English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Istatistiksel surec kontrolunde kullanilan Shewhart kontrol grafikleri, surecteki anormal degisimleri incelemedeonemli bir aractir. Surecte zaman icinde olusabilecek degisimlerin tespit edilmesi, surecin kontrol altindatutulmasi ve onlemlerin alinmasi amaciyla surecteki anormal degisimlerin oruntulerini tanimlamaya yonelikYapay Sinir Aglari ve Bayes oruntu tanima sistemleri olusturulmustur. Olusturulan oruntu taniyicilarininsiniflandirma performanslari olculmustur. Dogru siniflandirma performansini artirmak icin oruntuleri olusturangozlem degerlerinden, alti adet istatistiksel ozellik cikarilmis ve siniflandirma performanslari karsilastirilmistir.yapay sinir aglari ve Bayes oruntu taniyicilarinin, ilgili ozellikler tanimlandiktan sonra daha yuksek performansverdigi gorulmustur. Sonuc olarak, Bayes oruntu taniyicinin yapay sinir aglarina nazaran daha iyi siniflandirmaperformansinin oldugu sonucuna varilmistir. Bayes siniflandirici gercek zamanli kontrol grafikleriuygulamalarinda oruntu tanima amacli kullanilabilir.

İSTATİSTİKSEL ÖZELLİK TEMELLİ BAYES SINIFLANDIRICI KULLANARAK KONTROL GRAFİKLERİNDE ÖRÜNTÜ TANIMA