TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1927

Browse

Filters

2021 - 20252

Settings

COAR Access Rights: search.filters.coarAccessRights.open accessDepartment: search.filters.department.Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Article
    Değişimli Oto-Kodlayıcılar kullanarak Diyalog Geliştirme
    (Dergi Park, 2025) Kırbız, Serap
    Bu makalede, kaynak ayrıştırma algoritmalarından faydalanarak birden fazla kaynaktan oluşan ses kayıtlarında konuşma işaretlerini güçlendirmek amacıyla bir yöntem sunulmaktadır. Konuşma sesleri ve diğer sesler arasındaki doğru dengeyi sağlamak, dinleyici şikayetleri arasında sıkça dile getirilen önemli bir sorun olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, diyalog içeren ses kayıtlarından diyalogların ayrıştırılmasında negatif olmayan gürültü giderici oto kodlayıcı modelleri kullanılmakta ve bu diyaloglar, diğer seslerle farklı oranlarda yeniden birleştirerek, kullanıcı tercihlerine uygun bir dinleme deneyimi sunulmaktadır. Önerilen yöntem, akan veri üzerinde çalışabilme özelliğine sahip olup, televizyon programları gibi gerçek zamanlı uygulamalara da uyarlanabilmektedir.
  • Article
    Fuzzy Decision Mechanism for Stock Market Trading
    (2021) Çapkan, Yavuz; Şenol, Erdi; Ulu, Cenk
    Investors utilize various methods to make buy/sell decisions depending on time-dependent stock market prices. In this study, a fuzzy decision mechanism that makes buy/sell decisions for stock market data is proposed. The proposed mechanism generates instant buy/sell decisions by evaluating three popular indicators which are the Moving Average Convergence/Divergence (MACD) Strategy, Chaikin Money Flow (CMF), and Stochastic Oscillator (SO). The fuzzy decision mechanism has three inputs and one output which are defined by using Gaussian membership functions. In the design of the decision mechanism, Mamdani inference method is used and the rule table is defined by nine rules. Therefore, the structure of the proposed fuzzy decision mechanism is simple and straightforward. The performance of the proposed fuzzy decision mechanism is compared with two classical decision mechanisms using MACD and CMF indicators separately. In the comparisons, the stock market data of Borsa Istanbul 100 Index (XU100), Dow Jones Industrial Average (^DJI), and S&P 500 (^GSPC) are used. The comparison results show that the proposed fuzzy decision mechanism provides significantly higher profit than the mechanisms using either MACD or CMF indicators for all stock market data.