TY  - JOUR
TI  - EEG gürültü minimizasyonu için kafes temelli yeni bir yapay arı koloni algoritması
AB  - Geçtiğimiz yıllar büyük veri olarak adlandırılan yeni bir kavramla başlayan değişimlere tanıklık etmiştir. Bu yeni kavram ve özellikleri gerçek hayat en iyileme problemlerinin tanımlarını değiştirmiş ve daha önce önerilen çözüm yöntemlerinin performanslarının incelenmesi ve büyük veri kavramının özelliklerini dikkate alarak yeni yöntemlerin geliştirilmesi kritik hale gelmiştir. Arıların yiyecek arama davranışlarından ilham alan Yapay Arı Koloni (ABC) algoritması sürü zekâsı temelli yöntemlerinin en başarıları arasındadır. Bu çalışmada, ABC algoritmasının işçi ve gözcü arı fazları elektroensefalografi sinyallerinde gürültü minimizasyonunu gerektiren büyük veri en iyileme probleminin çözümü için düzenlenmiş ve kafes temelli ABC algoritması (LBABC) tanıtılmıştır. Önerilen yöntemin çözüm kapasitesinin analizi için farklı problem örneklerini içeren bir dizi uygulama gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar yaygın kullanılan yöntemler tarafından elde edilen sonuçlar ile de kıyaslanmıştır. Karşılaştırma sonuçlarından, yeni yönteminin test problemlerinin tamamına yakınında diğer yöntemlerden daha iyi ya da oldukça yakın çözümlere ulaşabildiği anlaşılmıştır.
AU  - Aslan, Selcuk
AU  - ARSLAN, SİBEL
DO  - 10.17341/gazimmfd.986747
PY  - 2023
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 38
IS  - 1
SN  - 1300-1884
SP  - 15
EP  - 28
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1159612
ER  -