TY  - JOUR
TI  - PARKİNSON HASTALIĞININ SES SİNYALLERİ ÜZERİNDEN MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİ İLE TANIMLANMASI
AB  - Parkinson hastalığının en önemli belirtilerinden birisi konuşma bozukluklarıdır. Dolayısıyla, ses sinyallerindenproblemi temsil edebilecek özniteliklerin çıkarılması ile hastalık sınıflandırılabilmektedir. Makine öğrenmesiteknikleri ile sınıflandırma problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar üretmektedir. Bu çalışmada, Parkinsonhastalığının ses sinyalleri üzerinden sınıflandırılmasında, KYK, ROS, DVM, NB ve KA makine öğrenmesitekniklerinin başarımının araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç için literatüre yeni sunulan yüksek boyutluöznitelik ve örnekleme sahip PDC veri seti kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalarda, oldukçayüksek doğruluk değerleri elde edilmiştir. Ayrıca, kullanılan yöntemler istatiksel olarak karşılaştırılmıştır. Busonuçlara ek olarak, TBA ve DDA boyut indirme tekniklerinin başarıma etkileri analiz edilmiştir.
AU  - Badem, Hasan
DO  - 10.28948/ngumuh.524658
PY  - 2019
JO  - Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
VL  - 8
IS  - 2
SN  - 2564-6605
SP  - 630
EP  - 637
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/353995
ER  -