Makale İncelemeleri Mar 11, 2017	| Yorum Yok	Türkçe Twitter Mesajlarının Duygu Analizi
“Türkçe Twitter Mesajlarının Duygu Analizi” başlıklı çalışma Önder Çoban, Barış Özyer ve Gülşah Tümüklü Özyer yapılmış olup 2015 yılında Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) kapsamında sunulmuş ve bildirilerin kitapçığında 2388-2391.sayfaları arasında basılmıştır. Duygu analizi, her bir mesajın bir kategoriyi temsil ettiği bir doküman sınıflandırma işlemi olarak düşünülebilir.
Duygu analiziTürkçeTürkçe Twitter MesajlarıTwitter Mesajları Şub 13, 2017	| Yorum Yok	Binary Particle Swarm Optimization: Challenges and New Solutions
fonksiyonu kullanılmıştır. Ayrıca;
kullanılmıştır. Sigmoid yerine önerilen fonksiyonun grafiği:
Binary PSOConvergence characteristicHossein Nezamabadi-pourMajid Rostami-sharbabakiMalihe Maghfoori-FarsangiParticle Swarm Optimization Şub 12, 2017	| Yorum Yok	A Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm for Uncapacitated Facility Location Problem
Sürekli değerler mod işlemi ile ikili hale çevrilmiştir. Mutasyon ve Crossover işlemi uygulanmıştır. Local search modülü eklenmiştir. Çalışmada PSO parçacık sayısını kaç aldıklarını yazmamışlar veya ben göremedim 🙂 Çalışmayı indirmek için:
Particle Swarm OptimizationParticle Swarm Optimization Algorithmuncapacitated facility location problem Şub 12, 2017	| Yorum Yok	A Modified Continuous Particle Swarm Optimization Algorithm for Uncapacitated Facility Location Problem
“A Modified Continuous Particle Swarm Optimization Algorithm for Uncapacitated Facility Location Problem” başlıklı çalışma Sujay Saha, Arnab Kole ve Kashinath Dey tarafından yapılmış olup 2011 yılında Information Technology and Mobile Communication (pp. 305-311). Springer Berlin Heidelberg’de basılmıştır. İkilileştirme işlemi sürekli değerlerinin 2’ye göre modunun alınması ile gerçekleştirilmiştir.
Çalışmada üretilen rastgele r1 sayısı 0.5 olduğu zaman parçacık=0 ve r2 sayısı 0.5 olduğu zaman hız=0 alınmıştır. Aksi durumlarda mod alma ile değerler oluşturulmuştur. inertia weight 0.9 – 0.4 aralığında iterasyon sayısına bağlı olarak azalan şekilde ayarlanmıştır. Sürekli değerlerle işlem yaptığı için hedeflenen optimal costlara yakın değerler üretilebilmiştir.
Acceleration CoefficientContinuous Particle Swarm OptimizationInertia FactorParticle Swarm OptimizationParticle Swarm Optimization AlgorithmSwarm intelligenceUFLuncapacitated facility location problem Sayfalar:1234567...12›	"Nasıl yaşarsanız öyle ölürsünüz, nasıl ölürseniz öyle dirilirsiniz." (Hz.Muhammed(sav))