Show simple item record

dc.contributor.authorSerkan Akkoyun
dc.contributor.authorTuncay Bayram
dc.contributor.authorYücel Özgüven
dc.date.accessioned23.07.201910:49:13
dc.date.accessioned2019-07-23T16:38:22Z
dc.date.available23.07.201910:49:13
dc.date.available2019-07-23T16:38:22Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn2149-3367
dc.identifier.urihttp://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TWpVeE1EWTNOdz09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12418/3681
dc.description.abstractDev dipol rezonans (GDR) parametrelerini elde etmek için birçok deneysel ve teorik metot uygulanmaktadır.Bu çalışmada, Sn ve U izotopları için GDR enerjileri, yapay sinir ağları (YSA) metodu ile tahmin edilmiştir. Sonuçlara göre, YSA'nın eğitiminde deneysel verilerden ortalama sapma, %1 seviyesindedir. Sn ve U izotopları için tahmin edilen enerjilerdeki ortalama kare hata, 0,034 MeV'dir.Teorik bir model için ise hata, 0,061 MeV'dir.Bu sonuç, GDR enerjileri üzerinde ANN tahmininin, teorik hesaplamalardaki sonuçlardan daha iyi olduğunu göstermektedir.en_US
dc.description.abstractSeveral experimental and thoretical methods are applied for obtaining giant dipole resonance (GDR) parameters. In this study, GDR energies for Sn and U isotopes have been predicted by using artificial neural network (ANN) method. According to the results, in the training of the ANN, the mean deviations from the experimental values are in the order of 1%. The mean square error for the estimated energies of Sn and U isotopes is 0.034 MeV. Similar error value belonging to a theoretical model calculation is 0.061 MeV. This result indicates that ANN predictions on GDR energy give better results according to the theoretical results.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMühendisliken_US
dc.subjectOrtak Disiplinleren_US
dc.title116,117,118,119,120,124Sn ve233,234,235,236,238U İzotopları İçin Dev Dipol Rezonans Enerjilerinin Kestirimien_US
dc.title.alternativeGiant Dipole Resonence Energy Predictions For 116,117,118,119,120,124Sn and 233,234,235,236,238U Isotopesen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalAfyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.contributor.departmentSivas Cumhuriyet Üniversitesien_US
dc.identifier.volume17en_US
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.endpage431en_US
dc.identifier.startpage426en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US]


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record