Doç. Dr. Mesut Melek’ten Q1 SCI-E Dergide Yayın Başarısı!

Bölümümüz öğretim elemanlarından Doç. Dr. Mesut Melek, Q1 kategorisinde yer alan Bulletin of Engineering Geology and the Environment dergisinde önemli bir akademik makale yayınlamıştır.

“Machine learning-based multi-class classification of rock mass permeability using integrated geotechnical and geophysical parameters” başlıklı bu çalışmada, Bayburt Kırklartepe Barajı sahasında gerçekleştirilen sondaj ve jeofizik araştırmalardan elde edilen 86 gözlem kullanılarak kaya kütlesi geçirgenliğinin makine öğrenmesi yöntemleriyle dört farklı sınıfa ayrılması ele alınmıştır. Modelleme sürecinde derinlik, RQD, eklem sıklığı, Schmidt çekici sertliği, P-dalga hızı, S-dalga hızı ve elektrik özdirenç olmak üzere yedi farklı jeoteknik ve jeofizik parametre birlikte değerlendirilmiştir.

Çalışmada altı farklı makine öğrenmesi sınıflandırıcısı karşılaştırılmış; özellik seçimi, Leave-One-Out Cross-Validation, sınıf dengesizliği yöntemleri, bootstrap güven aralıkları ve öğrenme eğrileri gibi kapsamlı değerlendirme yaklaşımları kullanılmıştır. Tüm değişkenlerin kullanıldığı Polynomial Kernel SVM modeli %79,07 doğruluk elde ederken, dengeli sınıf performansı açısından SMOTE uygulanan k-NN modeli en düşük Golden Distance (GD=0,4126) değerine ulaşmıştır. S-dalga hızı ve elektriksel özdirenç, geçirgenlik sınıflandırmasında en etkili parametreler olarak belirlenmiştir. Kendisini bu önemli başarısından dolayı tebrik eder, akademik çalışmalarında başarılarının devamını dileriz. Makalenin linkine buradan erişebilirsiniz.

Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanlığı