SOM TİPİNDE YAPAY SİNİR AĞLARINI KULLANARAK TÜRKİYE’NİN İTHALAT YAPTIĞI ÜLKELERİN KÜMELENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

Makalenin İngilizce İsmi: 
By Using SOM Type Neural Network, a Study on Clustering of the Countries Turkey Imports From.
Makale İçerik Bilgileri
Makale Dili: 
Türkçe
Anahtar Kelimeler: 
yapay sinir ağları
Dış Ticaret
SOM Sinir Ağları
Kümeleme Analizi
Türkçe Özet: 

Bu çalışmada, SOM tipinde yapay sinir ağları kullanılarak Türkiye’nin ithalat
yaptığı ülkeler kümelenmiştir. SOM sinir ağları ile kurulan modeller, veriler için herhangi
bir dağılım ve korelasyon varsayımı içermemektedir. Ayrıca, bu modeller verilerdeki satır
sayısı ve değişken sayısı arttıkça daha iyi sonuç vermektedir. Üstelik, bu modeller, elde
edilen kümelerin topolojik komşuluğunu da vermektedir. Bu sebeple, klasik istatistiksel
kümeleme yöntemleri yerine SOM sinir ağları tercih edilmiştir. Uygulama verisi olarak
Türkiye’nin 2002 yılına ait ithalat verileri kullanılmıştır. Bu verilerin düzenlenmesi ve
SOM sinir ağı modelinin kurulması için Delphi programlama diliyle bir yazılım
geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar tablo ve grafiklerle gösterilmiştir.

Key Words: 
neural networks
SOM Neural Networks
Cluster Analysis
Froeign Trade.
İngilizce Özet: 

In this study, the countries Turkey imports from have been clustered by using
SOM type neural network. The models established by SOM neural networks have no
distribution assumption or correlation assumption for data. Also, this models gives better
results when the number of rows and variables in data increase. Moreover, they give the
topolojical neigbourhood of the clustes obtained, too. For this reason, SOM neural
networks have been preferred to classical statistical clustering methods. As application data,
Turkey’s importing data belonging to 2002 year has been used. A software has been writen
by using Delphi programming language to organize the raw data and to establish the SOM
model. The results obtained have been illustrated by means of tables and figures.

Yazar Bilgileri
1. Yazar
Yazar Adı: 
Metin ZONTUL
Yazar Ünvanı: 
Öğretim Görevlisi
Yazar Üniversitesi: 
Cumhuriyet Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
Meslek Yüksekokulu
2. Yazar
Yazar Adı: 
Oğuz KAYNAR
Yazar Ünvanı: 
Öğretim Görevlisi
Yazar Üniversitesi: 
Cumhuriyet Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
Meslek Yüksekokulu
3. Yazar
Yazar Adı: 
Hüdaverdi BİRCAN
Yazar Ünvanı: 
Yardımcı Doçent
Yazar Üniversitesi: 
Cumhuriyet Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
İktisadi İdari Bilimler Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
İşletme Anabilim Dalı
Makale Künye Bilgisi
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi
Makale Yayın Yılı: 
2004
Cilt/Sayı: 
5
Sayı: 
2
Sayfa Aralığı: 
47-68
Referanslar: 

Cheng, B.and D. M. Titterington (1994), “Neural Networks: A Review from a Statistical
Perspective.”, Statistical Science, Vol. 9, No,1,2-54.
Choudhary, B. and P. Bhattacharyya (2002), “Text Clustering Using Semantics.”, The
Eleventh International World Wide Web Conference.
Creedy, J.and Vance L. Martin (1997), Nonlinear Economic Models, Cheltenham, UK:
Edward Elgar Publishing Ltd .
Fausett, Laurene (1994),Fundamentals of Neural Networks, NJ:Prentice Hall.
Graupe, Daniel (1997), Principles of Artificial Neural Networks, Singapore:World
Scientific Publishing.
Honkela, T., S. Kaski, K. Lagus and T. Kohonen ( 1997), “WEBSOM-Self-Organizing
Maps of Document Collections.”, Proceedings of WSOM'97, Workshop on Self-
Organizing Maps, Espoo, Finland, June 4-6.
Hsu, Arthur L. and S. K. Halgamuge (2003), “Enhancement of Topology Preservation
and Hierchical Dynamic Self- Organizing Maps for Data
Visulisation.”,International Journal of Approximate Reasoning.
Jin, H., Wing-Ho Shum, Kwong-Sak Leung and Man-Leung WONG (2003),
“Expanding Self-Organizing Map For Data Visualization And Cluster
Analysis.”, Information Sciences.
Johnson, R. A. and D. W. Wichern (1988), Applied Multivariate Statistical Analysis,
New Jersey: Prentice Hall.
Kangas, Jari A., T. Kohonen and Jorma T. Laaksonen (1990), “Variants of Self-
Organizing Maps.”, IEEE Transactions on Neural Networks Vol. 1.
Kaski, S. and T. Kohonen (1995), “Exploratory Data Analysis By the Self-Organizing
Map: Structures of Welfare and Poverty in the World.”, Proceedings of the
Third International Conference on Neural Networks in the Capital Markets,
London.
Kay, J. W. and D.M. Titterington (1999), Statistics and Neural Networks, New
York:Oxford University Pres.
Kohonen, Teuvo (2001), Self-Organizing Maps, Berlin:Springer.
Lagus, K., S. Kaski and T. Kohonen (2003), “Mining Massive Document Collections
by the WEBSOM Method.”, Information Sciences.
Lagus, K., T.Honkela, S. Kaski and T. Kohonen (1996), “Self-Organizing Maps of
Document Collections: A New Approach to Interactive Exploration.”,
Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery
and Data Mining, California: AAAI Press, Menlo Park, pages 238-243.
Larkin, George Richard (1999), “ Policy Subsystem Portfolio Management:A Neural
Network Model of the Gulf of Mexico Program.” (Yayınlanmamış Doktora
Tezi), Virginia: Faculty of the Virginia Polytechnic Institute and State
University.
Markey, Mia K., Joseph Y. Lo, Georgia D. Tourassi, Carey E. FLOYD (2003), “Self-
Organizing Map for Cluster Analysis of a Breast Cancer Database.”, Artificial
Intelligence in Medicine, Vol. 27, pp. 113–127.
Martinetz, Thomas M., Stanislav G. Berkovich, Klaus J. Schulten (1993), “Neural Gas
Network for Vector Quantization and its Application to Time-Series
Prediction”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 4, NO. 4.
Moshou, D., I. Hostens, G. Papaioannou, and Herman RAMON (2000), “Wavelets and
Self-Organizing Maps in Electromyogram (EMG) Analysis.”, European
Symposium on Intelligent Techniques, Aachen, Germany.
Neter, J., W. Wasserman and M. H. Kutner (1989), Applied Linear Regression Models,
Boston:IRWIN.
Öztemel, Ercan (2003), Yapay Sinir Ağları, İstanbul:Papatya yayınevi.
Pal, Nikhil R., James C. Bezdek and Eric C.-K. TSAO (1993), “Generalized Clustering
Networks and Kohonen’s Self Organizing Scheme.”, IEEE Transactions on
Neural Networks, Vol. 4, NO. 4.
Patterson, Dan W (1996), Artificial Neural Networks, New York:Prenctice Hall.
Plaehn, D., T. Fiez and D. Lundahl (2003), “An Advancement in Consumer
Segmentation Using an Unsupervised Self-Organizing Neural Network.”,
“http://www.camo.com/rt/news/infodec/neural”, Web-Seminar.
Rauber, Anderas (1998), “Cluster Visualization in Unsupervised Neural
Networks.”,http://www.ifs.tuwien.ac.at/ifs/research/pub_html/rau_masterth96/th
esis.html
Sarle, W. S. (1994), “Neural Networks and Statistical Models”, Proceedings of the
Nineteeth Annual SAS Users Group International Conference, Cary, NC: SAS
Institute.
Taner, M. Turhan (1997), “ Kohonen’s Self Organizng Networks with Conscience.”,
“www.rocksolidimages.com/pdf/kohonen.pdf”.
Walter, Jorg A. and Klaus J. Schulten (1993), “Implementation of Self-Organizing
Neural Networks for Visuo-Motor Control of an Industrial Robot.”, IEEE
Transactions On Neural Networks, Vol. 4, NO. 1.
Weıjters, T., A. V. Bosch and H. J. Herik (1997), “ Intelligible Neural Networks with
BP-SOM.”, Proceedings of NAIC-97, the Ninth Dutch Conference on Artificial
Intelligence, Helmond, Netherlans:University of Antwerp.
White, Halbert (1989), “Learning in Artificial Neural Networks: A Statistical
Perspective.”, Neural Computation, Vol. 1, No. 4, pp. 425—464.

Türkiye’nin ilk İşletme Fakültesi olan İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi bir ilke daha imza atmaya hazırlanıyor. Arastirmax.com "1. Liselerarası İşletme ve Ekonomi Proje Yarışması"nın sponsorlarından biri olmaktan gurur duymakta.