dc.contributor.author | Beşkardeş, Ahmet | |
dc.contributor.author | Özdemir, Merve Erkınay | |
dc.date.accessioned | 03.07.201910:49:13 | |
dc.date.accessioned | 2019-07-03T12:14:28Z | |
dc.date.available | 03.07.201910:49:13 | |
dc.date.available | 2019-07-03T12:14:28Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.citation | Beskardes, A., Ozdemir, M. E. (2017). Sinter makinesinin örüntü tanıma tabanlı otomatik hız kontrolü. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 19(57), 808-820. doi: 10.21205/deufmd.2017195771 | en_US |
dc.identifier.issn | 1302-9304 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12508/396 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.21205/deufmd.2017195771 | en_US |
dc.identifier.uri | https://trdizin.gov.tr/publication/journal/detail/TWpFNE5URTNOdz09 | en_US |
dc.identifier.uri | http://web.deu.edu.tr/fmd/ | en_US |
dc.description.abstract | Sinter tesisleri, yüksek fırın kullanılarak demir çelik üretimi yapılan entegre demir çelik fabrikalarının önemli bir parçasıdır. Sinter tesislerinin ana bölümlerinden biri olan sinter makinesinde toz cevherin sinterleşmesi sağlanarak yüksek fırında kullanılmaya elverişli hale getirilir. Bu çalışmada, sinter makinesinin verimini artırmak amacıyla, makine yönetiminin operatörlerden alınıp otomatik yapılması için bir örüntü tanıma sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan bu sistemde sınıflandırıcı olarak doğrusal ayırma sınıflandırıcısı, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağı kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcılar 4212 adetlik bağımsız veri kümesi üzerinde test edilerek birbiri ile karşılaştırılmıştır. | en_US |
dc.description.abstract | Sinter plant is one of the important unit of the integrated plants, which made iron and steel production via blast furnace. In the sinter machine, which is the main part of the sinter plant fine ore has been provided sintering and rendered suitable for using in the blast furnace. In this study, aimed to increasing sinter machine production a pattern recognition system has been developed for automatic control instead of operator's control. Linear discriminant classifier, support vector machines and artificial neural network is used in designed system. These classifiers were compared to each individual data set by testing over 4212 units. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi | en_US |
dc.relation.isversionof | 10.21205/deufmd.2017195771 | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Sinter | en_US |
dc.subject | Isıl Kontrol | en_US |
dc.subject | BRP | en_US |
dc.subject | BTP | en_US |
dc.subject | Örüntü Tanıma | en_US |
dc.subject | Doğrusal Ayırma Sınıflandırıcısı | en_US |
dc.subject | Yapay Sinir Ağı | en_US |
dc.subject | Destek Vektör Makineleri | en_US |
dc.subject | Thermal Control | en_US |
dc.subject | Pattern Recognition | en_US |
dc.subject | Linear Discriminant Classifier | en_US |
dc.subject | Artificial Neural Network | en_US |
dc.subject | Support Vector Machine | en_US |
dc.title | Sinter makinesinin örüntü tanıma tabanlı otomatik hız kontrolü | en_US |
dc.title.alternative | Automatically sinter machine speed control with pattern recognition based system | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.journal | Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi | en_US |
dc.relation.journal | Dokuz Eylul University-Faculty of Engineering Journal of Science and Engineering | en_US |
dc.contributor.department | Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi | en_US |
dc.identifier.volume | 19 | en_US |
dc.identifier.issue | 57 | en_US |
dc.identifier.startpage | 808 | en_US |
dc.identifier.endpage | 820 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US] |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.contributor.isteauthor | Özdemir, Merve Erkınay | |
dc.relation.index | TR-Dizin | en_US |