NETWORK) YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ NESLİHAN YÜRÜK
ÖZET
Bu çalışmada buruşmazlık apresi uygulanmış pamuklu kumaşlarda kullanılan kimyasal maddenin ve işlem koşulunun kopma mukavemeti, buruşma açısı ve aşınma dayanımı üzerine etkisi araştırılmıştır. Çalışmada 24 farklı kumaşa tek bir buruşmazlık reçetesi uygulanmış ve kumaşların kopma mukavemeti, aşınma dayanımı ve buruşma açısı ölçümleri yapılmıştır. Ardından yapay sinir ağı yöntemi ile kumaşın özellikleri ile buruşmazlık işlemindeki kopma mukavemeti, aşınma dayanımı ve buruşma açısı değerlerinin değişimi arasında ilişkilendirme yapılmıştır.
NETWORK) YÖNTEMİ İLE TAHMİNLENMESİ NESLİHAN YÜRÜK
ABSTRACT
In this study, process of crease resistance was carried out, the chemical substance used in fabrics, the relationship between the structural properties of fabrics and crease resistanse, abrasion resistance, creasing angle was researched. Only one crease resistance recipe was applied to 24 different fabrics and the measurement of breaking strenght, abrasion resistance and creasing angle was made for all of the fabrics. Afterwards a connection was built between the structural properties of fabrics and the change of breaking strenght, abrasion resistance, creasing angle by using artificial neural network
1.GİRİŞ
Yapay sinir ağları kavramı beynin çalışma ilkelerinin sayısal bilgisayarlar üzerinde taklit edilmesi fikri ile ortaya çıkmış ve ilk çalışmalar beyni oluşturan biyolojik hücrelerin, ya da literatürdeki ismiyle nöronların matematiksel olarak modellenmesi üzerinde yoğunlaşmıştır. Bu çalışmaların ortaya çıkardığı bulgular; her bir nöronun komşu nöronlardan bazı bilgiler aldığı ve bu bilgilerin biyolojik nöron dinamiğinin öngördüğü biçimde bir çıktıya dönüştürüldüğü şeklinde idi. Bugün YSA olarak adlandırılan alan, birçok nöronun belirli biçimlerle bir araya getirilip bir işlevin gerçeklenmesi üzerinde yapısal olduğu kadar matematiksel ve felsefi sorunlara yanıt arayan bir bilim dalı olmuştur.
Yapay sinir ağları, karar hızı açısından insan beyni ile yarışabilecek aşamayı henüz katedememiş olmalarına rağmen, karmaşık eşleştirmelerin hassas bir biçimde gerçeklenebilmesi nedeniyledir ki gün geçtikçe uygulama alanları artmaktadır.(Efe Ö. ve O. Kaynak 2000)
Yapay sinir ağlarına herhangi bir örnek giriş verisinin tanıtılabilmesi ve bunun daha sonra kullanılabilmesi için verinin ağda nasıl temsil edildiğinin, nerede saklandığının ve nasıl geri alındığının bilinmesi gerekmektedir.
Bugün tüm dünyada sinir ağları ile ilgili çalışmalar yapılmaktadır. Yapay sinir ağlarını eğitmek oldukça uzun süreler alacağından başlıca araştırmalar bu konuya odaklanmış görülmektedir. Burada amaç yeni ve daha verimli öğrenme algoritmaları, zamana bağlı olarak değişen modellere karşılık verebilen ağlar ve silikon sinir ağları geliştirmek olarak özetlenebilir.Sinir ağlarında istenen sonucun elde edilmesi için ağın uyarlanabilir olması gerekir. Bunu sağlamak için uygun değerli ağırlıklar ve doğru bağlantılar seçilmelidir. Ağ bu şartları sağlayabilmek için sistemin davranışlarını öğrenmeli ya da kendi kendini örgütlemelidir.(Elmas 2003)
Sinir ağları üzerine yapılan çalışmalar gelişen teknolojiye paralel olarak artmaktadır. Özellikle tahminleme, kontrol ve doğrulamaya yönelik ağlar pratik anlamda çok faydalı olmaktadır. Yeni veri girişine izin veren ağlar eski örnekleri değerlendirerek yeni giriş için bir çıktı değer oluşturur. Bu da oldukça önemli bir kullanımdır.
2.KAYNAK ARAŞTIRMASI
2.1.SELÜLOZUN FİZİKSEL ve KİMYASAL ÖZELLİKLERİ 2.1.1.Selülozun Özellikleri
Selüloz doğada bitkiler tarafından sentez yolu ile oluşturulan organik bir maddedir. Endüstride kağıt, karton, plastik, yapay lif, lak, boya ve patlayıcı maddelerin yapımında kullanılır. Ekonomik değeri yüksektir. Bütün bitkilerin esası selülozdan oluşmakla beraber her bitki selüloz üretimine elverişli değildir.
Üretim bakımından en elverişli olanlar arasında özellikle pamuk lif ve linterleri, sazlar, kamışlar, lifli bitkiler, ekingiller ve bazı orman ağaçları sayılabilir.
Ekonomik selüloz üretiminde orman ağaçları başta gelir. Özellikle sarı çam ve köknar gibi iğne yapraklılar, kayın, kavak, okalüptüs gibi geniş yapraklılar önem taşır.
Selüloz endüstrisinin asıl gelişmesi kağıt üretiminin artışı ile oranlı olarak büyümüştür. Bununla beraber her selülozlu hammadde kağıt üretiminde kullanılmaz. Zira üretim maliyeti ile teknolojik özellikleri göz önünde tutmak gerekir. Özellikle selüloz hammaddenin yapısal durumu bu seçenekte rol oynar.
Çünkü kağıt üretimi için fibrillerin çok uzun olmasına gerek duyulmaz. Buna karşın kimyasal lif üretiminde uzun fibrillerden oluşan selülozun tercih edilmesi gerekir.
Çeşitli bitki türlerinde oluşan selüloz miktar bakımından olsun oran ve özellikleri yönünden olsun oldukça geniş sınırlar içinde ayrıntılar gösterir. En saf selüloz pamuk bitkisinin lifinde bulunur. Bunun bile tamamen saf olduğu iddia edilemez. Odun çeşitlerinde bulunan oranı ise genellikle % 40 – 50 arasındadır.
Keten, kenevir, jüt gibi lifli bitkilerin sapları % 30 oranında selüloz içerirler.
Ancak bitkilerden elde edilen lifler yabancı maddelerinden temizlendikten sonra selüloz oranı yükselir.
Bitkisel maddelerin bileşiminde selülozla birlikte reçine, tanen ve bazı alkoloit maddelerden başka lignin, hemi selüloz gibi maddeler yer alır.
Bunlardan özellikle lignin ve hemi selüloz fibrillerle hücre çeperi arasında yer
alır ve bitkisel maddenin %30-60 kadarını oluştururlar. Ancak selüloz üretiminde bunların çoğu dikkate alınmadan israf edilmiş olur.
Selülozun saflık derecesi; içerdiği α – selüloz miktarı ile ölçülür. En saf olduğu bilinen pamuk lifleri bile % 98-99 arasında saf selüloz içerirler.
Odunlardan elde edilen selüloz hamurunda ise α – selüloz oranı ancak % 89-97 arasındadır. Buna göre kimyasal lif yapımında α – selülozu yüksek olan pamuk lif ve linterlerinin tercih edilmesi gerekir. Ancak fiyatlarının yüksek oluşu karşısında lif üretiminde fazla miktarda odun hamurunun kullanılması zorunluluğu doğmuştur. Son zamanlarda bu amaçla kullanılan hammaddenin ancak % 10 – 15 kadarı pamuk linterleri ile karşılanmaktadır.
Doğal makromoleküllerden biri olan selüloz kimyasal olarak β- anhidroglikoz ünitelerinden oluşur ve doğrusal bir polisakkarit diye nitelendirilir.
Yukarıda belirtildiği gibi saf selülozun yanında değişik oranlarda lignin, hemi selüloz, reçine gibi ürünler de bulunur. Yalnız bu maddenin saf selüloza doğrudan doğruya bağlı olup olmadıkları henüz aydınlatılmış değildir.
2.1.2.Selülozun Kimyasal Yapısı
Selüloz karbonhidratlardan oluşan bir polisakkarittir. Kapalı formülü (C6H10O5)n olarak gösterilir. Glikoz molekülleri bir araya gelerek lineer karakterli bir makromolekül oluştururken bünyelerinden birer molekül su kaybederler.
Yan yana gelen anhidroglikoz üniteleri birer mol su kaybetmek sureti ile birer glikozid bağı ile birleşmektedirler.Bu bağın temelde bir asetol olduğu söylenebilir. Çünkü glikozun aldehit fonksiyonu iki alkol fonksiyonu ile kombine olmuştur.
Bilindiği gibi bir molekül ne kadar uzun olursa olsun her iki tarafta birer uç ile son bulur. Moleküller arasındaki glikozid bağları da 1. ve 4. karbonların arasında meydana gelir. Bunun belirlenmesi için selülozun metillendirilmek sureti ile hidrolize edilmesi yeterli olur. Böylece glikoz molekülünün 2., 3. ve 6.
grupları metillenerek trimetilglikoz oluşur. Bu işlem sırasında az da olsa tetra metil glikozun da (2., 3., 4. ve 6. gruplarda) meydana gelebileceği görülür.
Böylece uç gruplardaki bir (-OH) grubunun da metillenebileceği anlaşılır.
Selüloz molekülünün kimyasal açıdan özellikleri incelenirken onun polihidrik oluşununda ayrıca önem taşıdığı görülür. Bu özellik selüloza plastik ve polimer alanında yararlanılan ilginç türevlerinin elde edilmesi, ayrıca indirgenmesi olanağı sağlar. Bu suretle molekül içine sızabilen maddeler ya selülozun mukavemetinin azalmasına ya da bazı elementlerin açığa çıkmasına neden olur ki her iki durumda da selüloz bir miktar eskimiş ve yıpranmış olur.
Her glikoz molekülünün içerdiği hidroksil grupları ayrı ayrı özellik gösterir. Bunlardan en yararlı olan 6. karbon atomuna bağlı olan ilk hidroksil grubudur.
Selüloz zincirlerinin uçlarında yer alan glikoz ünitelerinin özellikleri az da olsa ayrılık gösterebilirler. Genellikle molekül zincirinin sağında bulunan ünite yarı asetol bir grup içerir. Buna karşın sol tarafta yer alan ünite ise 4. hidroksil grubunun fonksiyonunu görür.
Bilindiği gibi selüloz suda çözünmeyen bir maddedir. Halbuki bir anhidroglikoz ünitesinde üç hidroksil grubunun bulunması bu molekülün suda çözünmesini kolaylaştırır. Selülozda çözünmenin engellenmesi ancak molekül zincirinin birbirine paralel olarak sıralanması ayrıca moleküller arasında da (- OH) gruplarının yardımı ile hidrojen köprülerinin kurulmuş bulunması sureti ile açıklanmaktadır. Böylece bloke edilmiş olan hidroksil gruplarının hidrofil etkenlikleri kaldırılmış olmaktadır.
Selüloz molekülü yakından incelendiği zaman zincirler arasındaki bağlantıların sadece bunlardan ibaret olmadıkları ayrıca başka kuvvetlerinde bulundukları görülür. Bunlardan en önemlisi Van Der Waals kuvvetleridir. Bu suretle selülozun strüktürünü oluşturan zincirler birbiri ile kafes şeklinde de bağlanarak kuvvetli bir ağ şebekesi kurulmuş olmaktadır.
Selülozun özellikleri arasında teknolojik önemi bulunan bir reaksiyonu ayrıca belirtmek gerekir ki bu da selülozun alkali bir ortamda oksijen molekülleri tarafından oksidasyona uğratılmasıdır. Bu olay otooksidasyon biçiminde kendini gösterir. Viskoz endüstrisinde lif çekiminde en uygun polimerizasyon derecesini (D.P.) elde etmede bu reaksiyondan yararlanılır.
Ağartma sureti ile oksidasyona bağlı birçok teknik işlemlerden elde edilen bazı ürünler genellikle doğal selüloz kadar stabil bir yapı göstermezler.
İndirgen selüloz ise alkali ile kolaylıkla depolimerize edilebilir.
Polimerizasyon derecesi:
Selülozun özellikleri arasında polimerizasyon derecesinin ayrı önemi vardır. Bu nedenle ayrıca üzerinde durulmasında yarar vardır. Bilindiği gibi selülozun molekül ağırlığı çok büyüktür. Fakat bütün selüloz molekülleri aynı büyüklükte ve uzunlukta değildir. Bundan dolayı polimerizasyon derecesi ortalama bir değer gösterir. Molekül ağırlığıda aynı şekilde ortalama bir değer ifade eder.
Bu değerlerin saptanmasında değişik metodlar kullanılmaktadır.
Bundan dolayı da elde edilen sonuçlar arasında ayrıntılar dikkati çekmektedir.
Örneğin ham pamuk liflerinde polimerizasyon derecesi için değişik araştırmacıların farklı metodlarla elde ettikleri sonuçlar farklıdır. Bu değer bazılarına göre 14.000 olduğu halde bazılarına göre 10.000, hatta 9.000 veya 8.000 dir. Aynı şekilde bu değer odun selülozunda ancak 3000-4000 arasında bulunur. Yukarıda belirtildiği gibi teknik yollarla elde edilen selüloz ürünlerinde polimerizasyon derecesi doğal selülozdan daha düşük olur. Örneğin;kimyasal işlemlere tabi tutulan pamuk liflerinde bu değer 1000-2300, pamuk linterlerinde ise 600-1400 arasında bulunur ki, bunlardan polimerizasyon derecesi 600 dolayına kadar düşmüş bulunanlar pratikte daha çok viskoz üretiminde, 1400 dolaylarında olanlar ise asetat üretiminde kullanılırlar.
Odunlardan elde edilen selüloz hamurunun da polimerizasyon derecesi kullanma alanıNI belirleme yönünden önem taşır.Özellikle odun selülozlarında polimerizasyon derecesinin dağılımı pamuk selülozuna oranla daha geniş bir dağılım gösterir. Bunlarda D.P. 250 ye kadar düşebilir. Polimerizasyon derecesi düşük odun selülozları daha çok rayon endüstrisinde rejenere selülozik lif üretiminde kullanılır.
Bazı araştırmalarda pamuk selülozunun D.P.’nin yukarıda belirtilenlerden daha yüksek olabileceği görülmektedir. Nitekim İvanow’un 1957 yılındaki araştırmalarına göre bu değer 15000 olarak saptanmıştır. Daha sonra yapılan araştırma ve denemeler bunu doğrulamış olmakla beraber bugün selülozun polimerizasyon derecesinin ortalama 9000-10000 dolaylarında olduğu kabul edilmektedir.
2.1.3.Selülozun Fiziksel Yapısı
Selüloz yapısının kristal ve amorf bölgelerden oluşması buna ayrı bir takım özellikler kazandırmaktadır. Nitekim kristal bölgelerinde birbirine parelel olarak sıralanan ve uzanan molekül zincirlerinin karşılıklı bağlanmış olmaları geometrik biçimli küçük kristal ünitelerinin oluşmasını sağlamaktadır. Bunlar monoklin biçiminde mikrokristallerdir. Boyutlarının her biri;
A= 8,35 A0 B= 10,28 A0
C= 7,90 A0 uzunluğundadır.
Bir kristal ünitesinin yüksekliği iki glikoz molekülünün birleşmesi ile meydana gelen cellobiose molekülünün uzunluğuna eşittir. Bu kristalin yan kenarlarını oluşturan dört molekül zinciri aynı yöne ekseni oluşturan ortadaki beşinci zincir ise ters yönde uzanmış görülmektedir (Şekil-1).
Bu kristalin boyutları arasında β açısı doğal halde iken 840.23. tür. Dik açı durumunda değildir ve normal selüloz diye tanımlanır. Rejenere edilen selüloz bu durumunu koruyamaz ve β açısı küçülerek 620 ye kadar inmiş olur ki buna selüloz II adı verilir. Alkali ametil ve nitrat selülozlarında bu durum kendini göstermektedir.
Doğal selülozlarda elemental kristaller bir araya gelerek kristal bölgeleri oluştururlar. İşte bu kristallerin boyları çeşitli selülozlarda kristallenme oranına göre değişir. Örneğin rami lifinde bir kristalin boyu 1000 – 2000 A0 arasında olduğu halde, odun selülozunda bu uzunluk ancak 600 A0 dolaylarında kalır.
Aynı kristallerin enleri ise 60-90 A0 arasında olduklarından daha ince uzun birer görünüşe sahiptirler.
Çeşitli bitkilerin bünyesinde oluşan bu selüloz her zaman tümü ile kristallenmez. Bazı hallerde molekül zincirleri birbirine olan paralelliği kaybederek gevşek ve karışık bir yapı durumuna geçmek sureti ile selülozun amorf bölgelerini oluşturmuş olurlar. Genellikle rejenere olmuş selülozlarda
amorf bölgelerin oranı da yüksektir.
Şekil 1.Selüloz Kristal Ünitesi ve Boyutlarının Görünüşü
Bir selülozik madde de kristal bölgelerle amorf bölgelerin oranı fiziksel özelliklerle kendini belli eder. Liflerde kristallenme oranı yükseldikçe sertlik derecesi artar. Eğilme ve bükülme yetenekleri azalır. Bu gibi lifler kimyasal maddelere karşı daha dayanıklı olurlar. Buna karşın liflerde amorf bölge oranı yükseldikçe yumuşaklık artar. Eğilme ve bükülme yetenekleri yükselir. Sulu çözeltilerin lif bünyesine nüfuzu kolaylaşır ve dolayısıyla kimyasal maddelere karşı dayanıklılıkları azalmış olur.
Bunun için selüloz strüktüründe molekül zincirlerinin sıkı bir şekilde paketlenmesiyle kararlı bir hal alması yanında gevşek sıralanmış ve paketlenmiş zincirlerin oluşturduğu metastabil ve parakristalin… gibi bölgelerin
oranı teknolojik özelliklerinin oluşması yönünden rol oynarlar. Bu nedenle selülozun fiziksel özellikleri arasında molekül zincirlerinin birleşmesi ve dolayısıyla oryantasyon biçimlerine de değinmek gerekir. Bilindiği gibi tüm bitkilerde oluşan selülozun molekül zincirleri aynı olmaz. Bunun için çeşitli selülozların oryantasyon derecelerinde farklılık görülür.
Genellikle doğal selülozlarda oryantasyon derecesi, rejenere selülozlardan daha yüksektir. Bununla beraber pratikte selülozun bazı işlemlere tabi tutulması ile oryantasyon derecesini arttırmak ya da azaltmak olanakları oluşturulmuştur. Teknik uygulamalarda bu gibi proseslerden geniş çapta yararlanıldığı görülmektedir. (DEÜ 1998)
2.2.SELÜLOZ ESASLI LİFLERDE BURUŞMA DAVRANIŞI
Mekanik özellikler gibi buruşma eğilimi de selülozik lifin karakterine bağlıdır. Yüksek bir oryantasyon durumunda buruşma eğilimi daha fazladır.
Eğer düzgün, geniş kristalin bölgelere sahip lifler bükülmeye zorlanırsa tek tek lif tabakalarında farklı etkiler gösterirler. En dıştaki tabaka en fazla zorlanır ve iç tabakalar sıkışır. Az uzama yeteneklerinden dolayı miseller kayarak birbirinden ayrılır ve moleküller arası diğer kuvvet alanlarına çekilirler. Lifler bu yeni pozisyonda kalır. (Ata 2006)
Şekil 2.buruşma ve buruşmaya dayanıklılık
Buruşma veya buruşmazlık molekülsel olarak açıklanabilir (Şekil 2).
Şekil 2 deki yapı bükülürse iki olasılık vardır. Çapraz bağlar kopar ve yeni pozisyonlarında tekrar oluşur (Şekil 2-b) ve yük kaldırıldığında hiçbir toparlanma olmaz, kırışıklık kalır. Veya çapraz bağlar kopmadan gerilir, bu durumda yük kaldırıldığında tamamen toparlanma oluşur ve kırışma olmaz (Şekil 2-c).
(Hockenberger 2002)
Moleküller arası kuvvetlerin çekim merkezi, buruşmanın nedeni ve lif yoğunluğunu etkileyen yapısal karakter –OH gruplarıdır. Sonuçta pamuk ve keten liflerinin rejenere liflerden daha fazla buruşmaya yatkın olduğu görülür.
Kalın liflerde ince liflerden daha fazla buruşmaya yatkındırlar.
Lif miktarı ile iplik ve kumaş yapısınında buruşmaya etkisi vardır.
Yüksek bükümlü ipliklerle sık dokunmuş kumaşlar, düşük bükümlü ipliklerden seyrek dokunmuş kumaşlara göre daha fazla buruşur.
Serbest yapıda lifi oluşturan yapı elementleri yani kristalitler, mikrofibriller, fibriller, vb. kendi aralarında H köprüsü, Kovalent bağlar ve Vander Walls kuvveti gibi kuvvetler etkisinde bir denge oluşturmuşlardır. Dışarıdan bir buruşturma kuvveti etkidiğinde lifin iç dengesi, bu buruşturma kuvveti etkisiyle bozulur. Lif elementleri arasındaki yan bağlar kopar ya da zayıflar. Böylece buruşturma kuvvetinin isteği doğrultusunda yerleşen veya yönlenen lif elementleri arasında bu duruma uyan az veya çok yeni yan bağlar oluşur. Bu yeni duruma uygun bağların az veya çok oluşu; etkiyen buruşturma kuvvetinin
süresine, büyüklüğüne ve doğrultusuna bağlıdır. Dolayısıyla buruşma derecesi, etkiyen kuvvetin lifte elementer yapıyı ne derece bozduğu ve bu sırada yeni yan bağların oluşup oluşmaması ile doğrudan ilgilidir. Etki eden kuvvet kaldırıldığında yeni meydana gelmiş olan denge tamamen eski haline dönemediğinden lifler dolayısıyla mamül buruşmuş olur. (Ata 2006)
2.3.BURUŞMAZLIK BİTİM İŞLEMİ
Selüloz esaslı mamüller ki bunların içerisinde pamuk, viskon ve son yıllarda önemi modaya bağlı olarak artan keten mamüller hidrofilik yapıda mamüllerdir ve kullanım açısından son derece büyük rahatlık sağlamaktadırlar.
Ancak bir başka açıdan değerlendirildiğinde veya sentetik mamüllerle karşılaştırıldığında çekme ve buruşma eğilimi göstermeleri yine kullanım açısından bir dezavantaj olarak karşımıza çıkmaktadır. Selüloz esaslı mamüllerde buruşma nedenleri incelendiğinde şu sonuçlara ulaşılır.
Kumaşı oluşturan lifler içerisinde belirli bir denge halinde bulunan kristalitler ve fibriller dışarıdan bir kuvvet etkisi altında kaldıklarında birbirlerine göre kayarak yeni bir denge durumu meydana getirirler. Etki eden kuvvet ortadan kalktığında yeni oluşan denge durumu tamamen bozulmadığından lifler dolayısıyla da kumaş buruşmuş olmaktadır.
Buruşmada ipliğin numarası, ipliğin ve onun oluşturduğu yüzeyin yapısı da etkili olmaktadır. Kalın ve tek kat iplik, ince ipliğe göre daha çok buruşma eğilimine sahiptir. Yine yüksek bükümlü iplikten yapılmış sık dokulu kumaşın buruşmaya eğilimi fazladır. Kumaşlarda meydana gelen buruşma eğiliminin önlenebilmesi için kristalitlerin birbirine göre kayması zorlaştırılabilir. Bunu yapabilmek için iki olanak vardır.
• Reçine oluşturan maddelerin etki mekanizması ile yapılabilir. Kristalitler arasındaki boşluklar herhangi bir maddeyle(reçine oluşturan) doldurulursa bu bölgelere suyun girmesi zorlaşacağı gibi herhangi bir kuvvet uygulandığında kristalitlerin birbirine göre kaymasıda güçleşecektir.
• İkinci olanak ise selüloz makromolekülüyle reaksiyona
girebilen bifonksiyonel bileşiklerle işlem uygulayıp kristalitler arasında çapraz bağ oluşumunu gerçekleştirebilmektir. Böylelikle kristalitlerin hareketliliği kısıtlanacağından su moleküllerinin içeriye girmesiyle birbirinden uzaklaşma ve kuvvet etkisiyle kaymaları engellenecektir.
2.3.1.Buruşmazlık Bitim İşlemlerinin Başlıca Avantaj Ve Dezavantajları
Bir tekstil mamülüne buruşmazlık bitim işlemi uygulandığında ;
• Uygulanan işlemin etkinlik derecesine göre kumaş daha zor buruşan bir yapı kazanmaktadır.
• Yıkamada boyut stabilitesi kazanmaktadır.
• Yıkama sonrası çabuk kurumakta, ütülenmesi son derece kolay olmaktadır. Kumaş bakım kolaylığı kazanmaktadır.
• Kumaşlarda kalıcı plise etkisi veya pantolonda kalıcı ütü izi gibi etkilerin elde edilmesi mümkündür.
• Kumaşlarda, özellikle karışımlarda kullanım sırasında ortaya çıkan pillingleşme (boncuklaşma) eğilimi azalmakta veya tümüyle ortadan kalkmaktadır.
Kullanım ve bakım kolaylığı sağlayan işlemlerin kalite üzerinde etkileri ve bu işlemlerin bir mamüle neler kazandırıp neler kaybettirdiğinin iyi bilinerek ve işlem kontrol altında tutularak bilinçli uygulanması halinde bu işlemlerin kullanımı yaygınlaşacaktır. Ancak şu bir gerçek ki; bugün bu işlemleri kumaşa uygulamak zahmetli olsa da, kumaşa belli bir tutum kazandırma yani aprede daha fazla bilgi ve teknik ayrıntı istenmektedir.
Bunun için; madde kombinasyonları, katalizör cinsi, aplikasyon yöntemi, kurutma ve kondenzasyon sıcaklık ve süresinin titizlikle seçilip uygulanması gerekmektedir.
Buruşmazlık bitim işleminin avantajları yanında bazı dezavantajları da söz konusudur. Başlıca önemli iki dezavantajı;
• Kumaşta kopma ve sürtme dayanımlarının düşmesine neden olması
• Kumaşta formaldehit açığa çıkması
Bu iki önemli dezavantaj bugün uygulanan yeni yöntem ve teknikler ile bunların bilinçli seçilip uygulanması sonucu minimuma indirilmiş ya da tamamen ortadan kaldırılmıştır. Buruşmazlık işlemi uygulandığında kopma ve sürtme dayanımlarında düşüş meydana gelmesi işlemin en karakteristik özelliğidir.
Buruşmazlık; kumaştaki lif elementlerinin hareketliliğinin kısıtlanması demektir. Oysa, iki uçtan asılarak yapılan yırtma ve koparmada kumaş yırtılma ve kopma öncesi esneyip lif elementleri yine yırtılma ve kopma doğrultusunda birbirlerine yanaşarak güç birliği yapmakta, eğer uygulanan kuvvet bu gücü aşarsa kopma ve yırtılma olmaktadır. Uygulanan buruşmazlık işlemiyle hareketliliği kısıtlanan lifler ve lif elementleri, koparma kuvvetine karşı tümü birleşerek güç birliği yapmadan tek tek veya birkaçı birlikte karşı koymak zorunda kalmaktadırlar. Bunun doğal sonucu olarak ta buruşmazlık işlemi kumaşta kopma dayanımlarının azalmasına neden olmaktadır.(Tanlak 1998)
Dışarıdan kuvvet etki ettiğinde kısmen hareketli olan lif elementleri lif eksenine paralel bir durum alırken, hareketsiz olan lif elementleri kopar, daha sonra lif eksenine paralel hale geçmiş olanlar kopar. Dolayısıyla bütün lif elementleri aynı anda kopmayıp birbiri ardınca koptuklarından gösterdikleri toplam dayanım daha düşük olmaktadır.
Kopma dayanımı azalmasındaki bir başka neden işlemin asidik katalizör ve yüksek sıcaklıkta yapılıyor olmasıdır. Bu koşullarda selüloz lifleri az veya çok hidrolitik olarak zarar görmektedir.
Kumaşlarda işlem sonucu gözlenen bu kopma dayanımı azalması tamamen giderilememekte ancak azaltılabilmektedir. (Ata 2006)
Buruşmazlık derecesi ile kopma dayanımı azalması arasında Ruttiger yaptığı çalışmada doğrusal bir ilişki olduğunu ortaya çıkarmıştır. Bu çalışmada Ruttiger her 100 lik buruşmazlık açısı için kumaşın kopma dayanımlarında % 7 lik bir azalma olduğunu bulmuştur. Bu buruşmazlık için kabul edilen pratik bir kuraldır. (Tanlak 1998)
2.3.2.Buruşmazlık İşlemini İyileştirme Çalışmaları 1.Kopma Dayanımındaki Düşüşlerin En Aza İndirilmesi
Buruşmazlık işleminin prensibi gereği kopma dayanımındaki düşüş kesinlikle ortadan kaldırılamadığına göre bu düşüşü en aza indirebilmek için bazı önlemler alınabilir.
• Bilinçli bir reçete oluşumu ile gereğinden fazla buruşmazlık maddesi kullanılmaması
• Kumaşa aktarılan kimyasal maddenin mümkün olduğunca düzgün dağılımının ve düzgün fikse olmasının sağlanması
• Silikon elastomerleri gibi kumaşa sıçrama elastikiyeti kazandıran kimyasalların kullanılması
• Pamuklu kumaşı buruşmazlık öncesi merserizasyona tabi tutarak veya mikroesnetme işleminden geçirerek daha homojen bir lif veya kumaş yapısının sağlanması.(Tanlak 1998)
Mikro esnetme işlemi sonucu aynı çekmezlik etkisini sağlamak için gerekli olan kimyasal madde miktarı daha az olacaktır. İşlem, kumaşın yivli silindirler arasından geçirilerek esnetilmesi esasına dayanmaktadır. Bu işlemle aynı zamanda dokumadan kaynaklanan kumaş iç gerilimi dengelenebilir. Aynı zamanda kumaşın atkı yönünde mukavemeti de artmaktadır.
Şekil 3. mikroesnetme
1. Girişteki kumaş genişliği 2. Birinci değme noktası 3. ikinci değme noktası
4. Girişteki kumaş genişliği + %4 = esnetilmiş kumaş genişliği
5. maksimum kumaş genişliği
Şekil 4. Memotex proses (Küsters)
Memotex işleminde mekanik zorlamanın olması, işlem sırasında kumaşın ıslak olması ve 90 0 C ‘nin üzerinde bir sıcaklığa sahip olmasını gerektirmektedir. O nedenle işlemin uygulama yeri açısından en uygun aşama yıkama makinesi çıkışı ve sıkma öncesidir.
• Sentetiklerle olan karışımlarda (poliester-viskon, poliester- pamuk) sentetik lifin yüksek kopma dayanımından faydalanılmakta hem de selüloz kısım için daha az kimyasal kullanılmaktadır. (Ata 2006)
2.Sürtme Dayanımındaki Düşüşlerin Engellenmesi
Buruşmazlık işlemi sonucu kumaşların sürtme dayanımlarındaki azalmanın nedeni kurutma sırasında buruşmazlık maddesinin yüzeye göç etmesidir. Yüzeyde toplanan ürün bu kısımları kırılgan hale getirmekte ve bu kısımlardaki lifler kolaylıkla parçalanabilmektedir. Bunu önleyebilmek amacıyla az flotte aktarımına yönelik aplikasyon yöntemlerinden bir tanesi ile madde kumaşa aktarılabilir. En fazla %35-40 civarında maddenin aktarılabildiği bu tür yöntemlerde kumaş içerisindeki lif elementleri gereğinden fazla şişip genişlemediğinden büyük moleküllü kimyasal maddenin kurutma sırasında su ile birlikte yüzeye çıkması mümkün olmamakta, böylece migrasyon olayı önlenmiş olmaktadır. Bu yöntemlerle çalışırken dikkat edilmesi gereken nokta maddenin kumaşa mümkün olduğunca homojen dağılımının yapılmasıdır. Aksi takdirde belirli bölgelerde toplanan madde kurutma sırasında yine migrasyona yol açıp kumaşın sürtme dayanımını düşürebilmektedir.(Kut 2002)
Buruşmazlık işlemi sonucu kumaşlarda görülen sürtme dayanımındaki düşüş uygun çalışma yöntemi kullanıldığı takdirde ortadan kalkmaktadır.
Burada uygun çalışma ile anlatılmak istenen kumaşa aktarılan buruşmazlık maddesinin gereği kadar kullanılması ve kurutma sırasında migrasyona
uğrayarak kumaş, iplik yüzeylerinde toplanmasını engellemektir. (Lickfield 2000) Migrasyon engellendiğinde sürtme dayanımlarındaki düşüşlerde engellenir. Migrasyon yani kimyasal maddenin kurutma sırasında iç kısımlardan lif veya kumaş yüzeyine göç ederek yığılması önlendiğinde hem kumaş yüzeyindeki sertleşme ve kırılganlık ortadan kalkmakta hem de aktarılan kimyasal madde yalnızca yüzeyde değil kumaş ve lifin her yanında yani aktarıldığı yerde kalarak düzgün dağılımı sağlanmaktadır. (Morris 1995, Tanlak 1998)
2.4.BURUŞMAZLIK BİTİM İŞLEMİNDE KULLANILAN KİMYASALLAR
2.4.1.Kendi Aralarında Çapraz Bağ Meydana Getiren Reçineler
Bu tip maddeler genellikle açık zincirli azot-metilol bileşikleridir.Üre formaldehit, melemin formaldehit ön kondenzatları bu gruptaki reçinelere örnek olarak verilebilir. Bu maddeler sıcaklık ve asidik katalizörün etkisiyle liflerin içerisinde polikondenzasyona uğramakta ve suda çözünmeyen aminplast reçineleri oluşturmaktadır.
Bu maddeler iyi bir kuru buruşmazlık açısı vermesi boyutsal stabillik
sağlaması gibi avantajlarına karşılık, kaynar yıkamaya ve klorlu suya dayanıklılığın olmaması, çözelti stabilliğinin az olması, tutumu bir miktar sertleştirmesi ve en önemlisi yüksek oranda formaldehit oluşturması gibi dezavantajları nedeniyle son yıllarda tamamen önemlerini yitirmişlerdir.
Melamin reçinelerde üre-formaldehit önkondenzatlarına benzerlik
gösterdiklerinden aynı nedenlerle önemini yitirmişlerdir.
2.4.2.Reaktant Tipte Reçineler
Bu tip reçineler genellikle heteroçiklik(halkalı) yapıda azot.metilol bileşikleridir. Bunlar selüloz makromolekülünün –OH grupları ile reaksiyona girerek çapraz bağ meydana getirirler. Bu maddelerin moleküllerinin bir kısmı da birbiri ile reaksiyona girerek oligomer oluşturabilir. Ancak reaksiyon çoğunlukla selüloz makromolekülü ile gerçekleşir. Örnek olarak dimetilol etilenüre, dimetiloldihidroksietilenüre verilebilir.
Polifonksiyonel bileşikler olduklarında iki veya daha fazla hidroksi grubuyla reaksiyona girebilmekteler ve eğer bağlandıkları hidroksil grupları ayrı ayrı selüloz makromoleküllerine ait iseler bu makromoleküller arasında köprü bağları meydana getirerek buruşmazlık özelliğini sağlamaktadırlar.
Bu tür maddelerin selüloza karşı olan yüksek reaktiflikleri nedeniyle 110 – 120 0 C gibi düşük sıcaklıklarda bile çapraz bağ meydana gelebilmektedir.
Çözelti banyoları stabildir. Yıkama koşulları olarakta kaynar yıkamaya dayanıklı ancak klorlu yıkamaya karşı dayanıksızdırlar. Bunun yanı sıra direk ve reaktif boyalı mamüllerde, ışık haslığını olumsuz etkilemektedirler. Bir diğer dezavantajları da bu maddelerin de formaldehit açığa çıkarmasıdır.
Dimetiloletilen ürenin modifiye edilmesiyle elde edilen dimetiloldihihidroksietilenüre (DMDHEU) esaslı reaktant tip madde de ışık haslığına karşı olumsuz etki gözlenmemektedir.
Dimetiloldihidroksietilen üre
DMDHEU yapısında bulunan hidroksil grupları nedeniyle selüloza karşı düşük reaktivite gösterir. Dolayısıyla çapraz bağ oluşabilmesi için kondenzasyon sırasında daha yüksek sıcaklıklara çıkılması gerekmektedir.
Gerek bu gruptaki N-metilol bileşiklerinin, gerekse reçine meydana getiren N-metilol bileşiklerinin en önemli sakıncası formaldehit açığa çıkartmalarıdır.
2.4.3.Polikarboksilik Asitler
Polikarboksilik asitler, yüksek sıcaklıklarda selüloz molekülleri ile ester tip çapraz bağ oluşturacak şekilde reaksiyona girebilen maddelerdir. Bu maddeler katalizör olarak fosfor içeren asitlerin inorganik tuzları ile kombine halde kullanıldıklarında etkili çapraz bağlayıcı madde olurlar. Selüloz molekülünün karboksilik asit ile esterleşme reaksiyonu, öncelikle bir çiklik anhidrit oluşması ardından da selüloz makromolekülündeki hidroksil gruplarıyla ester oluşturması şeklinde gerçekleşmektedir. Bütantetrakarboksilik asit (BTCA) iki veya daha fazla ester bağı oluşturabildiğinden iki molekülü etkili bir şekilde çapraz bağ ile bağlayabilir. Yapılan araştırmalarda 19 tane polikarboksilik asidin sıcaklık ve katalizör varlığında selüloz ile ester tipi çapraz bağ oluşturduğu bilinmektedir. Malik asit, sitrik asit ve tartarik asit gibi asitler en ucuz asitlerdir.
Malik ve tartarik asit molekül başına sadece iki karboksil grubuna sahiptir ve selüloz molekülüne uç kısımlarından tutunur.(Wei 2000)
1,2,3 propantrikarboksilik asit 1,2,3,4 bütantetrakarboksilik
asit
sitrik asit maleik asit
Polikarboksilik asitler çoğunlukla birbiri ile kombine halde kullanılmaktadırlar. Aşağıda polimerik maleik asit ile sitrik asidin kombine kulanıldığı bir reaksiyon örnek olarak verilmektedir.(Welch)
Sitrik asit ile maleik asit anhidritinin kondenzasyon koşulları altında reaksiyonu
2.5.BURUŞMAZLIK APRESİNDE KATALİZÖR SİSTEMLERİ
Reçinelerle yapılan işlemlerde kullanılan katalizörlerin seçimi son derece önemlidir. Reçine oluşturan maddenin polimerizasyonu için yeterli zaman varsa katalizör kullanılmayabilir. Ancak zamandan kazanmak amacıyla katalizör kullanımı yaygındır. Firmalar artık katalizör içeren sistemleri piyasaya hazır halde sunmaktadırlar. Ayrı bir katalizör kullanımının söz konusu olduğu çalışmalarda ise katalizör seçiminde dikkat edilmesi gereken bazı noktalar vardır.
-Seçilen katalizör mamül tipine uygun olmalıdır.
-Kumaşın renginde kayma yapmamalı. Beyaz mamullerde optik beyazlatıcının stabilliğini bozmamalıdır.
-Reçinenin reaktifliğine kondenzasyon şartlarına uygun olmalıdır.
Üre formaldehit, melamin formaldehit esaslı maddelerle işlemde en fazla kullanılan katalizör tipi amonyum tuzu katalizörlerdir. Bunlar kuvvetli asitlerin tuzu olduğundan işlem banyosunun stabilitesini bozabilirler. Bu durumda flotteye bir tampon çözelti ilavesi gerekebilir. Bu tip katalizörler bazı durumlarda karakteristik balık kokusu gibi rahatsız edici kokular açığa çıkarabilirler.
Reaktant tipte çapraz bağ oluşturucu maddeler için uygun katalizör tipi metel tipi katalizörlerdir. Bunlar arasında en fazla kullanılan metal tuzu magnezyum kloriddir (MgCl2). Magnezyum klorid ısıtılınca hidroklorik asit (HCl) açığa çıkarır. Çalışmalarda bu katalizörle polimerizasyonun tam anlamıyla gerçekleşebilmesi için 150-160 0C ‘de 3-4 dakika veya 175-180 0C ‘de 45-60 saniye süre ile kondenzasyon işlemi uygulanmasının yeterli olduğu görülmüştür.
Metal tuzlarından çinklorid de katalizör olarak kullanılabilir ancak sararma eğilimi gösterdiklerinden beyaz mamullerde kullanımları önerilmemektedir. (Kut 2002)
2.6.YAPAY SİNİR AĞLARI (YSA)
Bu bölüm, çalışmanın temel konusunu oluşturan Yapay Sinir Ağları teknolojisine ait temel ve teorik bilgileri kapsamaktadır. Teknolojik gelişmenin önemli boyutlara ulaştığı günümüzde, insanoğlunun kendisini tanımaya yönelik çalışmaları da önemli aşamalar kaydetmiştir. Yapay zeka (artificial intelligence) kavramı ile insanın en önemli özellikleri olan düşünebilme ve öğrenebilme yetenekleri en önemli araştırma konuları durumuna gelmiştir. Özellikle son zamanlarda bilgisayar kullanımının hızla yaygınlaşması sonucunda yapay zeka çalışmaları da bir ivme kazanmıştır.
İnsanın düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar işlemlerini geliştirmeye çalışmak olarak tanımlanan yapay zeka, aslında programlanmış bilgisayara düşünme yeteneği sağlama girişimidir.
İnsan gibi düşünen ve davranan sistemlerin geliştirilmesine yönelik olarak 1950’li yıllardan beri süren yapay zeka çalışmaları, bir noktada insanı taklit etmeye yönelik olduğundan mühendislik, nöroloji ve psikoloji gibi alanlara da
yayılmıştır. İnsan gibi düşünebilen ve davranabilen sistemlerin geliştirilmesi için yapılan çalışmalarda bugün gelinen nokta henüz, yapay zekanın tam olarak geliştirilmemiş olmasıdır. Yapay zekanın mümkün olabilirliği tartışmaları bir yana bırakılırsa bu konudaki çalışmalar bu alanı destekleyen farklı alanlardaki çalışmalarla birlikte devam etmektedir.
Yapay zeka çalışmaları kapsamında ortaya cıkan ve bir noktada yapay zeka çalışmalarına destek sağlamakta olan farklı alanlardan birtanesi de Yapay Sinir Ağları teknolojisidir. Dolayısıyla, yapay zeka alanının bir alt dalını oluşturan YSA teknolojisi öğrenebilen sistemlerin temelini oluşturmaktadır.
İnsan beyninin temel işlem elemanı olan nöronu (neuron) şekilsel ve işlevsel olarak basit bir şekilde taklit eden YSA’ lar, bu yolla biyolojik sinir sisteminin basit bir simülasyonu için oluşturulan programlardır.Bu şekilde,insanoğluna özgü deneyerek (yaşayarak) öğrenme yeteneğini bilgisayar ortamına taşıyabildiği düşünülen YSA teknolojisi bir bilgisayar sistemine inanılmaz bir
“girdi verıden öğrenme” kapasitesi sağlamaktadır. Çeşitli avantajlar sunan ve gün geçtikçe gelişen bu teknolojiden, günümüzde bir cok alanda olduğu gibi ekonomi ve istatistik alanlarında da faydalanılmaktadır. Özellikle, ’’Evrensel Fonksiyon Yakınsayıcı Yöntem (Universal Function Approximators)’’ olarak tanınmalarından dolayı tahmin ve öngörü gibi verinin içerdiği yapının tanımlanmasını gerektiren alanlarda sıkça kullanılmaktadır.
2.6.1.YSA Nedir?
İnsanlığın doğayı araştırma ve taklit etme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi Yapay Sinir Ağları teknolojisidir.Yapay Sinir Ağları, basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şeklini simüle etmek için tasarlanan programlardır. Simüle edilen sinir hücreleri(nöronlar) içerirler ve bu nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağı oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler.
Diğer bir ifadeyle, YSA’ lar normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere yönelik
çözümler üretilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yaşayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir.
Biyolojik sistemlerde öğrenme, nöronlar arasında sinaptik (synaptic) bağlantıların ayarlanması ile olur. Yani, insanlar doğumlarından itibaren bir
“yaşayarak öğrenme” süreci içerisine girerler. Bu süreç içinde beyin sürekli bir gelişme göstermektedir. Yaşayıp tecrübe ettikçe sinaptik bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Bu sayede ögrenme gerçekleşir. Bu durum YSA için de geçerlidir. Öğretme, eğitme yoluyla örnekler kullanarak olur; başka bir deyişle, gerçekleşme girdi/cıktı verilerinin işlenmesiyle, yani eğitme algoritmasının bu verileri kullanarak bağlantı ağırlıklarını (weights of the synapses) bir yakınsama sağlanana kadar tekrar tekrar ayarlanmasıyla olur.
YSA’lar, ağırlıklandırılmış şekilde birbirlerine bağlanmış bir cok işlem elemanlarından (nöronlar) oluşan matematiksel sistemlerdir. Bir işlem elemanı, aslında sık sık transfer fonksiyonu olarak anılan bir denklemdir. Bu işlem elemanı, diğer nöronlardan sinyalleri alır; bunları birleştirir, dönüştürür ve sayısal bir sonuç ortaya çıkartır. Genelde işlem elemanları kabaca gerçek nöronlara karşılık gelirler ve bir ağ içinde birbirlerine bağlanırlar, bu yapı da sinir ağlarını oluşturmaktadır.
Sinirsel (neural) hesaplamanın merkezinde dağıtılmış, adaptif ve doğrusal olmayan işlem kavramları vardır. YSA’lar, geleneksel işlemcilerden farklı şekilde işlem yapmaktadır.Geleneksel işlemcilerde, tek bir merkezi işlem elemanı her hareketi sırasıyla gercekleştirir. YSA’ lar ise herbiri büyük bir problemin bir parcası ile ilgilenen, çok sayıda basit işlem elemanlarından oluşmaktadır. En basit şekilde, bir işlem elemanı, bir girdiyi bir ağırlık kümesi ile ağırlıklandırır, doğrusal olmayan bir şekilde dönüşümünü sağlar ve bir çıktı değeri oluşturur. Sinirsel hesaplamanın gücü, toplam işlem yükünü paylaşan işlem elemanlarının birbirleri arasındaki yoğun bağlantı yapısından gelmektedir.
Çoğu YSA’ da, benzer karakteristiğe sahip nöronlar tabakalar halinde yapılandırılırlar ve transfer fonksiyonları eş zamanlı olarak çalıştırılırlar.
Hemen hemen tüm ağlar, veri alan nöronlara ve çıktı üreten nöronlara sahiptirler.
YSA’nın ana öğesi olan matematiksel fonksiyon, ağın mimarisi tarafından şekillendirilir. Daha açık bir şekilde ifade etmek gerekirse, fonksiyonun temel yapısını ağırlıkların büyüklügü ve işlem elemanlarının işlem şekli belirler. YSA’ların davranişları, yani girdi veriyi çıktı veriye nasıl ilişkilendirdikleri, ilk olarak nöronların transfer fonksiyonlarından, nasıl birbirlerine bağlandıklarından ve bu bağlantıların ağırlıklarından etkilenir.
Bu bilgiler ışığında bakıldığında, YSA’ların yapısı üç ana eleman içermektedir ve aşağıdaki şekilden de görülebileceği gibi, YSA’ların yapısını oluşturan üç ana eleman temel işlem elamanı olan nöron, girdi ve çıktı yolunu sağlayan bağlantı ve bu bağlantıların sağlamlığını gösteren bağlantı ağırlığıdır.
Şekil 5. YSA Mimarisinin Temel Elemanları
Genel olarak YSA metodolojisinin uygulama adımlarına bakıldığında, YSA’nın basit ama yoğun yapısı ve bazı temel özellikleri daha açık anlaşılabilmektedir. Tipik olarak, bir YSA’nın mimarisi (veya yapısı) oluşturulur ve çeşitli matematiksel algoritmalardan bir tanesi kullanarak üretilen çıktıkların doğruluk (accuracy) düzeyinin maksimize edilmesi için gerekli olan ağırlık değerleri belirlenir. YSA’lar önceki örnekleri kullanarak ağırlıkları belirlemek yoluyla girdi değişkenler ile tahmin edilen değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkartırlar; diğer bir deyişle YSA’lar eğitilir. Bir kez bu ilişliler ortaya çıkartıldıktan sonra (yani ağ eğitildikten sonra), YSA yeni verilerle çalıştırılabilir ve tahminler üretebilirler. Bir ağın performansı, amaçlanan sinyal ve hata kriteri ile ölçülür. Ağın çıktısı, amaçlanan çıktı ile karşılaştırılarak hata payı elde edilir. Geri Yayılma (backpropagation) olarak adlandırılan bir algoritma hata payını azaltacak şekilde ağırlıkları ayarlamak için kullanılır. Bu işlem defalarca tekrar edilerek ağ eğitilir. Eğitime işleminin amacı performans
ölçümleri bazında optimum çözüme ulaşmaktır.
Bağlantısal Mimariler (Connectionist Architectutures), Adaptif Sistemler (Adaptive Systems)veya Paralel Dağıtılmış İşlemciler (Parallel Distributed Processing) olarak da adlandırılan YSA’lar, oldukça fazla bağlantı içeren ve paralel yapılandırılmış beyin işlevinden esinlenen bir bilgi işlem paradigmasıdır. Farklı isimlerle anılmaları, farklılık sağlayan bazı temel özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Bağlantısal Mimari (veya Bağlantısal Sistem)olarak anılmalarının temel sebebi, bireysel işlem elemanları(processing nodes) arasındaki bağlantılardır. Ayrıca, bu bağlantıların ağırlıkları değişebildiğinden YSA’lar çalışma sistemlerini daha da etkinleştirebilmektedirler ve bu yüzden Adaptif Sistem olarak da adlandırılmaktadır. Paralel Dağıtılmış İşlemciler olarak adlandırılmalarının sebebi ise ağ içinde çok sayıdaki nod (node) veya nöronların hepsinin birbirlerine paralel olarak çalışmalarıdır. Bu yapı, eşzamanlı bir çözüm üretebilme yeteneği sağlamaktadır.
YSA paradigması için anahtar özellik içerdiği bilgi işleme sisteminin yoğun (komplike) yapısıdır. Bu yapı nöronlara karşılık gelen, oldukça fazla sayıda ve sık bir şekilde birbirleri ile bağlantılı işlem elemanları içermektedir.
Bu sık bağlantılar ise, sinapslara(synapses) karşılık gelen ağırlıklı bağlantılar ile sağlanmaktadır.
Yapay Sinir Ağları hakkında buraya kadar sunulan bilgiler YSA’ların ne olduğu hakkında genel bir bilgi sağlamaktadır. Bununla beraber YSA’lar için genel bir tanım vermek de faydalı olacaktır. Yapay Sinir Ağları için üzerinde fikir birliği sağlanmış tek bir tanım yoktur. Geniş ya da dar kapsamda bir çok tanımla karşılaşılabilmektedir. Hatta, bazı araştırmacılar YSA için genel bir tanım vermek yerine, YSA türlerinin kendi içinde tanımlanması gerektiğini savunmaktadır. Bununla birlikte, bütünlüğü sağlamak amacıyla çeşitli kapsamlarda bazı genel tanımlara bu bölümde yer verilmektedir.
TANIM 1:
Yapay Sinir Ağları, en kısa ve basit şekilde,bir örnekler kümesi yardımıyla parametrelerin uyarlanabilmesini sağlayacak bir matematiksel formül için yazılan bilgisayar programı olarak tanımlanabilir. Bu tanım, YSA’yı
en basit şekilde ve teknik detaya girilmeksizin ifade etmektedir.
TANIM 2:
Yine basit ama daha teknik ikinci bir tanım ise şu şekildedir. YSA, ilgili bağlantı ağırlıklarıyla (synaptic wheights) bir ağa bağlanmış basit işlem elemanlarından (nöron) oluşan bir sistemdir.
TANIM 3:
“DARPA Neural Network Study(1988)” isimli yayında ise biraz daha acıklayıcı bir tanım kullanılmaktadır.
“Bir YSA, birbirlerine paralel olarak çalışan bir çok basit işlem elemanından oluşan ve fonksiyonu, ağın yapısı, bağlantı ağırlıkları ve elemanlarda gerçekleştirilen işlemler tarafından belirlenen bir sistemdir.”
TANIM 4:
Daha kapsamlı ve genel kabul gören bir tanım ise Haykin(1999) tarafından verilmektedir.
“Bir sinir ağı, basit işlem birimlerinden oluşan, deneyimsel bilgileri biriktirmeye yönelik doğal bir eğilimi olan ve bunların kullanılmasını sağlayan yoğun bir şekilde paralel dağıtılmış bir işlemcidir. Bu işlemci iki şekilde beyin ile benzerlik göstermektedir.
1.Bilgi, ağ tarafından bir öğrenme süreciyle çevreden elde edilir.
2.Elde edilen bilgileri biriktirmek için sinaptik ağırlıklar olarak da bilinen nöronlar arası bağlantı güçleri kullanılır.
YSA’lar gercek hayatta karşılaşan problemlerde oldukça geniş bir uygulama alanı kazanmışlardır. Bugün, bir çok endüstride başarılı şekilde kullanılmaktadır. Uygulama alanları için bir sınır yoktur fakat, öngörü, modelleme ve sınıflandırma gibi bazı alanlarda ağırlıklı olarak kullanılmaktadır.
YSA’lar 1950’li yıllarda ortaya çıkmalarına rağmen, ancak 1980’li yılların ortalarında genel amaçlı kullanım için yeterli seviyeye gelmişlerdir. Bugün, YSA’lar bir çok ciddi problem üzerinde uygulanmaktadır ve bu problemlerin sayısı giderek artmaktadır. Verideki eğilim veya yapıyı (pattern) en iyi tanımlayan yöntem olmaları dolayısıyla, tahmin (prediction) ve öngörü işlemleri için çok uygundurlar. YSA’ların gerçek hayattaki yaygın uygulama alanlarına şu
örnekler verilebilir:
• Kalite Kontrol
• Finansal Öngörü
• Ekonomik Öngörü
• Kredi Derecelendirme
• Konuşma ve Yapı Tanımlama
• İşlem Modelleme ve Yönetimi
• Laboratuvar Araştırmaları
• İflas Tahmin
• Petrol ve Gaz Arama
YSA’lar, tanımlanmamış girdi veriler hakkında karar verirken genelleme yapabildikleri için iyi birer yapı tanımlayıcısıdır (pattern recognition engine) ve sağlam sınıflandırıcıdırlar (robust classifier). Fonksiyonel tahmin (prediction) ve sistem modelleme gibi fiziksel işlemin anlaşılmadığı veya aşırı karmaşık olduğu problemler yanında konuşma, karakter ve sinyal tanımlama gibi çeşitli sınıflandırma problemleri için çözüm yolları sağlamaktadırlar. Ayrıca, kontrol problemlerinde de uygulama sahası bulmaktadırlar.
YSA’lar yoğun bağlantılı ve komplike işlem yapıları nedeniyle çalışabilecekleri özel ortamlara ihtiyaç duymaktadırlar. Bu yüzden, YSA’lar bu amaca yönelik olarak hazırlanmış özel yazılımlar ile bilgisayarda çalıştırılmaktadırlar. Günümüzde ise, gittikçe artan oranda yoğun ve karmaşık sinir ağlarını çalıştırabilmek ve daha hızlı işlem yapabilmek için özel donanımlar geliştirilmektedir.(Yurtoğlu 2005)
2.6.2.YSA’ nın Yapısı: Elamanları Ve Mimarisi
Önceden de belirtildiği gibi, yapay sinir ağları insan beyninden esinlenilmiş yapılardır. Bu yüzden, YSA’ların yapısını anlamak için insan beyninin yapısını ve çalışma şeklini anlamak önemlidir. Bununla birlikte, tahmin edilebileceği gibi insan beyni, karmaşık yapısı ile anlaşılması ve anlatılması zor bir konudur. Hatta, beynin çalışma şekli hala tam olarak anlaşılmamıştır. Çok
farklı bir disiplin konusu olan bu temanın burada açıklanması gereksiz kalmaktadır. Ancak, en azından konunun özünün anlaşılabilmesi açısından bazı yararlı bilgiler verilebileceği düşüncesi ile genel bir açıklama yapılmaktadır.
İnsan beyni, sinir sisteminin merkezini oluşturan temel elamanıdır.
En basit şekilde, sürekli olarak iletilen bilgiyi alır. İdrak eder (işler) ve uygun kararları vererek gerekli yerlere iletir. Çok basit görünmekle birlikte aslında oldukça karmaşık olan bu yapının Haykin (1999) tarafından kullanılan basit bir gösterimi şekil 6’da sunulmaktadır.
Şekil 6:Sinir Sisteminin Blok Diyagramı
Şekilden takip edilebileceği gibi, dışarıdan veya başka bir organdan gelen sinyaller (uyarı) alıcılar yoluyla sinir ağına iletiler. Sinyaller burada işlemden geçirilerek çıktı sinyaller oluşturulur. Oluşturulan çıktı sinyaller ise ileticiler yoluyla dış ortama veya diğer organlara iletilirler. Şekil 6’da sinir ağı olarak gösterilen ortadaki bölüm, yani beyin, sinir sisteminin merkezi konumundadır. Beynin temel yapı taşları ise sinir hücreleri, diğer bir ifadeyle nöronlardır. Beyin, işlevini birbirleri arasında yoğun bağlantılar bulunan bu yapı taşları ile yerine getirir. Nöronların en belirgin özelliği, vücudun diğer bölümlerinin tersine yeniden üretilmeyen belirli bir hücre türü olmasıdır. Beynin diğer temel yapısal ve fonksiyonel birimleri olan bağlantılar (synapses) nöronlar arası etkileşimi sağlarlar. Dolayısıyla, beynin yapısında bu bağlantılar da önemli bir yer tutmaktadır. Zaten beynin oldukça etkin çalışan bir organ olmasının temel sebebi de bu yoğun bağlantılı yapıdır. Bu yapı sayesinde
beyin, bugünkü bilgisayar teknolojisinden kat kat daha etkin bir şekilde çalışabilmektedir.
Beynin bu yapısı etkinlik açısından olduğu kadar bir diğer önemli özellik açısından da önem taşımaktadır. Bu yoğun bağlantılı yapı beynin plastiklik (yenilenebilme) özelliğini de beraberinde getirmektedir. Plastiklik özelliği, gelişmekte olan sinir sisteminin kendisini kuşatan çevreye adapte olmasını sağlamaktadır .Gelişmiş bir beyinde, plastiklik iki mekanizma ile izah edilebilmektedir. Bunlar, nöronlar arasında yeni bağlantıların oluşturulması ve var olan bağlantıların modifiye edilmesidir. Ayrıca, bu özellik öğrenme kavramı açısından da çok büyük önem taşımaktadır.
Plastikliğin, nöronların işlem yapabilmeleri için gerekli bir özellik olduğu görülmektedir. Çünkü, öğrenme süreci bağlantı ağırlıklarının değiştirilmesi veya yeni bağlantıların oluşturulması ( hatta bazı bağlantıların iptal edilmesi) sayesinde gerçekleştirilmesidir. Bu ilişki ile yapay nöronlar kullanarak beyinden esinlenilmiş sinir ağları oluşturulabilmesi sağlanmaktadır.
Yapay Sinir Ağları, beyinden esinlenildiklerinden dolayı benzer yapıya sahiptirler. Fakat, beynin yoğun bağlantılı ve komplike yapısının sadece beyine özel bir özellik olduğu belirtilmelidir. Başka hiçbir yerde veya dijital bilgisayarda bulunmayan bu yapıya yakınsamak günümüz teknolojisine bile çok uzaktır.
Yapay sinir ağlarını oluşturmak için kullanılan yapay nöronlar, beyindekilere kıyasla oldukça ilkel sayılırlar. Dolayısıyla, yapay nöronlar beynin yoğun bağlantılı ve komplike yapısından hala oldukça uzaktadırlar ama genel yapı olarak tutarlıdırlar. Diğer bir ifadeyle, YSA’lar komplike, çok yönlü ve güçlü bir organizma olan beynin sadece en temel elemanlarını kopyalamaya çalışmaktadır.
Yapay nöron:
Yapay sinir ağlarının genel yapı olarak beyinden esinlenildiği daha önce belirtilmişti. Doğal olarak,YSA’ların temel elemanları da yapay nöronlardır (bundan sonra yapay nöron yerine sadece nöron kelimesi kullanılmaktadır).Bu nöronlar, aralarında bağlantılar oluşturarak ve tabakalar halinde gruplandırarak yapay sinir ağlarını oluşturmaktadır.
İnsan beyinsel gücünün bu yapı taşları birkaç genel işleve sahiptirler. Bir biyolojik nöron, temel olarak, diger kaynaklardan girdiler alır, belirli bir şekilde bunları birleştirir. Sonuç üzerinde bir işlem (genelde doğrusal olmayan) olgular ve nihai sonucu üretir. Şekil 8 bir nöronun dört temel elemandan oluşan genel yapısını ve bu dört eleman arasındaki ilişkiyi göstermektedir.
Şekilden de görüldüğü gibi,tüm doğal nöronlar dört temel bileşene sahiptir. Bu bileşenler biyolojik isimleri ile bilinirler: dentrit (dendrite), çekirdek(somal), akson(axon) ve bağlantı veya sinaps(synapse). Dentritler, çekirdeğin saça benzeyen uzantılarıdır ve girdi kanalları olarak işlev görürler.
Bu girdi kanalları diğer nöronların sinapsları aracılığıyla girdilerini alırlar. Daha sonra çekirdek, gelen bu sinyalleri zaman içinde işler. Çekirdek, bu işlenmiş değeri bir çıktıya dönüştürdükten sonra bu çıktıyı akson ve sinapslar aracılığıyla diğer nöronlara gönderir.
Şekil 7. Biyolojik Nöronun Genel Yapısı Ve İşlevleri
Yapay sinir ağlarının temel işlem elemanları olan yapay nöronlar, doğal nöronların dört temel fonksiyonunu simüle ederler.Bir yapay nöronun temel yapısı, genel haliyle, şekil 9’da sunulmaktadır. Şekil 9’da girdi değerler x(i) matematiksel sembolü ile gösterilmiştir ve bu gösterimde i =0,1,2,…….,n değerlerini almaktadır. Bu girdi değerlerin her biri bir bağlantı ağırlığıyla çarpılmaktadır. Bu ağırlıklar işe w (İ) ile gösterilmektedir.En basit yapıda, bu çarpımlar toplanır ve bir transfer fonksiyonuna gönderilerek sonuç üretilir. Bu sonuç daha sonra bir çıktıya dönüştürülür. Bu elektronik uygulama değişik toplama fonksiyonları ve transfer fonksiyonları kullanabilir ve farklı ağ yapılarında uygulanabilir.
Şekil 8:Yapay Nöronun Genel Yapısı
Şekil.8 McCullogh ve Pitts (1943) tarafından tanımlanan, biyolojik nöronun basit matematiksel modelinin gösterimi olarak da düşünülebilir.
Mccullogh-pitts modeli incelendiğinde, toplama fonksiyonu olarak doğrusal bir fonksiyon ve transfer fonksiyonu olarak birim adım fonksiyonu kullanılmış olduğu görülmektedir. Temelde biyolojik nörona benzer bir şekilde, işlem elemanı toplama fonksiyonu sonucunun belirli bir eşik değerinin altında veya üstünde olmasına göre çıktısını iki ihtimal arasından seçerek oluşturmaktadır.
Bu matematiksel modelin fonksiyonel gösterimi aşağıdaki gibidir.
n
y i = Ψ(g(x)) = Ψ(
∑
wijxj – Qİ) ; xi = ( x0,xi,…,xn) Є R (1) j=0Bu gösterimde, yi cıktı degeri, Ψ(.) transfer fonksiyonu ,g(.) toplama fonksiyonunu, wij bağlantı ağırlıklarını ve Qİ ise i nolu nöron için eşik değerini göstermektedir.
McCullogh-Pitts modelinde transfer fonksiyonu olarak birim adım fonksiyonu ve toplama fonksiyonu olarak doğrusal bir fonksiyon kullanılmakla birlikte YSA alanındaki gelişmelerle beraber farklı fonksiyonların kullanılabilmesi sağlanmıştır. Şekil 10 da YSA modellerinde kullanılabilecek farklı fonksiyonlara bazı örnekler sunulmaktadır. Basitçe görülebileceği gibi, hangi fonksiyon kullanılırsa kullanılsın, bir nöron modelinin matematiksel ve fonksiyonel gösterimi değişmeyecektir.
Bu yapıda kullanılan fonksiyonlar temelde uygulama konusuna bağlıdır. Bazı uygulamalar ikili (binary) veri seti gerektirir. Bu uygulamalara örnek olarak konuşma tanımlama ve metin tanıma uygulamaları verilebilir. Bu tür uygulamalar, doğal olarak, sadece toplama fonksiyonu içeren nöronlardan oluşan ağları kullanamaz. Bu ağlar mantıksal fonksiyonları kullanabilir ve bu fonksiyonlara toplama ve transfer fonksiyonları dahil edilebilir. Veya bazı uygulamalar basit bir şekilde toplama ve belirli bir eşik değeri ile karşılaştırma şeklinde bir işleme gereksinim duyabilirler. Bu şekilde evet/hayır, doğru/yanlış veya 0/1 gibi iki olası sonuç arasından seçim yapılabilir. Bazı fonksiyonlarda ise girdi verileri zamanla ilişkilendirebilir ve bu şekilde zamana bağlı ağlar oluşturulabilir.
Şekil 9’da, daha önce tanımlanan basit bir yapay nöron yapısının daha detaylı bir şeması sunulmaktadır. Şekilde, girdi değerler işlem elemanına üst sol bölümde girmektedir. İşlemde ilk adım, bu girdi değerlerinin her birinin ilgili ağırlıklarla w(i) ağırlıklandırılmalarıdır. Bir nöron genellikle, eşanlı olarak birçok sayıda girdi alır. Her girdinin kendi nispi ağırlığı vardır. Bu ağırlıklar, biyolojik nöronların değişen sinaptik etkililikleri ile aynı görevi üstlenirler. Her iki durumda da, bazı girdiler diğerlerine göre daha önemli hale gelirler. Bu sayede, işlem elemanının bir sinirsel tepki üretmesi işleminde daha fazla etkili
olurlar. Ayrıca, ağırlıklar girdi sinyalin güçlülüğünü belirleyen adaptif katsayılardır. Yani, girdinin bağlantı gücünün bir ölçüsüdür. Bu bağlantı güçleri, çeşitli eğitme setlerine göre değiştirilebilir.
Şekil 9:Yapay Nöronun Detaylı Yapısı
Ağırlıklandırmadan sonra, bu değiştirilmiş girdiler toplama fonksiyonun gönderilirler. Toplama fonksiyonunda, adından da anlaşılacağı gibi, genelde toplama işlemi yapılmaktadır fakat bir çok farklı çarpımlar toplamına ek olarak, mininum, maksimum, mod, çarpım veya çeşitli normalizasyon işlemlerinden birisi olabilir. Girdileri birleştirecek olan algoritma genellikle seçilen ağ mimarisine de bağlıdır. Bu fonksiyonlar farklı şekilde değerler üretebilir ve sonra bu değerler ileri doğru gönderilir. Ek olarak, uygulamacı kendi fonksiyonunu oluşturup toplama fonksiyonu olarak kullanabilir. Bazı toplama fonksiyonları, transfer fonksiyonuna iletmeden önce, sonuçlar üzerinde ilave işlemler yaparlar. Bu işlem aktivasyon fonksiyonu olarak adlandırılan işlemdir. Bir aktivasyon fonksiyon kullanımının amacı, toplama fonksiyonu çıktısının zamana bağlı olarak değişmesini sağlamaktadır .Fakat, aktivasyon fonksiyonu literatürü henüz tam olarak gelişmemiştir. Bundan dolayı, çoğu yapay sinir
ağında birim aktivasyon fonksiyonu kullanılmaktadır. Birim aktivasyon fonksiyonu ise bir aktivasyon fonksiyonu kullanılmaması ile aynı anlama gelmektedir. Ayrıca aktivasyon fonksiyonu, her işlem birimi için ayrı ayrı kullanılan bir bileşenden ziyade ağın genel bir bileşenidir. Yani, oluşturulan bir ağ yapısında, tüm işlem elemanları ayrı aktivasyon fonksiyonunu kullanırlar.
Sonraki aşamada toplama fonksiyonunun çıktısı transfer fonksiyonuna gönderilir. Bu fonksiyon, aldığı değeri bir algoritma ile gerçek bir çıktıya dönüştürür. Transfer fonksiyonu genellikle doğrusal olmayan bir fonksiyondur. Doğrusal fonksiyonlar genelde tercih edilmez çünkü doğrusal fonksiyonlarda çıktı, girdi ile orantılıdır. Bu durum, ilk YSA denemelerinin başarısızlıkla sonuçlanmasının temel nedenidir (Minksky ve Papert,1969).
Genellikle kullanılan transfer fonksiyonları eşik, sigmoid, hiperbolik tanjant vb. fonksiyonlardır. Bu fonsiyonlar arasında en çok kullanılanlar Şekil 10 ’da örneklenmiştir. Transfer fonksiyonunun sonucu genellikle işlem elemanının çıktısıdır. Transfer fonksiyonunun çalışma yapısı Şekil 11 ’de sigmoid fonksiyonu kullanılarak örneklenmektedir. Sigmoid transfer fonksiyonu, toplama fonksiyonundan gelen v şekilde “Toplam” olarak gösterilen değeri alır ve sıfır ile bir arasında bir değere dönüştürür. Sıfır ile bir arasındaki bu değer transfer fonksiyonunun ve dolayısıyla işlem elemanının çıktısıdır ve dış ortamda veya girdi olarak başka bir nörona iletir.
Transfer fonksiyonu işlem öncesinde, sisteme tekdüze (uniform) dağılmış bir rassal hata eklenebilmektedir. Bu rassal hatanın kaynağı ve büyüklüğü, ağın öğrenme işlemi sürecinde belirlenir. Sisteme böyle hata teriminin eklenmesinin sebebi, insan beyninin işlevinin, içinde bulunduğu ortamın şartlarından (örnek olarak sıcak/soğuk olmasından) etkileniyor olmasıdır. Bu yüzden YSA literatüründe rassal hata ekleme işlemi “sıcaklık (temperature)” olarak da adlandırılmaktadır. Günümüzde, rassal hata kullanımı fiilen tam olarak yerleşmemiştir ve halen bir araştırma süreci içerisindedir.
Ayrıca, bazı ağlarda, transfer fonksiyonunun çıktısı üzerinde sınırlandırma yapılabilmektedir.
Şekil 10: En Çok Kullanılan Transfer Fonksiyonları
Transfer fonksiyonunda çıkan değer işlem elemanının da çıktısıdır.
Fakat, bazı durumlarda işlem elemanının bu çıktıyı bir çıktı fonksiyonu ile bir dönüşüme uğratması gerekebilmektedir. Bir çıktı ağın yapısına göre, girdi olarak bir başka işlem elemanına veya dış bağlantıya gönderilir.
Tüm YSA’lar ,yukarıda temel elemanları anlatılan bu yapı taşlarından yani nöronlardan oluşturulurlar. Bu yapı taşlarının dizaynı, sinir ağı sanatının, başka bir deyişle mimarisinin oluşturulmasının ilk bölümüdür. Bu sanatın ikinci bölümü ise bu işlem elemanlarının kümelendirilmesi ve birbirleri arasında bağlantıların oluşturulmasını içerir.Beyinde kümelendirme, bilginin dinamik, etkileşimi kendiliğinden organize bir şekilde işlemesini sağlayacak şekildedir.
Biyolojik sinir ağları, üç boyutlu uzayda mikroskobik elemanlarla oluşturulur.Bu nöronlar hemen hemen sınırsız sayıda bağlantılar içerirler. Bugünkü teknoloji ile iki boyutlu ortamda ve belirli sayıda bağlantı içeren nöronlar oluşturabilmektedir. Bu durum, YSA’ların yetenek ve çeşitlerini sınırlamaktadır.
Şekil 11: Transfer Fonksiyonunun Çalışma Yapısı
YSA’larda, yapay nöronlar basit bir şekilde kümelendirilmektedirler.
Bu kümelendirme tabakalar halinde yapılmaktadır ve daha sonra bu tabakalar bir diğerine ilişkilendirilmektedir. Temel olarak, tüm YSA’lar benzer bir yapıya sahiptirler. Böyle bir genel yapı Şekil 12’de gösterilmektedir. Bu yapıda bazı nöronlar girdileri almak için bazı nöronlar ise çıktıları iletmek için dış mekan ile bağlantılı haldedirler. Geri kalan tüm nöronlar ise gizli tabakalardadırlar, yani sadece ağ içinde bağlantılar vardır.
Önemli olan nokta, bir sinir ağının, bir nöronlar yumağından daha komplike olması gerektiğidir. YSA’ların ilk yıllarında, bazı araştırmacılar, nöronlar arasındaki bağlantıları rassal olarak oluşturmuştur ve olumsuz sonuçlarla karşılaşmışlardır. Bir yapıyı dizayn etmenin en kolay yolu elemanları tabakalandırmaktır. Burada tabakalandırmanın üç bölümü vardır.
Bunlar nöronları tabakalar halinde gruplandırmak, tabakalar arasındaki bağlantıları gruplandırmak ve son olarak ise toplam ve transfer fonksiyonlarını gruplandırmaktır.
