MATLAB KULLANIMI & ÖRNEĞİHazırlayan:

Oğuzhan OĞUZ

YBS-Yapay Sinir Ağları

MATLAB (MATrix LABoratory- Matris Labaratuarı) , temel olarak teknik ve

bilimsel hesaplamalar için yazılmış yüksek performansa sahip bir yazılımdır.

Matlab programının temel kullanım alanları ;

• Matematiksel hesaplama işlemleri

• Algoritma geliştirme ve programlama

• Lineer cebir,istatistik,filtreleme,optimizasyon vb. konularda matematik

fonksiyonları

• 2D ve 3D grafik çizimi

• Modelleme ve simülasyon

• Grafiksel ara yüz oluşturma

• Veri analizi ve kontrolü

gibi sıralanabilir.

• MATLAB 2 şekilde kullanılabilir;

1. Tek tek kodlayarak

2. Grafik ara yüzünü kullanarak

Biz öncelikle grafik ara yüzünü kullanarak başlayacağız.

Grafiksel Ara yüz MATLAB içerisinde kullanıcılar için oluşturulmuş

kullanımı basit bir araçtır. Grafiksel Ara yüz ile birlikte yapay sinir ağları için

model kurulması, eğitilmesi ve test edilmesi mümkündür. Grafiksel Ara yüz

kullanımı için yapılması gereken MATLAB komut sayfasında >>nntool

komutunu girmektir.

Komutun girilmesi ile birlikte Grafiksel Ara yüz açılacaktır. Aşağıdaki

şekilde Grafiksel Ara yüz görülmektedir.

Öncelikle ağın oluşturulması için verilerin girilmesi gerekmektedir. Bu

noktada Ara yüz üzerindeki New Data seçeneği kullanılır.

Öncelikle ağın oluşturulması için verilerin girilmesi gerekmektedir. Bu

noktada Ara yüz üzerindeki New Data seçeneği kullanılır.

Girilecek olan veri formatı aşağıdaki gibi olmalıdır.

[0 0 1 10 1 0 1]

Örnek olarak verilen veriler iki değişken için alınmış ve dört kişiye

uygulanmıştır. Bu veriler için ağa tanıtılacak olan sonuçlar ise aşağıdaki

şekildedir.

[0 0 0 1]

New Data seçeneği seçildiğinde

yandaki pencere açılacaktır.

Pencere üzerinde Name yazan bölüme verilerin ismini, bu isim veriler

için genellikle p ve hedefler için genellikle t olarak alınır, Value yazan bölüme

daha önce belirtmiş olduğumuz değerleri girerek veri çeşidini sağ taraftan

seçmeniz gerekmektedir.

Veriler için Inputs, sonuçlar içinse Targets seçeneği seçilerek Create

tuşuna basılır. Bu durumda ağ için kullanılacak veriler ve hedefler programa

tanıtılmış olunur.

Ağın oluşturulması için ara yüz üzerindeki new network seçeneği seçilir. Bu

seçenek ile birlikte aşağıdaki pencere açılacaktır. Burada oluşturulacak ağ için

gerekli seçimler yapılır. Input ranges kısmında yer alan veriler aşağıdaki

formatta olup, veriler içerisindeki her bir değişken için minimum ve

maksimum değerleridir. Dilenirse bu değerler Get From Input seçeneği ile

birlikte otomatik olarak belirlenebilir. En son olarak Create tuşuna basılır ve ağ

yaratılmış olunur.

Ara yüz üzerinde ağ ismi ile birlikte Network sekmesinin altında

oluşturulan ağ görülmektedir.

Bu işlem sonrasında ağın ismi seçilirse ve ara yüzdeki view

seçeneği seçilirse ağ görüntülenecektir.

Aşağıdaki örnekte 48 adet için değişken hazırlanmış tek gizli katmanlı

bir ağ yapısı görülmektedir.

Ağ üzerinde çalışma için ağın ismi seçildikten sonra ara yüz

üzerindeki Initialize seçeneği seçilirse aşağıdaki ekran görülecektir.

Bu ekran üzerinde ağ için aralıkların belirlenmesi, ağın eğitilmesi,

adapte edilmesi, ağırlıkların ayarlanması ve ağın simile edilmesi

seçenekleri mevcuttur.

Ağ için kullanılacak olan aralıklar get from input seçeneği ile birlikte

elde edilebilmektedir. Sonrasında Set Ranges ve Initialize Weights ile birlikte

işlemler tamamlanmış olacaktır.

Ağın eğitilmesi için Train seçeneği seçilmelidir. Bu durumda aşağıdaki

pencere açılacaktır. Pencere üzerinde veriler ve hedef değerler seçilir. Çıktı ve

hata dosyaları içim isimler ise sağ tarafta belirtilir.

Dosyaların isimlerini belirlerken dikkat edilmesi gereken nokta daha

önce aynı isimle bir dosya seçilmemiş olmasıdır. Bu durumda oluşturulacak

yeni dosya aynı isimdeki eski dosyanın üzerine yazılabilir ve eski veriler

kaybedilebilir.

Ağ ile ilgili daha fazla eğitim bilgisi girilmek istenirse Parametre veya

Seçimli Bilgi kısımları kullanılır. Değerlerin girilmesi sonrasında Train

Network seçeneği ile birlikte ağ eğitimi başlatılır.

Eğitim sonrasında aşağıdaki gibi eğitim esnasında ağ üzerindeki

değişiklikler belirtilir.

Ağa girilen değerlerin eğitim sonrasında simülasyonu için Simulate

seçeneği kullanılmaktadır.

Bu seçenek ile birlikte veriler sonrasında sonuçların elde edilmesi ve

başarı oranı bulunması mümkündür.

Tüm sonuçların programdan alınabilmesi için ara yüzdeki export

seçeneği kullanılabilir. Bu bölümde aktarılmak istenen veriler seçilir ve

export tuşuna basılırsa veriler dosyalar halinde MATLAB ana sayfasına

aktarılır.

Eğer ki biz Matlab’ı kodlayarak kullanmak istersek bu şekilde her veriyi,

değerini, boyutunu tek tek kodlamak durumundayız. İlk olarak A’nın 0 ve 1

şeklinde olmasını sağladık. Veri tipini belirledik. Daha sonra A’ya boyut atadık.

En sonunda da sütun matris haline çevirdik.

Burada girişimin aldığı en küçük ve en büyük değerleri gösterdik. Giriş

katmanına 10 nöron çıkış katmanına 2 nöron koyduk.

• Burada ise ilk olarak performans fonksiyonunu belirttik .(Hata kareler

toplamı)

• Döngü sayısını belittik

• Amacımızı belirttik.

• Son olarak da eğitim talimatı verdik.

• Eğitim sonucumuza baktığımızda;

Siyah çizgi bizim amaç çizgimizdir. Eğitim siyah çizgiye doğru ilerlemiş ve en

sonunda temas sağlanmıştır. Yani ağımız düzgün bir şekilde eğitilmiştir.

Yapay sinir ağı ile hava sıcaklığı tahmin işlemleri yapılırken sıcaklığın etkileyen etmenler

meteorolojik olarak sıcaklık hesaplandığında ortamda sıcaklığı etkileyen parametreler olarak aşağıda

gösterildiği gibi 4 giriş parametresi vardır.

Giriş Parametreleri;

• Su buharı basıncı

• Bağıl nem

• Rüzgar Şiddeti

• Hava basıncı

Sistemin Çıkışı ;

• Sıcaklık

Örnekler

4x40 boyutunda matris olarak ağa

gösterilip öncelikle bu ham eğitim

verisinde elde edilen çıkış değeri ise

1x40 matris olarak matlab programında

uygulamaya verilmiştir. Örnekler normalize edilmiş olacaktır.

Veriler girilerek sistemin YSA mimarisi çıkarılmıştır.

Yapılan eğitim sonucunda hava sıcaklığı için tahmin edilen YSA çıkışı

şekildeki gibidir.

Kaynakça:

1. www.suleymantosun.com

2. Web.firat.edu.tr

3. www.figes.com.tr