CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA
Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların a...
Ausführliche Beschreibung
Autor*in: |
Selahattin SAYIL [verfasserIn] |
---|
Format: |
E-Artikel |
---|---|
Sprache: |
Englisch ; Türkisch |
Erschienen: |
2001 |
---|
Schlagwörter: |
---|
Übergeordnetes Werk: |
In: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences - Pamukkale University, 2015, 7(2001), 3, Seite 323-329 |
---|---|
Übergeordnetes Werk: |
volume:7 ; year:2001 ; number:3 ; pages:323-329 |
Links: |
---|
Katalog-ID: |
DOAJ046454578 |
---|
LEADER | 01000caa a22002652 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | DOAJ046454578 | ||
003 | DE-627 | ||
005 | 20230502135758.0 | ||
007 | cr uuu---uuuuu | ||
008 | 230227s2001 xx |||||o 00| ||eng c | ||
035 | |a (DE-627)DOAJ046454578 | ||
035 | |a (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 | ||
040 | |a DE-627 |b ger |c DE-627 |e rakwb | ||
041 | |a eng |a tur | ||
050 | 0 | |a TA1-2040 | |
100 | 0 | |a Selahattin SAYIL |e verfasserin |4 aut | |
245 | 1 | 0 | |a CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA |
264 | 1 | |c 2001 | |
336 | |a Text |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |a Computermedien |b c |2 rdamedia | ||
338 | |a Online-Ressource |b cr |2 rdacarrier | ||
520 | |a Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. | ||
650 | 4 | |a cmac training | |
650 | 4 | |a cmac algorithms | |
650 | 4 | |a maximum error algorithm | |
650 | 4 | |a cmac nöral devresi | |
650 | 4 | |a cmac algoritması | |
650 | 4 | |a maksimum hata algoritması | |
653 | 0 | |a Engineering (General). Civil engineering (General) | |
773 | 0 | 8 | |i In |t Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |d Pamukkale University, 2015 |g 7(2001), 3, Seite 323-329 |w (DE-627)634760424 |w (DE-600)2572000-4 |x 21475881 |7 nnns |
773 | 1 | 8 | |g volume:7 |g year:2001 |g number:3 |g pages:323-329 |
856 | 4 | 0 | |u https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 |z kostenfrei |
856 | 4 | 0 | |u https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale |z kostenfrei |
856 | 4 | 2 | |u https://doaj.org/toc/1300-7009 |y Journal toc |z kostenfrei |
856 | 4 | 2 | |u https://doaj.org/toc/2147-5881 |y Journal toc |z kostenfrei |
912 | |a GBV_USEFLAG_A | ||
912 | |a SYSFLAG_A | ||
912 | |a GBV_DOAJ | ||
912 | |a SSG-OLC-PHA | ||
912 | |a GBV_ILN_20 | ||
912 | |a GBV_ILN_22 | ||
912 | |a GBV_ILN_23 | ||
912 | |a GBV_ILN_24 | ||
912 | |a GBV_ILN_31 | ||
912 | |a GBV_ILN_39 | ||
912 | |a GBV_ILN_40 | ||
912 | |a GBV_ILN_60 | ||
912 | |a GBV_ILN_62 | ||
912 | |a GBV_ILN_63 | ||
912 | |a GBV_ILN_65 | ||
912 | |a GBV_ILN_69 | ||
912 | |a GBV_ILN_70 | ||
912 | |a GBV_ILN_73 | ||
912 | |a GBV_ILN_95 | ||
912 | |a GBV_ILN_105 | ||
912 | |a GBV_ILN_110 | ||
912 | |a GBV_ILN_151 | ||
912 | |a GBV_ILN_161 | ||
912 | |a GBV_ILN_170 | ||
912 | |a GBV_ILN_213 | ||
912 | |a GBV_ILN_230 | ||
912 | |a GBV_ILN_285 | ||
912 | |a GBV_ILN_293 | ||
912 | |a GBV_ILN_370 | ||
912 | |a GBV_ILN_602 | ||
912 | |a GBV_ILN_2014 | ||
912 | |a GBV_ILN_4012 | ||
912 | |a GBV_ILN_4037 | ||
912 | |a GBV_ILN_4112 | ||
912 | |a GBV_ILN_4125 | ||
912 | |a GBV_ILN_4126 | ||
912 | |a GBV_ILN_4249 | ||
912 | |a GBV_ILN_4305 | ||
912 | |a GBV_ILN_4306 | ||
912 | |a GBV_ILN_4307 | ||
912 | |a GBV_ILN_4313 | ||
912 | |a GBV_ILN_4322 | ||
912 | |a GBV_ILN_4323 | ||
912 | |a GBV_ILN_4324 | ||
912 | |a GBV_ILN_4325 | ||
912 | |a GBV_ILN_4335 | ||
912 | |a GBV_ILN_4338 | ||
912 | |a GBV_ILN_4367 | ||
912 | |a GBV_ILN_4700 | ||
951 | |a AR | ||
952 | |d 7 |j 2001 |e 3 |h 323-329 |
author_variant |
s s ss |
---|---|
matchkey_str |
article:21475881:2001----::mcrlerskmn |
hierarchy_sort_str |
2001 |
callnumber-subject-code |
TA |
publishDate |
2001 |
allfields |
(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329 |
spelling |
(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329 |
allfields_unstemmed |
(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329 |
allfieldsGer |
(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329 |
allfieldsSound |
(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 DE-627 ger DE-627 rakwb eng tur TA1-2040 Selahattin SAYIL verfasserin aut CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA 2001 Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale University, 2015 7(2001), 3, Seite 323-329 (DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 21475881 nnns volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 kostenfrei https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale kostenfrei https://doaj.org/toc/1300-7009 Journal toc kostenfrei https://doaj.org/toc/2147-5881 Journal toc kostenfrei GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 AR 7 2001 3 323-329 |
language |
English Turkish |
source |
In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 7(2001), 3, Seite 323-329 volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 |
sourceStr |
In Pamukkale University Journal of Engineering Sciences 7(2001), 3, Seite 323-329 volume:7 year:2001 number:3 pages:323-329 |
format_phy_str_mv |
Article |
institution |
findex.gbv.de |
topic_facet |
cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması Engineering (General). Civil engineering (General) |
isfreeaccess_bool |
true |
container_title |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
authorswithroles_txt_mv |
Selahattin SAYIL @@aut@@ |
publishDateDaySort_date |
2001-01-01T00:00:00Z |
hierarchy_top_id |
634760424 |
id |
DOAJ046454578 |
language_de |
englisch türkisch |
fullrecord |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000caa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ046454578</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230502135758.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230227s2001 xx |||||o 00| ||eng c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ046454578</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield><subfield code="a">tur</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">TA1-2040</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Selahattin SAYIL</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2001</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac training</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algorithms</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maximum error algorithm</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac nöral devresi</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algoritması</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maksimum hata algoritması</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Engineering (General). Civil engineering (General)</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Pamukkale University Journal of Engineering Sciences</subfield><subfield code="d">Pamukkale University, 2015</subfield><subfield code="g">7(2001), 3, Seite 323-329</subfield><subfield code="w">(DE-627)634760424</subfield><subfield code="w">(DE-600)2572000-4</subfield><subfield code="x">21475881</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:7</subfield><subfield code="g">year:2001</subfield><subfield code="g">number:3</subfield><subfield code="g">pages:323-329</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/1300-7009</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/2147-5881</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SSG-OLC-PHA</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_170</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">7</subfield><subfield code="j">2001</subfield><subfield code="e">3</subfield><subfield code="h">323-329</subfield></datafield></record></collection>
|
callnumber-first |
T - Technology |
author |
Selahattin SAYIL |
spellingShingle |
Selahattin SAYIL misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General) CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA |
authorStr |
Selahattin SAYIL |
ppnlink_with_tag_str_mv |
@@773@@(DE-627)634760424 |
format |
electronic Article |
delete_txt_mv |
keep |
author_role |
aut |
collection |
DOAJ |
remote_str |
true |
callnumber-label |
TA1-2040 |
illustrated |
Not Illustrated |
issn |
21475881 |
topic_title |
TA1-2040 CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA cmac training cmac algorithms maximum error algorithm cmac nöral devresi cmac algoritması maksimum hata algoritması |
topic |
misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General) |
topic_unstemmed |
misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General) |
topic_browse |
misc TA1-2040 misc cmac training misc cmac algorithms misc maximum error algorithm misc cmac nöral devresi misc cmac algoritması misc maksimum hata algoritması misc Engineering (General). Civil engineering (General) |
format_facet |
Elektronische Aufsätze Aufsätze Elektronische Ressource |
format_main_str_mv |
Text Zeitschrift/Artikel |
carriertype_str_mv |
cr |
hierarchy_parent_title |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
hierarchy_parent_id |
634760424 |
hierarchy_top_title |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
isfreeaccess_txt |
true |
familylinks_str_mv |
(DE-627)634760424 (DE-600)2572000-4 |
title |
CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA |
ctrlnum |
(DE-627)DOAJ046454578 (DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 |
title_full |
CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA |
author_sort |
Selahattin SAYIL |
journal |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
journalStr |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
callnumber-first-code |
T |
lang_code |
eng tur |
isOA_bool |
true |
recordtype |
marc |
publishDateSort |
2001 |
contenttype_str_mv |
txt |
container_start_page |
323 |
author_browse |
Selahattin SAYIL |
container_volume |
7 |
class |
TA1-2040 |
format_se |
Elektronische Aufsätze |
author-letter |
Selahattin SAYIL |
title_sort |
cmac nöral devresi̇ i̇çi̇n kombi̇ne bi̇r algori̇tma |
callnumber |
TA1-2040 |
title_auth |
CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA |
abstract |
Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. |
abstractGer |
Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. |
abstract_unstemmed |
Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir. |
collection_details |
GBV_USEFLAG_A SYSFLAG_A GBV_DOAJ SSG-OLC-PHA GBV_ILN_20 GBV_ILN_22 GBV_ILN_23 GBV_ILN_24 GBV_ILN_31 GBV_ILN_39 GBV_ILN_40 GBV_ILN_60 GBV_ILN_62 GBV_ILN_63 GBV_ILN_65 GBV_ILN_69 GBV_ILN_70 GBV_ILN_73 GBV_ILN_95 GBV_ILN_105 GBV_ILN_110 GBV_ILN_151 GBV_ILN_161 GBV_ILN_170 GBV_ILN_213 GBV_ILN_230 GBV_ILN_285 GBV_ILN_293 GBV_ILN_370 GBV_ILN_602 GBV_ILN_2014 GBV_ILN_4012 GBV_ILN_4037 GBV_ILN_4112 GBV_ILN_4125 GBV_ILN_4126 GBV_ILN_4249 GBV_ILN_4305 GBV_ILN_4306 GBV_ILN_4307 GBV_ILN_4313 GBV_ILN_4322 GBV_ILN_4323 GBV_ILN_4324 GBV_ILN_4325 GBV_ILN_4335 GBV_ILN_4338 GBV_ILN_4367 GBV_ILN_4700 |
container_issue |
3 |
title_short |
CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA |
url |
https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8 https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale https://doaj.org/toc/1300-7009 https://doaj.org/toc/2147-5881 |
remote_bool |
true |
ppnlink |
634760424 |
callnumber-subject |
TA - General and Civil Engineering |
mediatype_str_mv |
c |
isOA_txt |
true |
hochschulschrift_bool |
false |
callnumber-a |
TA1-2040 |
up_date |
2024-07-03T20:45:31.077Z |
_version_ |
1803592171340693504 |
fullrecord_marcxml |
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01000caa a22002652 4500</leader><controlfield tag="001">DOAJ046454578</controlfield><controlfield tag="003">DE-627</controlfield><controlfield tag="005">20230502135758.0</controlfield><controlfield tag="007">cr uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230227s2001 xx |||||o 00| ||eng c</controlfield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-627)DOAJ046454578</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DOAJ6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-627</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="c">DE-627</subfield><subfield code="e">rakwb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">eng</subfield><subfield code="a">tur</subfield></datafield><datafield tag="050" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">TA1-2040</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Selahattin SAYIL</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">CMAC NÖRAL DEVRESİ İÇİN KOMBİNE BİR ALGORİTMA</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="c">2001</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Bir CMAC nöral devresinin başarısı, öğrenme algoritmasına ve giriş vektörlerin seçimine bağlıdır. CMAC algoritmasını geliştirme konusunda yeterli bir çalışma yapılmamıştır. Oysa, bir algoritmanın zayıf yönleri diğer algoritmanın güçlü yönleriyle birleştirilebilir. Bu makalede önce algoritmaların açıklanması yapılmış olup bunu takiben algoritma özellikleri ve bilgisayar simulasyonları kullanılarak karşılaştırımı yapılmıştır. 'Maksimum Hata Algoritması'nın sonuç olarak en iyi performansı göstermiştir. Geliştirim, önerilen Maksimum Hata Algoritması üzerine olmuş ve önerilen 'Kombine Algoritma' metodu CMAC'in başlangıçta fonksiyonu çok hızlı kavramasını sağlamıştır. Yeni bulunan bu teknikle kontrol sistemlerinde çok büyük öneme sahip olan fonksiyonu hızlı kavrama oranı arttırılabilmektedir.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac training</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algorithms</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maximum error algorithm</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac nöral devresi</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">cmac algoritması</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">maksimum hata algoritması</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Engineering (General). Civil engineering (General)</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">In</subfield><subfield code="t">Pamukkale University Journal of Engineering Sciences</subfield><subfield code="d">Pamukkale University, 2015</subfield><subfield code="g">7(2001), 3, Seite 323-329</subfield><subfield code="w">(DE-627)634760424</subfield><subfield code="w">(DE-600)2572000-4</subfield><subfield code="x">21475881</subfield><subfield code="7">nnns</subfield></datafield><datafield tag="773" ind1="1" ind2="8"><subfield code="g">volume:7</subfield><subfield code="g">year:2001</subfield><subfield code="g">number:3</subfield><subfield code="g">pages:323-329</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://doaj.org/article/6e8e85e3c26e4b409ae6fd3516daecf8</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/20537/218818?publisher=pamukkale</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/1300-7009</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://doaj.org/toc/2147-5881</subfield><subfield code="y">Journal toc</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_USEFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_A</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_DOAJ</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SSG-OLC-PHA</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_20</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_23</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_24</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_31</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_39</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_40</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_62</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_63</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_65</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_69</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_70</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_73</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_95</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_110</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_151</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_161</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_170</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_213</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_230</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_285</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_293</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_602</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2014</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4012</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4037</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4112</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4125</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4126</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4249</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4305</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4306</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4307</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4313</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4322</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4323</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4324</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4325</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4335</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4338</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4367</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_4700</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">AR</subfield></datafield><datafield tag="952" ind1=" " ind2=" "><subfield code="d">7</subfield><subfield code="j">2001</subfield><subfield code="e">3</subfield><subfield code="h">323-329</subfield></datafield></record></collection>
|
score |
7.4009285 |