LİNEER OLMAYAN SİSTEMLERİN KİMLİKLENDİRİLMESİ İÇİN KELEBEK OPTİMİZASYON ALGORİTMASI KULLANILARAK İLERİ BESLEMELİ YAPAY SİNİR AĞININ EĞİTİMİ
Öz
Bu çalışma, lineer olmayan sistemlerin kimliklendirilmesi için ileri beslemeli yapay sinir ağının (İB-YSA) eğitiminde kelebek optimizasyon algoritmasının (KOA) performansını değerlendirmektedir. Bu kapsamda, yapay sinir ağının (YSA) ağırlıkları KOA ile belirlenmiştir. Bununla birlikte, İB-YSA’nın eğitiminde popülasyon büyüklüğü ve ağ yapısının etkisi detaylıca incelenmiştir. Algoritmanın çözüm kalitesi ve yakınsama hızı açısından performansı değerlendirilmiştir. Uygulamalarda lineer olmayan 4 sistem kullanılmıştır. Hata değeri olarak ortalama karesel hata seçilmiştir. Tüm sistemler için elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, lineer olmayan sistemlerin kimliklendirilmesinde KOA tabanlı İB-YSA eğitim sürecinin etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kelebek optimizasyon algoritması yapay sinir ağı sistem kimliklendirme
Kaynakça
- Abd Elaziz, M., Dahou, A., Abualigah, L., Yu, L., Alshinwan, M., Khasawneh, A. M., & Lu, S. (2021). Advanced metaheuristic optimization techniques in applications of deep neural networks: a review. Neural Computing and Applications, 33(21), 14079-14099.
- Abiodun, O. I., Jantan, A., Omolara, A. E., Dada, K. V., Mohamed, N. A., & Arshad, H. (2018). State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey. Heliyon, 4(11), e00938.
- Akay, B., Karaboga, D., & Akay, R. (2021). A comprehensive survey on optimizing deep learning models by metaheuristics. Artificial Intelligence Review, 1-66.
- Alawode, B. O., Salman, U. T., & Khalid, M. (2021). A Flexible Operation and Sizing of Battery Energy Storage System Based on Butterfly Optimization Algorithm. Electronics, 11(1), 109.
- Arora, S., & Singh, S. (2017). Node localization in wireless sensor networks using butterfly optimization algorithm. Arabian Journal for Science and Engineering, 42(8), 3325-3335.
- Arora, S., & Singh, S. (2019). Butterfly optimization algorithm: a novel approach for global optimization. Soft Computing, 23(3), 715-734.
- Assiri, A. S. (2021). On the performance improvement of Butterfly Optimization approaches for global optimization and Feature Selection. PloS one, 16(1), e0242612.
- Blair, R. B., & Launer, A. E. (1997). Butterfly diversity and human land use: Species assemblages along an urban grandient. Biological conservation, 80(1), 113-125.
- Hemeida, A. M., Hassan, S. A., Mohamed, A.-A. A., Alkhalaf, S., Mahmoud, M. M., Senjyu, T., & El-Din, A. B. (2020). Nature-inspired algorithms for feed-forward neural network classifiers: a survey of one decade of research. Ain Shams Engineering Journal, 11(3), 659-675.
- Irmak, B., & Gülcü, Ş. Training of the Feed-Forward Artificial Neural Networks using Butterfly Optimization Algorithm. MANAS Journal of Engineering, 9(2), 160-168.
- Karaboga, D., & Kaya, E. (2019). Training ANFIS by using an adaptive and hybrid artificial bee colony algorithm (aABC) for the identification of nonlinear static systems. Arabian Journal for Science and Engineering, 44(4), 3531-3547.
- Kaya, E., & Kaya, C. B. (2021). A novel neural network training algorithm for the identification of nonlinear static systems: Artificial bee colony algorithm based on effective scout bee stage. Symmetry, 13(3), 419.
- Li, Y., Ghoreishi, S.-m., & Issakhov, A. (2021). Improving the Accuracy of Network Intrusion Detection System in Medical IoT Systems through Butterfly Optimization Algorithm. Wireless Personal Communications, 1-19.
- Mahboob, A. S., & Moghaddam, M. R. O. (2020). An Anomaly-based Intrusion Detection System Using Butterfly Optimization Algorithm. 2020 6th Iranian Conference on Signal Processing and Intelligent Systems (ICSPIS).
- Maheshwari, P., Sharma, A. K., & Verma, K. (2021). Energy efficient cluster based routing protocol for WSN using butterfly optimization algorithm and ant colony optimization. Ad Hoc Networks, 110, 102317.
- Yogananda, P., Babu, L. A., & Giri, A. A. (2021). Oppositional Butterfly Optimization Algorithm with Multilayer Perceptron for Medical Data Classification. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(10), 2721-2731.
- Zhi, Y., Weiqing, W., Haiyun, W., & Khodaei, H. (2020). Improved butterfly optimization algorithm for CCHP driven by PEMFC. Applied Thermal Engineering, 173, 114766.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Bilgisayar Yazılımı |
| Bölüm | Bilgisayar Mühendisliği |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 3 Eylül 2022 |
| Gönderilme Tarihi | 24 Nisan 2022 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022Cilt: 25 Sayı: 3 |
