Speaker voice recognition using a hybrid PSO/fuzzy logic system
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Akıllı şebekeler, güç üretimi ve güç yönetiminde daha iyi güvenilirlik sağlamak için birbirine bağlı birden fazla güç kaynağı ve cihazdan oluşan elektrik şebekeleridir; akıllı şebekenin modern gelişmeleri, güç kaynaklarının kontrolünü ve akıllıya bağlı yükleri kontrol etmeyi amaçlamaktadır. özel bir yazılım / donanım geliştirerek veya akıllı şebekenin bileşenleri ile merkezi kontrol arasındaki iletişimi geliştirerek. Bu makalede akıllı şebeke sisteminin (iletişim ve kontrol) her iki tarafını da geliştirmeyi hedefliyoruz, akıllı bir şebekede yenilenebilir enerji ve fosil yakıt kaynakları ve devleti denetleyen şeylere dayalı bir izleme sistemi için bulanık mantık tabanlı bir kontrolör öneriyoruz akıllı şebekeye, akıllı şebekede meydana gelen arızalara ve bulanık denetleyicinin bu hataların üstesinden nasıl geldiği, bunların hepsi de akıllı şebekeye ekstra destek katmanı sağlar.
Author
Nuha Altekreetı
Institution

Altınbaş University
Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
How to Cite
Nuha Altekreetı (Yüksek Lisans Tezi). Speaker voice recognition using a hybrid PSO/fuzzy logic system, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)