in Turning of Monel 400 Nickel Based Superalloy and Modeling with Artificial Neural Networks
Yazar: Özlü, Barış; Uğur, Levent
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 21, 2023
Anahtar kelimeler: Information Systems (Other) ; Bilgi Sistemleri (Diğer) ; Tornalama,Monel 400 Alaşımı,Kesme Kuvveti Bileşenleri,Yapay Sinir Ağı. ; Turning,Monel 400 Alloy,Cutting Force Components,Artificial Neural Network

Yapılan çalışma iki bölümden oluşmaktadır. Birinci Bölüm, Monel 400 alaşımının farklı kesme parametrelerinde tornalanması sonucu kesme parametrelerinin kesme kuvveti bileşenlerine ve esas kesme kuvvetine etkileri değerlendirilmiştir. İkinci bölüm ise farklı kesme parametrelerinde yapılan tornalama deneylerinde ölçülen kesme kuvveti bileşenlerinin Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle tahmininden oluşmaktadır. Çalışmada kesme parametresi olarak üç farklı kesme hızı (60-85-110 m/dak), üç farklı ilerleme miktarı (0,05-0,07-0,09 mm/dev) ve üç farklı kesme derinliği (0,4-0,8-1,2 mm) seçilmiştir. Kesme kuvveti bileşenlerinin (Fz, Fx ve Fy) ölçümü A KISTLER 9257 B tipi piezoelektrik dinamometre ile gerçekleştirilmiştir. Kesme kuvveti bileşenlerinin tahmininde YSA yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak, Monel 400 alaşımının tornalanmasında en düşük kesme kuvveti bileşenleri 0,4 mm kesme derinliğinde, 110 m/dak kesme hızında ve 0,05 mm/dev ilerleme miktarında Fz:227,48 N, Fy:154 N ve Fx:99,16 N ölçülmüştür. YSA yöntemini ile tahmin edilen kesme kuvveti bileşenleri ile deneysel sonuçlar incelendiğinde YSA yöntemini ile yapılan tahminlerin yüksek doğruluk içerdiği görülmüştür.

The study consists of two parts. The first part evaluates the effects of cutting parameters on the cutting force components and the actual cutting force as a result of turning Monel 400 alloy at different cutting parameters. The second part consists of the prediction of the cutting force components measured in turning tests at different cutting parameters by Artificial Neural Networks (ANN) method. Three different cutting speeds (60-85-110 m/min), three different feed rates (0.05-0.07-0.09 mm/rev) and three different depths of cut (0.4-0.8-1.2 mm) were selected as cutting parameters. The measurement of the cutting force components (Fz, Fx and Fy) was carried out with a KISTLER 9257 type B piezoelectric dynamometer. ANN method was used to predict the shear force components. As a result, the lowest cutting force components Fz:227.48 N, Fy:154 N and Fx:99.16 N were measured at 0.4 mm depth of cut, 110 m/min cutting speed and 0.05 mm/rev feed rate for turning Monel 400 alloy. When the cutting force components predicted by ANN method and experimental results are analyzed, it is seen that the predictions made by ANN method have high accuracy.
Nesneye Yönelik Programlamada Sınıf Test Üretimi için Olay Temelli Bir Yaklaşım Önerisi
An Event-Based Approach Proposal for Class Test Generation in Object-Oriented Programming
Yazar: Tuğlular, Tuğkan
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 21, 2023
Anahtar kelimeler: Information Systems Development Methodologies and Practice ; Bilgi Sistemleri Geliştirme Metodolojileri ve Uygulamaları ; Information Systems (Other) ; Bilgi Sistemleri (Diğer) ; Nesneye yönelik programlama,Sonlu Durum Makineleri,Olay Sıra Çizgeleri,Olay Temelli Test Üretimi,Sınıf Testleri ; Object-oriented programming,Finite State Machines,Event Sequence Diagrams,Event-Driven Test Generation,Class Tests

Nesneye yönelik programlamada yaşam döngüsü bulunan nesneleri temsil eden sınıfların test edilmesi önemlidir. Sınıf testleri, metot testleri ile hata bulunmadığı aşamada çalıştırılması gereken testlerdir. Metot testleri bir metodun girdi ve çıktı bağlamında beklendiği gibi çalıştığını doğrularken, sınıf testleri bir sınıfın farklı metot çağrıları karşısında geçerli bir durumda kaldığını ve beklendiği gibi yanıt verdiğini teyit eder. Metotlarının doğru çalışması bir sınıfın doğru çalıştığını göstermeyeceği için sınıf testleri önemlidir. Bu çalışmada sınıf testleri için olay temelli bir yaklaşım önerilmiştir. Bu öneri içinde formel Olay Sıra Çizgesi (OSÇ) kullanılmıştır. OSÇ’ler, Sonlu Durum Makineleri (SDM) üzerinden üretilebilen yönlü çizgeler olup çizge teorisinin algoritmalarını SDM’lerden farklı olarak doğrudan kullanabilmektedir. Bu avantajına ek olarak kodlama tarafında yine bu çalışmada önerilen şablonların kullanılması durumunda OSÇ’ler ile sınıf metotların eşleşmesi doğrudan ve hızlıca sağlanabilmektedir. OSÇ’ler için otomatik test üreten bir aracın varlığı ise bu çalışmayı doğrudan kullanılabilir kılmaktadır. Önerilen yaklaşım karmaşık bir yaşam döngüsüne sahip klima kontrol ünitesi sınıfı üzerinde doğrulanmıştır.

In object-oriented programming, it is important to test classes that represent objects with life cycles. Class tests should be run at the stage where no errors are detected in method tests. While method tests verify that a method works as expected in the context of input and output, class tests verify that a class remains in a valid state and responds as expected across different method calls. Class tests are important because correct operation of methods does not necessarily indicate that a class is working correctly. In this study, an event-based approach for class testing is proposed. In this proposal, formal Event Sequence Diagrams (ESGs) are used. ESGs are directed graphs that can be produced from Finite State Machines (FSMs) and can directly use the algorithms of graph theory, unlike FSMs. In addition to this advantage, if the templates suggested in this study are used on the coding side, the mapping of ESGs and class methods can be achieved directly and quickly. The existence of a tool that generates automatic tests for ESGs makes this study directly usable. The proposed approach has been validated on a class representing an air conditioning control unit with a complex life cycle.
YOLOV9 İLE KAN HÜCRELERİNİN OTOMATİK TANIMLANMASI: OPTİMİZASYON VE ÖĞRENME ORANI ETKİLERİ
AUTOMATIC IDENTIFICATION OF BLOOD CELLS WITH YOLOV9: OPTIMIZATION AND LEARNING RATE EFFECTS
Yazar: Yücel, Zehra; Çetintaş, Dilber
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 22, 2023
Anahtar kelimeler: Computer Vision ; Bilgisayar Görüşü ; Image Processing ; Görüntü İşleme ; Blood Cell Detection,Deep Learning,Yolov9,Optimization,Learning Rate ; Kan Hücresi Tespiti,Derin Öğrenme,Yolov9,Optimizasyon,Öğrenme Oranı

Kanda yer alan kan hücrelerinin mikroskobik incelenmesi zaman alıcı, pahalı ve hataya açık bir iştir. Bu çalışmanın amacı, kan hücresi görüntülerini kullanarak kan hücresi tiplerinin sınıflandırılması için YOLO mimarisini kullanan otomatik bir sistem geliştirmektir. Çalışmada kullanılan BCDD veri seti, 364 kan hücresi görüntüsü ve 4888 etiketli görüntüden oluşmaktadır. Açık kaynaklı BCCD veri seti, kırmızı kan hücrelerini (RBC'ler), beyaz kan hücrelerini (WBC'ler) ve trombositleri içerir. Geliştirilen senaryoda YOLOv9 mimarisi, farklı optimizasyon algoritmaları, öğrenme oranları kullanılarak hiperparametrelerin tanımlama sürecindeki etkisi gözlemlendi. Tanımlama sonuçlarını karşılaştırırken en iyi sonuca, 0,001 öğrenme oranıyla ADAMW optimizasyon algoritması kullanılarak ulaşıldı. Genel olarak kan hücresi tiplerinin sınıflandırılmasında WBC tanımlamasında 1,0'a yakın sonuç elde edildi. Daha sonra RBC tanımlaması yaklaşık olarak 0,93 doğrulukla elde edilirken trombositler 0,96 doğrulukla tanımlandı. Bu sonuçlar, önerilen sistemin kan hücresi tanımlamasının manuel sürecini otomatikleştirmeye yönelik etkili bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Microscopic examination of blood cells in blood is time-consuming, expensive and error-prone. The aim of this study is to develop an automatic system using YOLO architecture for classification of blood cell types using blood cell images. The BCDD dataset used in the study consists of 364 blood cell images and 4888 labeled images. The open-source BCCD dataset includes red blood cells (RBCs), white blood cells (WBCs), and platelets. In the developed scenario, the YOLO v9 architecture, different optimization algorithms, and learning rates were used to observe the effect of hyperparameters in the parameter definition process. When comparing the identification results, the best result was achieved using the ADAMW optimization algorithm with a learning rate of 0.001. Overall, a result close to 1.0 was obtained in the WBC classification for blood cell types. Subsequently, the RBC identification was achieved with an accuracy of approximately 0.93, while platelets were identified with an accuracy of 0.96. These results indicate that the proposed system could be used as an effective tool for automating the manual process of blood cell identification.
DERİN AĞLAR İÇİN YENİ BİR BİRİMDİK DÜZGÜNLEŞTİRME YAKLAŞIMI
A NEW ORTOGONAL REGULARIZATION APPROACH FOR DEEP NETWORKS
Yazar: Fırıldak, Kazım; Çelik, Gaffari; Talu, Muhammed Fatih
Dergi: Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Vol. 11 No. 22, 2023
Anahtar kelimeler: Pattern Recognition ; Örüntü Tanıma ; Orthogonal Regularization,Neural Networks,Convolutional Neural Networks ; Ortagonal Düzgünleştirme,Sinir Ağları,Evrişimsel Sinir Ağları

Ortagonal Düzgünleştirme (OD), derin ağların aşırı öğrenme (overfitting), gradyan patlamansı/kaybolmasını engellemek için kullanılmaktadır. Literatürde derin öğrenme için geliştirilen OD yöntemlerinin çoğunda ağ ağırlıklarını birim dik vektörler olarak öğrenme amaçlanmaktadır. Bu makalede ağ ağırlıklarını ikili olarak gruplayarak birim dik öğrenmeye zorlayan fonksiyon, maliyet fonksiyonuna eklenmektedir. Bu yöntem yapay sinir ağlarında ve konvülasyonel sinir ağlarında çeşitli veri kümelerinde (yapay veri ve gerçek veri) test edilmektedir. Ayrıca önerilen yöntem, literatürde öne çıkan Yumuşak Ortagonal (SO), Çift Yumuşak Ortagonal (DSO), Karşılıklı Tutarlılık (MC) ve Spektral Sınırlı İzometri Özellikli (SRIP) gibi yöntemler ile doğruluk, yürütülme zamanı, hata oranı metriklerinde karşılaştırılmaktadır. Karşılaştırma sonucunda doğruluk metriğinde farklı veri kümelerinin kullanan ağlarda %1-%5 arasında iyileşme sağlanmaktadır. Önerilen yöntem, Cifar10 veri kümesinde Resnet 110 ağında 92,96 dan  %93,90’a ve Resnet 28-10 %95,84’den %96,78’a test başarısını yükseltmektedir.

Orthogonal Regularization (OR) is used to prevent overfitting, gradient explosion and Vanishing Gradient in deep networks. OR methods developed for deep learning in the literature aim to learn network weights as unit orthogonal vectors. In this article, the function that enables unit orthogonal learning of network weights for binary groups is added to the cost function. This method is tested on various data sets (artificial data and real data) in artificial neural networks and convolutional neural networks. In addition, the proposed method is compared with methods such as Soft Orthogonal (SO), Double Soft Orthogonal (DSO), Mutual Coherence (MC) and Spectral Restricted Isometry Property (SRIP), which are prominent in the literature, in terms of accuracy, execution time and error rate metrics. As a result of the comparison, an improvement of 1% to 5% is achieved in the accuracy metric in networks using different data sets. The proposed method increases the test success from 92.96 to 93.90% in the Resnet 110 network and from 95.84% to 96.78% in the Resnet 28-10 dataset on the Cifar10 dataset.