Sınıflandırma Problemlerinin Karşılaştırılmasında ANFIS ve Basamak Korelasyon Sinir Ağının Kullanımı

Yapilan bu calismada, siniflandirma problemleri uzerinde durulmustur. Bu calisma farkli yapida olan 3 adet veri kumesinin (Tohum, Arazi Uydu Goruntuleme ve Kirmizi Şarap Kalite Degerlendirme) incelenmesi ve ayni algoritmalarin bu verilere uygulanmasi itibariyle hem basari performansi olarak hem de zaman bakimindan aralarindaki iliskiyi gozler onune sermektedir. Tohum verisi icin yapilan karsilastirmada Uyarlamali ag tabanli bulanik cikarim sistemi (Adaptive-Network Based Fuzzy Inference Systems-ANFIS)  ile Basamak Korelasyon Sinir Agi BKSA (Cascade Correlation Neural Network-CCNN) test performans yuzdeleri %86.41 ve %88.06 olup, islem zamani yonunden bakildiginda ise BKSA  0.59 saniye gibi kisa bir sure icerisinde siniflandirma yapmistir.  Arazi Uydu Goruntuleme veri kumesinde ise test performans yuzdeleri ANFIS de %100, BKSA da ise %99.92 olmaktadir. Verinin algoritma icerisinde yaptigi islem sureleri ise ANFIS 800 saniye, BKSA 72 saniyede tum siniflandirma islemini tamamlamistir. Son veri kumemiz ise Kirmizi Şarap Kalite degerlendirmedir ve test performans olarak bakildiginda ANFIS %99.975, BKSA ise %99.862 gibi birbirleri arasinda cokta anlamli bir fark olusturmadigi acikca gorunmektedir. Islem zamani bakimindan ANFIS 85.271 saniye ile BKSA metoduna gore cok hantal kalmaktadir.