Browsing by Author "Binli, Mustafa Kemal"

Now showing 1 - 2 of 2

Citation - WoS: 112
Citation - Scopus: 129
A Large Electroencephalographic Motor Imagery Dataset for Electroencephalographic Brain Computer Interfaces
(Nature Publishing Group, 2018) Kaya, Murat; Binli, Mustafa Kemal; Ozbay, Erkan; Yanar, Hilmi; Mishchenko, Yuriy
Recent advancements in brain computer interfaces (BCI) have demonstrated control of robotic systems by mental processes alone. Together with invasive BCI, electroencephalographic (EEG) BCI represent an important direction in the development of BCI systems. In the context of EEG BCI, the processing of EEG data is the key challenge. Unfortunately, advances in that direction have been complicated by a lack of large and uniform datasets that could be used to design and evaluate different data processing approaches. In this work, we release a large set of EEG BCI data collected during the development of a slow cortical potentials-based EEG BCI. The dataset contains 60 h of EEG recordings, 13 participants, 75 recording sessions, 201 individual EEG BCI interaction session-segments, and over 60 000 examples of motor imageries in 4 interaction paradigms. The current dataset presents one of the largest EEG BCI datasets publically available to date.
Using Artificial Intelligence and Machine Learning To Solve Np-Complete Graph Theory Problems
(İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2020) Binli, Mustafa Kemal; Erol, Kutluhan
Bilgisayar bilimi literatürü, lojistikten bilgi güvenliğine kadar bir çok alanda polinom zamanda çözümü bilinmeyen NP-tam problemlerle doludur. Bu tez, sezgisel arama literatüründen ve optimallik için çabalayan makine öğrenmesinden ilham alarak bu tür problemlerin hesaplama süresini iyileştirmeye çalışır. Yöntemimiz, sezgisel bir fonksiyon olarak Doğrusal Programlama (DP) yaklaşıklıkla birlikte A* Algoritmasının kullanılmasını içerir ve hem hesaplama yükü hem de arama alanı boyutunu azaltmak açısından DP sezgiselliğini geliştirmek için bir Sinir Ağı eğitimine yönelir. Yaklaşımımızı Gezgin Satıcı Problemi (GSP)'ni genişleten zengin bir çizge teori problemi olan All Colors Shortest Path (ACSP) bağlamında gösteriyoruz. Sonuçlarımız, sezgisel bir fonksiyon olarak DP kullanmanın, arama alanını yarı yarıya azaltırken, aynı zamanda da optimalliği koruduğunu göstermektedir. Bir sezgisel olarak DP'nin yerini alan Yapay Sinir Ağı'nı (YSA) eğitmek, hesaplama alanını altı kat azaltırken hesaplama yükünde yalnızca çok küçük bir oranda artış getirmektedir. A* algoritmasında kullanılan sezgisel fonksiyonun onanırlık özelliğini garanti edilmese de, deneysel olarak çoğunlukla optimal veya neredeyse optimal çözümler üretmektedir. Sonuçlarımız, hesaplama kaynaklarının kullanılabilirliği nedeniyle küçük problem boyutlarına dayanmakta olsa da gelecekteki daha büyük ölçekli çalışmalarda yaklaşımımızın uygulanabilirliğini belirlemek için yeterli olduğuna inanmaktayız.