Yapay Sinir Ağ Modelleri Ve Bir Tekstil Firmasında Uygulama
Bu eser şirketlerin üretim sürecine başlamadan önce problemleri tahmin ederek alacağı önlemler ile kaynaklarını daha iyi yöneterek üretim verimliliğini ve müşteri memnuniyetini arttırabileceğini gösteren bilimsel nitelikli bir çalışmadır. Bu çalışmada yöneticilerin karşılaşacakları problemlerin çözümünde bir tahmin aracı olarak yapay sinir ağ modellerinden çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve radyal tabanlı fonksiyon RBF ile çok değişkenli regresyon modellerinin nasıl kullanılabileceği bir tekstil şirketinde uygulanarak açıklanmaya çalışılmıştır.
-
Categories
Engineering Sciences
-
Subject
Artificial intelligence
- Authors
- Publishers
Data transfer continues
This book is available for the period specified under the following Digital Rights Management (DRM) Terms:
-
Permission to Print:
None
-
Cut/Copy/Paste:
None
-
Total Number of Devices That Can Be Used:
2
-
Permission to Save Book File as and Reproduce in Digital Environment:
None
Similar Books
Otomasyonun Temelleri Ve Robot Kontrolü
Kadir Gök
Opencv Ve Python İle Görüntü İşleme
Murat Işık
Projeler Eşliğinde Arduino İle Robotik Programlama Sensörler – Veri İletişimi – Wifi, Bluetooth, Ir
Mehmet Akif Arvas
Uygulamalı Örneklerle Yapay Zekâ Algoritmaları Ve Programlama
Ali Şir Attila
Yapay Zekâyı Kodlamak Yapay Zekâ – Makine Öğrenmesi Derin Öğrenme – Sinir Ağları
Özel Sebetci
Metasezgisel Yöntemlerle Rotalama Problemlerinin Çözümü İçin Çok Aşamalı Bir Yaklaşım
Dr. Öğr. Üyesi Eda Fendoğlu
Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları Ve Mühendislik Uygulamaları Kavram – Uygulama – Kodlama
Gebrail Bekdaş
Solidworks 2013
Kadir Gök
Solidworks Simülasyon Temelleri Statik – Dinamik Analiz Simülasyon Analiz Uygulamaları – Simülasyon Danışmanları
Serkan Gök
Python İle Yapay Zekaya Giriş Kavramsal Çerçeve – Temeller – Kodlama
Ömer Deperlioğlu
Weka İle Yapay Zekâ Makine Öğrenmesi Yapay Sinir Ağları – Derin Öğrenme
Emrah Aydemir
Modern Görsel Programlama Ve Yapay Zeka
Şeyma Bozkurt Uzan
Dear users, the source you want to download is used by the law No. 5846 on intellectual and artistic works and in accordance the copyright law it will be downloaded as encrypted for a period of 3 days. When time expires, your right to access the corresponding resource offline is over. In this context, you want to continue to download the source?