Bilimsel araştırmalarda kullanılan anketlere yapay sinir ağları yönteminin uygulanması

Abstract

Bu tezde yapay sinir ağları yönteminin davranış bilimlerine uygulanması konusu işlenmiştir. Yapay sinir ağları bir çok uygulama alanı bulmuş bir yöntemdir. Ve önümüzdeki yıllarda gelişmeye oldukça açık olacağı düşünülen ve hızlı büyüyen bir yöntemdir. Yapay sinir ağları yöntemini insanlar açısından çekici kılan nokta bu yöntemle insan beyninin modellenmeye çalışılıyor olmasıdır. Tezde ilk bölümde genel bir giriş yapılmıştır. Amaç hakkında bilgi verildi ve yapay sinir ağlı çözümlerin üstünlükleri üzerinde duruldu. İkinci bölümde ise yapay sinir ağlarında kullanılan kavramlar ve tarihsel gelişim üzerinde durulmuştur. Ayrıca genel ağ yapılarıyla ilgili bir takım incelemeler yapılmıştır. Bu bölümde eğitme şekilleri, eğitim algoritmaları ve uygulamalara yer verilmiştir. Uygulama tipine ve ihtiyaçlara göre yapılabilecek olan ağ seçimi ile ilgili incelemeler yapılmıştır. Üçüncü bölümde ise alınan örnek bir uygulama ile ilgili verilere ve bunların işlenme şekillerine yer verilmiştir. Uygulamada yapılan bir anket sonucunda alınan veriler kullanılarak tasarlanan yapay sinir ağının performansı incelenmiştir. Tasarlanan ağ yapısında parametrelerin her biriyle oynayarak değişik sonuçlar alınmıştır, bunlar rapor edilmiştir. Bu uygulamada tasarlanan yapay sinir ağının cevapları tahmin etmesi sağlanmaya çalışılmıştır. Yapılan uygulamaya ilişkin ayrıntılara bu bölümde yer verilmiştir. Dördüncü bölümde ise elde edilen uygulama sonuçları üzerinde değerlendirme yapılmıştır. In thesis it was worked about to using artificial neural networks in psychological sciences. Nowadays it is possible to see applications which are using artificial neural networks to develop them. And it is believed that in the future artificial neural network applications will be more important. Artificial neural network is very important and attractive because of using the model of human brain. In thesis at the first part worked about a general information about subject. And gave some useful informations which are about our goal and worked about the superiorities of artificial neural network applications. In the second part gave some information about concepts and historical development of artificial neural networks. In second part it can be found that general network architectures. In this part it can be found that learning algorithms and applications. And in second part it can be found that some useful information about selecting network type. In third part it can be found that information about target application. The performance of artificial neural network was studied. And at the last part there are some it can be found that some evaluations about application results.