125
ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES M. Sc. THESIS Selim SAÇMA ESTIMATION OF THE BUCKLING LOADS OF HELICAL COIL SPRINGS WITH THE HELP OF THE NEURAL NETWORKS DEPARTMENT OF MECHANICAL ENGINEERING ADANA, 2009

ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

  • Upload
    others

  • View
    3

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

ÇUKUROVA UNIVERSITY

INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES

M. Sc. THESIS

Selim SAÇMA

ESTIMATION OF THE BUCKLING LOADS OF HELICAL COIL SPRINGS

WITH THE HELP OF THE NEURAL NETWORKS

DEPARTMENT OF MECHANICAL ENGINEERING

ADANA, 2009

Page 2: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

ÇUKUROVA UNIVERSITY

INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES

ESTIMATION OF THE BUCKLING LOADS OF HELICAL COIL SPRINGS

WITH THE HELP OF THE NEURAL NETWORKS

Selim SAÇMA

M. Sc. THESIS

DEPARTMENT OF MECHANICAL ENGINEERING

We certified that the thesis titled above was reviewed and approved for the award

of degree of master of science by the board of jury on 05/10/2009.

Signature:..........................

Prof.Dr. Vebil YILDIRIM

Advisor

Signature:..........................

Prof.Dr. Naki TÜTÜNCÜ

Member

Signature:..........................

Asist. Prof. Dr. Turgay İBRİKÇİ

Member

This M.sc. Thesis is performed in Department of Mechanical Engineering of

Institute of Natural and Applied Sciences of Cukurova University.

Registration Number

Prof. Dr. İlhami YEĞİNGİL

Director

The Institute of Natural and Applied Sciences

This work is supported by Turkish Science Foundation (TUBITAK). Project

Number: 106-M-307. Not: The usage of the presented specific declarations, figures, and photographs either in thesis or in any other reference without citiation is subject to “ The law of Arts and Intellectual Products” numbered 5846 of Turkish Republic.

Page 3: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

I

ABSTRACT

MSc. THESIS

ESTIMATION OF THE BUCKLING LOADS OF HELICAL COIL

SPRINGS WITH THE HELP OF THE NEURAL NETWORKS

Selim SAÇMA

DEPARTMENT OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES

UNIVERSITY OF ÇUKUROVA

Supervisor : Prof. Dr. Vebil YILDIRIM Year : 2009, Pages: 109 Jury : Prof. Dr. Vebil YILDIRIM Prof. Dr. Naki TÜTÜNCÜ Asist. Prof. Dr. Turgay İBRİKÇİ

This work proposes the use of artificial neural networks (ANN) to predict

perfectly the critical buckling loads of cylindrical isotropic helical springs with fixed

ends and with circular sections, and also having large pitch angles. The buckling

equations of cylindrical isotropic helical springs loaded axially consist of a set of

twelve linear differential equations. As finding a solution in an analytical manner is

too difficult, they are solved numerically in an exact manner based on the transfer-

matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training

process. Then almost perfect weight values are obtained to predict the non-

dimensional buckling loads. A good agreement is observed with the data available in

the literature.

Keywords: buckling load, helical spring, artificial neural networks, design, coil

spring

Page 4: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

II

ÖZ YÜKSEK LİSANS TEZİ

HELİSEL BASI YAYLARININ BURKULMA YÜKÜNÜN YAPAY ZEKA TEKNİĞİ İLE HESAPLANMASI

Selim SAÇMA

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

Danışman : Prof. Dr. Vebil YILDIRIM Yıl : 2009, Pages: 109 Jüri : Prof. Dr. Vebil YILDIRIM

Prof. Dr. Naki TÜTÜNCÜ Yrd. Doç. Dr. Turgay İBRİKCİ

Bu çalışmada izotropik malzemeden yapılmış, uçları ankastre olarak

mesnetlenmiş, daire kesitli ve büyük helis açısına sahip silindirik helisel yayların

kritik burkulma yükünün en iyi şekilde tahmini amacıyla yapay zekâ tekniği

kullanılmıştır. Silindirik izotropik helisel yayların burkulma denklemleri on iki adet

lineer diferansiyel denklem takımından oluşmaktadır. Bu denklemlerin analitik

çözümleri hemen hemen imkânsız olduğundan, yapay zekâ tekniğinde kullanılacak

boyutsuz sayısal veri havuzu, denklemlerin taşıma matrisi yöntemi ile sayısal

çözümünden elde edilen kritik burkulma yüklerinden oluşturulmuştur. Bu şekilde

boyutsuz burkulma yüklerinin tahmininde mükemmel denilebilecek ağırlık değerleri

elde edilmiştir. Literatür sonuçları ile çok iyi bir uyum gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: kritik burkulma yükü, helisel yay, yapay zekâ, tasarım, sarmal

yay

Page 5: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

III

ACKNOWLEDGEMENTS

Words are inadequate to express my sincere and special thanks to my advisor,

Prof. Dr. Vebil YILDIRIM, for her motivation, help, wishdom, patience and

encouragement both in my undergraduate and master education.

Also, I would like to express sincere and special thanks to Assoc. Prof. Dr.

Turgay İBRİKCİ for his motivation, support and sharing his valuable experiences

with me.

I would like to thank to Research Assistant Çetin CANPOLAT for moral

support, help and friendship.

In addition, I would like to thank all staffs of Department of Mechanical

Engineering of Çukurova University.

I would like to express my sincere and special thanks to all members of my

family individually for their thrust, motivation, moral support, patience and

encouragement during this hard and laboured study.

I would like to thank to everyone who I can not call their names for their

support during this study.

Page 6: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

IV

TABLE OF CONTENTS Page

ABSTRACT………………………………………………………………… I

ÖZ.................................................................................................................... II

ACKNOWLEDGEMENTS………………………………………………… III

TABLE OF CONTENTS……..…………………………………………….. VI

LIST OF FIGURES……...…………………………………………………. V

LIST OF TABLES ……...………………………………………………….. VI

NOMENCLATURE………………………………………………………… VII

1. INTRODUCTION………………………………………………………... 1

2. PREVIOUS STUDIES…………………………………………………… 5

3. MATERIAL AND METHODS………………………………………….. 6

3.1. Differential Buckling Equations…………………………………… 6

3.2. About the Artificial Neural Networks (ANN)……………………… 10

3.3. The Proposed Artificial Neural Network System………………….. 14

3.4 Main Steps in MATLAB………………………………………….... 20

4. RESULTS AND DISCUSSION…………………………………………. 42

5. CONCLUSIONS……………………….…………………….................... 46

REFERENCES……………………………….……………………………... 47

CURRICULUM VITAE……………………………………………………. 49

APPENDIX – A…………………………………………………………….. 50

APPENDIX - B……………………………………………………………... 88

Page 7: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

V

LIST OF FIGURES PAGE

Figure 1.1. Helical compression spring…………………………………………….1

Figure 1.2. Chart for buckling load of a helical spring…………………………….2

Figure 1.3. Structure of Backpropagation Neural Network………………………..4

Figure 3.1. Geometry of a helix subjected to an axial compressive force …………6

Figure 3.2. A simple node structure…………………………….…………………11

Figure 3.3. Some types of activation functions …………………………………...13

Figure 3.4. The structure of the proposed ANN ……………………………..…...14

Figure 3.5. Normalization graph of inputs………………………………………...16

Figure 3.6. Initialization of NN-Toolbox in MATLAB…….……………………..21

Figure 3.7. NN-Toolbox………………………………………………………......22

Figure 3.8. Importing of input and output values…………………………………26

Figure 3.9. Creation of a NN application………………………………………….27

Figure 3.10. View of the New Network…………………………………………..28

Figure 3.11. Determination of Training Data.…………………………………....29

Figure 3.12. Determinations of Training Parameters………………………….…..30

Figure 3.13. Training operations when the epoch is 1500…………………….…..31

Figure 3.14. Training operations when the epoch is 5000………………………...32

Figure 3.15. Calculated Weight and Bias values…………………………….……33

Figure 3.16. Adopting of calculated values………………….……………………35

Figure 3.17. Simulation of Testing values…………………………………………36

Figure 4.1. Dimensional critical buckling loads (in Newtons) for 17=n , d=1mm,

.. E=206 GPa………………………………………………………...…..44

Figure 4.2. Dimensional critical buckling loads (in Newtons) for 29=n , d=1mm,

E=206 GPa…………………………………………………………..…45

Page 8: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

VI

LIST OF TABLES Page

Table 3.1. The original ranges of the computed inputs obtained by the transfer

matrix method …………………………………………………….……. 15

Table 3.2. The extended ranges of possible inputs………………………………… 17

Table 3.3. The training data set ……………………………………………………. 18

Table 3.4. The first group testing data………………………………………………37

Table 3.5. The second group testing data……………………………….…………..38

Table 4.1. Geometrical properties of the benchmark springs ………………………41

Table 4.2. Comparison of the critical dimensionless buckling loads……………….42

Page 9: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

VII

NOMENCLATURE

A Cross-sectional area

b Bias value

C Spring index

d Wire diameter

D,Do Mean coil diameter

E Young’s modulus

f Tansfer function

G Shear modulus

nI , bI Moments of inertia with respect to the normal and binormal axes

bJ Torsional moment of inertia

k Timoshenko’s k-factor

lr Learning rate

L0 Free length of the cylinder

Mt Torsional moment

Mn , Mb Bending moments

n Total number of active turns

o Output value

P Input vector

oP Initial static axial load

R = D/2 Radius of the cylinder

s Curvilinear position coordinate

t Desired Output value

T Target vector

Tt Axial force

Tn , Tb Shearing forces

u Summing function

bnt U,U,U Components of the displacement vector

X Input value

Page 10: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

VIII

V Network output vector.

W Weight value

Y Output value.

α Helix pitch angle

δ Vertical tip deflection

F(u) Activation function.

λ End support parameter

ν Poisson’s ratio

bnt ,, ΩΩΩ Components of the rotation vector

θ Angular coordinate

Supercripts

- Non-dimensional

T Transpoze of a matrix

Subscripts

b In binormal direction

cr Critical

max Maksimum

min Minimum

Mt Due to torsional moment

Mb Due to bending moment

n In normal direction

o Initial

t In tangential direction

Tt Due to axial force

Tb Due to shearing force

Page 11: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

1.INTRODUCTION Selim SAÇMA

1

1.INTRODUCTION

Helical compression springs are mechanical devices, which are used for to store

energy, to absorb shock, or to maintain a force between contacting surfaces. They are

made of an elastic material formed into the shape of a helix which returns to its

natural length when unloaded. Thus, they are used in engineering applications

frequently.

Figure 1.1. Helical compression spring

When a structure subjected usually to compression undergoes visibly large

displacements transverse to the load then it is said to buckle. For small loads the

process is elastic since buckling displacements disappear when the load is removed.

Buckling has become more of a problem in recent years since the use of high

strength material requires less material for load support-structures and components

have become generally more slender and buckle- prone.

Compression springs are no different from other members subject to

compression in that they will buckle if the deflection (ie. the load) exceeds some

critical value crδ which depends upon the slenderness ratio D/Lo (Free length

/Mean coil diameter) rather like Euler buckling of columns, thus (Wright, 2009)

Page 12: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

1.INTRODUCTION Selim SAÇMA

2

2

0

2

01 11 )

LDc(

Lc cr

λδ

−−= (1.1)

in which the constants for steel are defined as (Wright, 2009)

231

121

1 .c =++

=νν (1.2)

6222

212 .c =

++

=νν

π (1.3)

The end support parameter λ reflects the method of support. If both ends are guided axially but are free to rotate (like a hinged column) then 1=λ . If both ends are guided and prevented from rotating then 50.=λ . The plot of the critical deflection is very similar to that for Euler columns (Wright, 2009).

Figure 1.2. Chart for buckling loads of a helical spring (Wright, 2009)

A rearrangement of equation (1.1) suitable for evaluating the critical free length for a given deflection is (Wright, 2009):

Page 13: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

1.INTRODUCTION Selim SAÇMA

3

21 12

1

2 δλδ

c)c

Dc()L( cro

+= (1.4)

Another form of equation (1.2) is given by Wahl (1963)

−−= 2

0 2876118120 )

LD(..

L o

crδ (1.5)

The equation given above is valid for cylindrical springs having circular

sections with fixed ends. From equation (1.5) it may be stated that for 24250

0 .DL

the buckling does not exist. Artificial neural networks (ANNs) are relatively new computational tools that

have found extensive utilization in solving many complex real-world problems.

Neural network were originally developed simulate the function of the human brain

or neural system. Artificial neural network is basically a massive parallel

computational model that imitates the human brain. This method does not really

solve problems in a strictly mathematical sense, but they are one method of

relaxation that gives an approximate solution to problems. A number of neural

network techniques have been used in system identification such as back propagation

network, Hopfield network and Kohonen network.

Analytical expressions given by equations (1.1) and (1.5) are generally used for

the springs having small helix angles. In this study to consider the buckling loads of

springs having also large helix pitch angles, the exact non dimensional numerical

data is collected from the numerical solution of the problem with the help of the

transfer matrix method (Yıldırım, 2009) (Appendix A and B). Then this data is used

to estimate the buckling loads in a perfect manner in Artificial Neural Network

(ANN) analysis.

Page 14: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

1.INTRODUCTION Selim SAÇMA

4

In this thesis, the most widely used technique, the back propagation neural

network, is adapted for the identification of a structural dynamic model. The

structure of the back propagation neural network is shown in the Figure (1.3).

Figure 1.3. Structure of Back-propagation Neural Network

Page 15: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

2. PREVIOUS STUDIES Selim SAÇMA

5

2. PREVIOUS STUDIES

As helical springs are an essential element of mechanisms and machines, they

are widely used in numerous engineering applications. By means of developed

analytical formulas based on the small helix pitch angle assumptions that are

available in the literature (Wahl, 1963), the design of such a helical spring is

generally performed by the method of trial and error or by using design charts.

The pioneering author Haringx (1949) presented a buckling formula in a

closed form for cylindrical helical springs, with the use of a rod-model

approximation.

For the buckling behavior of the helical springs with large helix pitch angles a

few numerical studies have been undertaken. The finite element method (Tabarrok

and Xiong, 1989, 1992; Xiong and Tabarrok, 1992) and the transfer matrix method

(Pearson, 1982; Haktanır, 1990; Becker and Cleghorn, 1992, 1994; Chassie et al,

1997) are generally preferred in the numerical solution process.

Those studies shown that Haringx’s (1949) formula gives accurate results

only when the helical spring has a small helix pitch angle.

Chassie et al (1997) have also presented some reliable buckling charts to be

used in the design stage of cylindrical helical isotropic compression springs with

clamped ends and with circular sections. In the numerical works associated with the

buckling behavior of the helical springs with large pitch angles as mentioned above,

the effect of both axial and shear deformations are considered (Tabarrok and Xiong,

1989, 1992; Xiong and Tabarrok, 1992; Pearson, 1982; Haktanır, 1990; Becker and

Cleghorn, 1992, 1994; Chassie et al, 1997).

It may be noted that in these references, only the contribution of the torsional

moment on the axial deflection is considered. As expected, for large helix pitch

angles the effects of axial and shearing forces together with the bending moment

should also be taken into account to achieve a complete formulation of the problem.

Page 16: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

6

3. MATERIAL AND METHODS

3.1 Differential Buckling Equations

After deriving the buckling equations and buckled deformation equations,

Yıldırım (2009) also studied the buckling behavior of isotropic cylindrical

compression helical springs subjected to an axial static force and with circular

section in a static manner. The axial and shear deformation effects are all considered

based on the first order shear deformation theory in Yıldırım’s (2009) study.

In this thesis the numerical data for Artificial Neural Networks Analysis is

obtained from Yıldırım’s computer program (2009).

Figure 3.1. Geometry of a helix subjected to an axial compressive force.

Page 17: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

7

Consider a helical spring shown in Figure (3.1). Let s be curvilinear position

coordinate. Let )T,T,T( bnt=T be the internal force vector, let )M,M,M( bnt=M

be the internal moment vector. Where Tt is the axial force; Tn and Tb are shearing

forces; Mt is the torsional moment; Mn and Mb are the bending moments,

respectively. Let Ω = ),,( bnt ΩΩΩ be the rotation vector, and )U,U,U( bnt=U

be the displacement vector in Frenet coordinates (t,n,b).

Let α be the helix pitch angle, θ be the angular coordinate, and R = (D/2) be

the radius of the cylinder (Figure 3.1).

The infinitesimal arc length of the spring is given by

θcdds = θα

dcos

R= (3.1)

The free axial length of the helix is defined by

απ tan0 nDL

= (3.2)

where the total number of active turns is denoted by n.

Yıldırım (2009) derived the following buckling equation set which consist of

twelve linear differential scalar equations in Frenet trihedral and in a canonical form

for a cylindrical helical spring subjected to an axial static force.

tnt T

EAU

ddU 1cos += α

θ (3.3a)

nbbtn T

GARRUU

ddU

αααα

θ coscossincos +Ω++−= (3.3b)

bnnb T

cosGAkR

cosRUsin

ddU

αΩ

αα

θ+−−= (3.3c)

Page 18: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

8

tb

nt M

cosGJRcos

dd

αΩα

θΩ

+= (3.3d)

nn

btn M

cosEIRsincos

dd

αΩαΩα

θΩ

++−= (3.3e)

bb

nb M

cosEIRsin

dd

αΩα

θΩ

+−= (3.3f)

nn

on

t MEI

RPTcos

ddT

+= αθ

(3.3g)

bb

ot

b

obt

n MEItanRP

MGJ

RPTsinTcos

ddT α

ααθ

+−+−= (3.3h)

nn

on

b MEI

tanRPTsin

ddT α

αθ

−−= (3.3i)

nn

on

ot M)EI

tanRP(cosT

GARkP

ddM α

αθ

2

−+= (3.3j)

+++−= bo

ton T

GARkPRT

EARP

ddM

)tan

cos(

ααθ

bb

ot

b

o M)EI

RP(sinM)

GJtanRP

cos(22

+++− αα

α (3.3k)

nn

on

ob MEI

RPTRGARkP

ddM

)(sin)cos

tan(

2

+−+−= αα

αθ

(3.3l)

Page 19: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

9

In the above, the undeformed cross-sectional area is denoted by A, the

moments of inertia with respect to the normal and binormal axes are denoted

by nI and bI , respectively. bJ is the torsional moment of inertia, G is the shear

modulus and E is the Young’s modulus. k represents the Timoshenko’s k-factors.

These linear differential equations with constant coefficients are valid for

isotropic cylindrical helical springs with constant sections having doubly symmetry

such as circle, rectangle etc. The first terms of equations (3.3j), (3.3k) and (3.3l) are

the major contribution of Yıldırım (2009) to the literature. These equations are

solved numerically with the help of the transfer matrix method and the numerical

algorithm developed by Yıldırım (1999).

Since the computation truly of the buckled deformation of the spring under a static

axial force is one of the crucial steps of the buckling analysis, to determine the

buckled deformations, Yıldırım (2009) derived analytical expressions for the vertical

tip deflection of helical springs with large pitch angles and arbitrary shaped by taking

into account for the whole effect of the stress resultants such as axial and shearing

forces, bending and torsional moments by employing Castigliano’s first theorem. For

cylindrical isotropic helical springs with circular cross-sections, the following

formulas are used for the determination of the vertical tip deflection due to relavent

stress resultansts. The total vertical tip deflection is the sum of deflection

contributions of each stress resultants.

=bTδ 4

08332Gd

cosRnP. α (3.4a)

=tTδ 2

0820Gd

cossinRnP. αα (3.4b)

=bMδ 4

30128

GdcossinnRP αα

(3.4c)

=tMδ 4

3064Gd

cosnRP α (3.4d)

Page 20: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

10

btbt MMTTTotal δδδδδ +++= (3.5)

Equation (3.4d) takes into account of just the effect of the torsional moment

on the vertical tip deflection. To have a quick insight from the above equations it

may be stated that for οα 40= percent contribution of the torsional moment on the

total vertical deflection decrease to 65%, while this contribution reaches over 95%

for οα 10= . It may be noted that those effects gain considerably importance for

especially rectangular cross-sections.

3.2. About the Artificial Neural Networks (ANN)

Artificial Neural Networks (ANN) are models of a highly parallel and

adaptive computation based on very loosely simulations of brain (İbrikçi, 2000).

Actually, there is no universally accepted definition of neural networks. It is a

network, having simple processors which are called "units, nodes or PE-

Processing units", with a small local memory.

These processor units are usually organized in a sequence of layers.

Typically, an ANN contains two or more layers; the first layer is called the input

layer where data is presented to the network. An output layer is the interface of

the outside of network; the output layer presents the result of the network.

In the inside of the networks, between input and output layer, there is a

layer that called the hidden layer. Each node in a layer connects to other nodes

with connections that are called weights. A node sums the weighted input, and

uses one activation function, and sends an output to the nodes to which it is

connected.

Page 21: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

11

In generally, there are two types learning with ANN which are supervised

and unsupervised. In supervised learning, the ANN learns on a training example

set which consist of many pairs of input/output (I/O) mapping forms of the

training examples. The network is trained by training set in unsupervised learning

and there is no input/output mapping of the training set that consists of input

training examples only. There is no teacher learning, the network learns to adapt

based on training examples.

Figure 3.2. A simple node structure

A node structure is shown in Figure (3.2). The node is the basic information

processing unit of an ANN. It consists of

i) a set of connections, describing the node inputs x,....,x,x,xX niii 21 ++= with

weights w,....,w,w,wW niii 21 ++=

ii) a summing function, for finding the weighted sum of the inputs with bias,

BXWu T += (3.6a)

Page 22: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

12

or

bxwu i

n

ii += ∑

=1 (3.6b)

iii) an activation function (sigmoid function) for squeezing of the output (Figure 3.3).

ue)u(y

−+==

11

ϕ (3.7)

where y is the output of the network between 0 and 1.

Figure (3.3) shows some types of activation functions. In this work the sigmoid

function is used for squeezing the outputs between 0 and 1. Alternatively, multilayer

networks may use the tan-sigmoid transfer function tansig which generates outputs

between -1 and 1. Occasionally, the linear transfer function purelin is used in

backpropagation Networks.

Backpropagation (BP) (Rumelhart et al., 1986) networks as one of the

supervised ANN methods may provide answers in many different fields such as

machine learning, and engineering problems (Alpaydın, 2004; Hsu et al., 2003). A

BP network consists of at least three layers: an input layer, at least one hidden layer,

and an output layer.

BP learns by iteratively processing a set of training examples. When a BP

network is cycled, an input example is propagated forward to the output through the

intervening input-to-hidden and hidden-to-output weights.

Page 23: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

13

a) Log-sigmoid transfer function ( ue)u(

−+=

11

ϕ )

b) Tan-sigmoid transfer function ( 11

22 −

+=

− ue)u(ϕ )

c) Linear Transfer Function ( u)u( =ϕ )

Figure 3.3. Some types of activation functions

Page 24: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

14

3.3 The Proposed Artificial Neural Network System

In this study, the three layers – BP algorithm is applied to calculate the best

estimation of the critical buckling loads of isotropic cylindrical helical springs

subjected to an axial static force (Figure 3.4).

Figure 3.4. The structure of the proposed ANN

The spring with clamped ends is assumed to have a circular cross-section.

Exact numerical critical buckling loads are obtained numerically by solving a set of

linear differential equations in equation set numbered by (3.3). Some numerical data

calculated in such a way are used to determine the optimum weights and the desired

BP algorithm to predict the critical dimensionless buckling loads determined by

equation (3.8).

PcosEIRP

n

cr

02

2

α= (3.8)

The ratio of the mean coil diameter to wire diameter is referred to the spring

index.

Page 25: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

15

dD

dDC 0== (3.9)

The spring index, C, the total number of active coils, n, and the ratio of

00 D/L are being independent values of inputs X.

The numerical dimensionless critical buckling loads used in ANN analysis

are presented in Appendix A. The original ranges of those computed inputs with the

help of the transfer matrix method are given in Table (3.1).

Table 3.1. The original ranges of the computed inputs obtained

by the transfer matrix method

Input Values

Minimum Value

Maximum Value

L0/D0 5,6 14,9 N 5 30 C 4 12

MATLAB Neural Network Toolbox (1984) is used for BP calculations. In

MATLAB Neural Network Feed-forward backpropagation algorithm is applied. The

first step of this research is to normalize the data. In order to squeeze X values and

outputs between 0 and 1, a normalization process is applied. The normalization

equation which performs a linear transformation on the original data is

minminmax

minminmaxn X

)XX()XX()XX(X −

−−

×−= (3.10)

where Xmin and Xmax respectively are the minimum and maximum values in the data

X. The commands “mapminmax” and “Curve Fitting” of MATLAB are used to

normalize all training and testing values. Normalization graph of inputs is shown in

Figure (3.5).

Page 26: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

16

Figure 3.5. Normalization graph of inputs

Normalization equations from the curve fitting operation are as follows. Thus,

normalized values of inputs and outputs can be introduced to backpropagation

operation to get appropriate weights and bias values.

16100331014290 −−=

..

DL

.DL

o

o

normalizedo

o

( ) 1610761201250 −−= ..n.n normalized (3.11)

( ) 16105339016670 −−= ..C.C normalized

Using equations (3.11), the extended ranges of possible inputs are presented

as shown in Table (3.2). This table shows the maxium numerical values of the

parameters (Lo/Do, n, C) which will be used to correctly predict the critical buckling

loads with the help of the ANN proposed in this thesis.

Page 27: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

17

Table 3.2. The extended ranges of possible inputs.

Input Values

Minimum Value

Maximum Value

L0/D0 0 70 n 0 80 C 0 60

After normalization of the data at the second stage of the reach, The Matlab

functions were used for “training” and “testing”. The training data set has 5412

patterns values (Table 3.3) for training the network for about 5000 epochs.

For training, the "Trainlm” training function is used, which is a network

training function that updates weights and bias values according to the Levenberg-

Marquardt (LM) optimization which is the most widely used optimization algorithm

(Hsu et al. 2003). It outperforms simple gradient descent and other conjugate

gradient methods in a wide variety of problems. Another function that can be used is

“Learngdm” function which is the gradient descent with momentum weight and bias

learning functions. The “mse” function is used as “Network Performance Function”

which measures the network's performance according to the mean of squared errors

with equation (3.12). The equation could be written

2

1

1 ∑=

−=n

iii to

nE (3.12)

where o and t are the output, and the desired output respectively. The W and b values

will be updated until the epoch number is reached.

Page 28: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

18

Table 3.3. The training data set

C n Number

of Taken Values

C n Number

of Taken Values

C n Number

of Taken Values

4

5 32

4,5

5 32

5

5 32 7 32 7 32 7 32 10 32 10 32 10 32 12 32 12 32 12 32 15 32 15 32 15 32 17 32 17 32 17 32 20 32 20 32 20 32 22 32 22 32 22 32 25 32 25 32 25 32 27 32 27 32 27 32 30 32 30 32 30 30

5,5

5 32

6

5 32

6,5

5 32 7 32 7 32 7 32 10 32 10 32 10 32 12 32 12 32 12 32 15 32 15 32 15 32 17 32 17 32 17 32 20 32 20 32 20 32 22 32 22 32 22 32 25 32 25 32 25 30 27 31 27 30 27 28 30 27 30 26 30 20

7

5 32

7,5

5 32

8

5 32 7 32 7 32 7 32 10 32 10 32 10 32 12 32 12 32 12 32 15 32 15 32 15 32 17 32 17 32 17 32 20 32 20 32 20 32 22 32 22 32 22 30 25 29 25 30 25 23 27 29 27 27 27 28 30 21 30 22 30 16

Page 29: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

19

Table 3.3. (Continued)

C n Number

of Taken Values

C n Number

of Taken Values

C n Number

of Taken Values

8,5

5 32

9

5 32

9,5

5 32 7 32 7 32 7 32 10 32 10 32 10 32 12 32 12 32 12 32 15 32 15 32 15 32 17 32 17 32 17 32 20 32 20 30 20 30 22 29 22 26 22 25 25 29 25 22 25 19 27 21 27 15 27 22 30 24 30 13 30 15

C n Number of Taken Values

C n Number of Taken Values

C n Number of Taken Values

10

5 32

10,5

5 32

11

5 32 7 32 7 32 7 32 10 32 10 32 10 32 12 32 12 32 12 32 15 32 15 32 15 32 17 32 17 31 17 31 20 27 20 26 20 28 22 25 22 23 22 24 25 18 25 19 25 20 27 14 27 13 27 15 30 16 30 13 30 11

C n Number of Taken Values

C n Number of Taken Values

Totally, there are

5412 patterns

11,5

5 32

12

5 32 7 32 7 32 10 32 10 32 12 32 12 32 15 32 15 32 17 32 17 29 20 27 20 24 22 25 22 18 25 13 25 15 27 10 27 13 30 14 30 9

Page 30: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

20

It may be noted that for the inputs given in Appendix A, there is no need to

normalize them because they are changed between 0 and 1.

Obviosly the number of neurons affect the accuracy of the calculations, so

more neuron means more accuracy. However, the number of neurons affects also the

speed of the traning process. More neuron means low speed, so the number of

neurons must be determined in an optimum manner considered the desired accuracy

of the problem. “Log-Sigmoid” function is used as Transfer Function with 2 number

of layers and 8 number of neurons.

3.4 Main Steps in MATLAB

All training parameters are presented in Appendix A. Here is the all operations

for Training.

Step 1 : All input values are normalized with using their limits shown in Table (3.2)

with MATLAB command “mapminmax” considering equation (3.10).

Step 2 : Equations (3.11) are obtained.

Step 3 : All input values are arranged together for ANN operation as shown in the

Appendix A.

Step 4 : MATLAB “NN – Toolbox” is initialized as shown in the Figure (3.6) and

NN – Toolbox is illustrated in Figure (3.7).

Page 31: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

21

Figu

re 3

.6. I

nitia

lizat

ion

of N

N-T

oolb

ox in

MA

TLA

B

Page 32: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

22

Figu

re 3

.7. N

N-T

oolb

ox

Page 33: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

23

Step 5 : Prepared input and output values for training ares imported to the toolbox

shown in figure (3.8). The input is imported to “Input Data box” and the output is

imported to “Target Data box” as Target Value.

Step 6 : After clicking the “new” buton “Create Network or Data” box is opened and

here “Network Type” is determined as “Feed-forward Backpropagation”, “Input

Ranges of Input values” are determined, “Training Function” is determined as

“Trainlm Function” type, “Adaption Learning Function” is determined as “MSE”,

“Number of Layers” are determined as “2” and “Number of Neurons” are

determined as “8” shown in figure (3.9). After that, thanks to clicking “Create”

button a new NN aplication is created as shown in figure (3.10).

Step 7 : The Training Data are determined shown in figure (3.11).

Step 8 : The training parameters are determined shown in figure (3.12). In this figure,

epochs: how many iterations will be proceed,

goal: desired performance,

max_fail: Maximum validation failures. When the validation error increases

for a specified number of iterations, the training process is stopped, then, the weights

and biases at the minimum of the validation error are returned.

mem-reduc: Factor to use for memory/speed. High memory/speed number

means low memory is used.

min-grad: Minimum performance gradient.

mu_dec: Decrease factor for mu.

mu_inc: Increase factor for mu.

mu_max: Maximum mu.

show: Epochs between displays.

time: Maximum time for training in the terms of seconds.

Page 34: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

24

After the determination of Training Parameters, the network is ready to train,

thus, after the clicking the “Train Network” button training starts and training can be

viewed as shown in the Figure (3.13 and 3.14).

The Training Operation is finished. New weight and bias values are adjusted

and they can be get from the “Network Training” box as shown in the Figure (3.15).

The Weight and Bias numbers are,

−−

−−−

−−−

=

000131890272070604090

150600113303423165

55254329581067390

010311050444725154

0041305091198981930

00614670366860571522

3611707144305642110

03274109639806241

11

...

...

...

...

...

...

...

...

,iw (3.13)

T

..

......

),(lw

=

00245408265

8444353161162126829049672552

048552

12 (3.14)

Page 35: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

25

−−

=

8442,17766,64691,292015,05437,3959,22246,41991,13

1b (3.15)

3606,492 =b (3.16)

Using these values, the dimensionless critical buckling loads for any inputs

can be calculated easily.

The relative error is determined as:

100

= )NUMERICAL(cr

)NUMERICAL(cr

)ANN(cr

PPP

(%)RE (3.17)

where )ANN(crP is a calculated value of the critical buckling load by ANN, and

)NUMERICAL(crP is a numerical value of the critical buckling load by using equation set

(3.3).

Page 36: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

26

Figu

re 3

.8. I

mpo

rting

of i

nput

and

out

put v

alue

s.

Page 37: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

27

Figu

re 3

.9. C

reat

ion

of a

NN

app

licat

ion.

Page 38: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

28

Figu

re 3

.10.

Vie

w o

f the

New

Net

wor

k.

Page 39: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

29

Figu

re 3

.11.

Det

erm

inat

ion

of tr

aini

ng d

ata.

Page 40: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

30

Figu

re 3

.12.

Det

erm

inat

ions

of T

rain

ing

Para

met

ers.

Page 41: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

31

Figu

re 3

.13.

Tra

inin

g op

erat

ions

whe

n th

e ep

och

is 15

00.

Page 42: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

32

Figu

re 3

.14.

Tra

inin

g op

erat

ions

whe

n th

e ep

och

is 50

00.

Page 43: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

33

Figu

re 3

.15.

Cal

cula

ted

Wei

ght a

nd B

ias v

alue

s

Page 44: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

34

In this study, the new weight and bias values are calculated using with the

MATLAB NN-toolbox. Then these results are tested with new data.

There are three groups of Testing Datas as indicated in Appendix B.

Calculated weight and bias values are adopted to “Testing Network” as shown in

figure (3.16).

After adjusting the parameters, “Testing Network” is ready to simulate. Thus

selecting the Testing Datas as “Simulation Data Inputs” after clicking the “Simulate

Network” button, outputs can be calculated in milliseconds as shown in figure (3.17).

The first group testing data is given in table (3.4). All results, relative and

absolute errors can be seen in the Appendix B. After testing the first group data, the

maximum absolute error is found as 4,765%, the mean error is found as 0,656%, and

the minimum error is found 0,000%. Thus, the maximum error is less than 5% and it

is acceptable for engineering applications.

The second group testing data is presented in Table (3.5). All results, the

relative and absolute errors can be seen in Appendix B. After testing of Second

Group testing data the maximum absolute error is found as 4,169%, the mean error is

found as 0,563%, and the minimum error is 0,000%. Thus, maximum error is less

than 5% and it is acceptable for engineering applications.

Page 45: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

35

Figu

re 3

.16.

Ado

ptin

g of

cal

cula

ted

valu

es.

Page 46: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

36

Figu

re 3

.17.

Sim

ulat

ion

of te

stin

g va

lues

.

Page 47: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

37

Table 3.4. The first Group Testing data

C n Number of

Taken Values

C n Number of

Taken Values

3

4 14

7,2

4 14 6 14 6 14 8 14 8 14 11 14 11 14 13 14 13 14 16 14 16 14 18 14 18 14 20 14 20 14 23 14 23 13 25 14 25 10 28 14 28 7 30 14 30 12 32 14 32 7 35 14 35 6 37 14 37 4 40 14 40 5

C n Number of

Taken Values

C n Number of

Taken Values

11,4

4 14

15,6

4 14 6 14 6 14 8 14 8 14 11 14 11 14 13 14 13 13 16 13 16 10 18 10 18 6 20 10 20 2 23 7 23 5 25 8 25 3 28 6 28 4 30 4 30 3 32 3 32 1 35 5 35 1 37 2 37 1 40 0 40 3

Totally, 646 Testing Values are tested.

Page 48: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

38

Table 3.5. The second Group Testing data

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

3

4 11

4

4 11

5

4 11

6

4 11 6 11 6 11 6 11 6 11 8 11 8 11 8 11 8 11 10 11 10 11 10 11 10 11 12 11 12 11 12 11 12 11 14 11 14 11 14 11 14 11 16 11 16 11 16 11 16 11 18 11 18 11 18 11 18 11 20 11 20 11 20 11 20 11 22 11 22 11 22 11 22 11 24 11 24 11 24 11 24 11 26 11 26 11 26 11 26 11 28 11 28 11 28 10 28 11 30 11 30 11 30 10 30 8 32 11 32 11 32 9 32 7 34 11 34 9 34 10 34 7 36 11 36 10 36 10 36 7 38 11 38 9 38 7 38 5 40 11 40 9 40 6 40 5

Page 49: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

39

Table 3.5. (Continued)

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

7

4 11

8

4 11

9

4 11

10

4 11 6 11 6 11 6 11 6 11 8 11 8 11 8 11 8 11 10 11 10 11 10 11 10 11 12 11 12 11 12 11 12 11 14 11 14 11 14 11 14 11 16 11 16 11 16 11 16 11 18 11 18 11 18 11 18 10 20 11 20 11 20 10 20 10 22 11 22 9 22 9 22 8 24 11 24 11 24 5 24 6 26 10 26 10 26 7 26 7 28 8 28 8 28 3 28 3 30 7 30 3 30 5 30 5 32 5 32 5 32 4 32 4 34 5 34 1 34 5 34 2 36 3 36 1 36 6 36 4 38 6 38 5 38 3 38 1 40 5 40 3 40 2 40 1

Page 50: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

40

Table 3.5. (Continued)

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

11

4 11

12

4 11

13

4 11

14

4 11 6 11 6 11 6 11 6 11 8 11 8 11 8 11 8 11 10 11 10 11 10 11 10 11 12 11 12 11 12 11 12 11 14 11 14 11 14 10 14 11 16 11 16 10 16 9 16 9 18 10 18 8 18 7 18 9 20 9 20 7 20 7 20 7 22 7 22 7 22 4 22 5 24 8 24 5 24 9 24 3 26 6 26 5 26 5 26 2 28 6 28 4 28 3 28 1 30 5 30 1 30 2 30 2 32 1 32 2 32 2 32 1 34 4 34 2 34 1 34 - 36 1 36 3 36 2 36 1 38 1 38 2 38 1 38 1 40 - 40 2 40 - 40 -

Page 51: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

3. MATERIAL AND METHODS Selim SAÇMA

41

Table 3.5. (Continued)

C n

Number of

Taken Values

C n

Number of

Taken Values

Totally, 2084 values are tested for second group of testing values.

15

4 11

16

4 11 6 11 6 11 8 11 8 11 10 11 10 11 12 11 12 11 14 11 14 7 16 8 16 4 18 9 18 7 20 6 20 6 22 3 22 6 24 3 24 2 26 2 26 3 28 1 28 1 30 2 30 3 32 1 32 - 34 2 34 1 36 1 36 2 38 1 38 - 40 2 40 -

Page 52: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

4. RESULTS AND DISCUSSION Selim SAÇMA

42

4. RESULTS AND DISCUSSION

To verify the numerical results obtained by the present study, some

benchmark results in the available literature were also considered in this section.

Apart from this, some design charts are presented by using the ANN data shown in

figures (4.1) and (4.2).

The Young’s modulus and Poisson’s ratio of the benchmark spring material

with fixed ends are E=210 GPa and 30.=υ , respectively. Geometrical properties of

the benchmark springs are presented in Table (4.1).

Table 4.1. Geometrical properties of the benchmark springs

Spring number

Lo (mm)

Do (mm)

0

0

DL

D

(mm) dDC 0=

n

)( οα 0

1 240 40 6 8 5 6 17.657 2 720 100 7.2 25 4 15 8.687 3 90 10 9 4 2.5 15 10.812 4 120 10 12 2 5 20 10.812 5 240 20 12 4 5 6 32.482

Table (4.1) shows the comparison of the present results with the benchmark

studies available in the literature. Graphs in figures (4.1-4.2) illustrate the

comparison of the present numerical (exact) and ANN dimensional critical buckling

loads for a different number of active turns and spring indices. Table (4.1) shows a

good agreement between the data results obtained up to now. As seen from the table,

the present numerical results, in general, are between the results in references

Tabarrok and Xiong (1992) and Chassie et al (1997). While Tabarrok and Xiong

(1992) have used the finite element procedure, Chassie et al (1997) have preferred

the transfer matrix approach as in the present study. For large 00 D/L ratios,

Haringx’s (1949) analytical results give greater critical buckling loads than all the

numerical results in Table (4.1).

Page 53: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

4. RESULTS AND DISCUSSION Selim SAÇMA

43

The proposed ANN results are very close to the numerical results in the

present work. As stated above, the distinct maximum relative error for dimensionless

critical buckling loads in the questioning set given by Table (4.2) is found as 0.0%. It

may be concluded that the critical buckling loads with ANN may be accepted as

satisfactory even for the buckling loads that are out of the range of the training data

set. So the ANN method proposed in this paper may be used for the consistent design

of any spring.

Table 4.2. Comparison of the critical dimensionless buckling loads

Spring

number

)(crοα

Tabarrok

and

Xiong

(1992)

Chassie

et al

(1997)

Haringx

(1949)

Present Study

Yıldırım

(2009) ANN

Relative

error

(%)

1 10.1800 0.1061 0.1200 0.1124 0.1121 0.1119 -0.18

2 6.4042 0.0306 0.0308 0.0307 0.0307 0.0306 -0.33

3 9.0519 0.0230 0.0231 0.0231 0.0230 0.0229 -0.43

4 9.9315 0.0122 0.0123 0.0124 0.0123 0.0123 0.0

5 30.3133 0.0483 0.0524 0.0561 0.0498 0.0499 0.20

Page 54: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

4. RESULTS AND DISCUSSION Selim SAÇMA

44

C=6.5 n=17

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16L 0 /D 0

P cr

Exact

ANNs

(a)

C=11.5 n=17

0

2

4

6

8

10

12

14

16

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16L 0 /D 0

P cr

Exact

ANNs

(b)

Figure 4.1. Dimensional critical buckling loads (in Newtons) for 17=n , d=1mm,

E=206 GPa.

Page 55: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

4. RESULTS AND DISCUSSION Selim SAÇMA

45

C=11.5 n=29

0

2

4

6

8

10

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16L 0 /D 0

P cr

Exact

ANNs

(a)

C=11.5 n=29

0

2

4

6

8

10

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16L 0 /D 0

P cr

Exact

ANNs

(b)

Figure 4.2. Dimensional critical buckling loads (in Newtons) for 29=n , d=1mm,

E=206 GPa.

Page 56: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

5. CONCLUSIONS Selim SAÇMA

46

5. CONCLUSIONS

In this study artificial neural networks (ANN) are used to predict the critical

buckling loads of cylindrical isotropic helical springs with fixed ends and with

circular sections, and having large-pitch angles together with the numerical solution

of the differential equation set governing the buckling behavior of such springs.

For the best estimation of the critical buckling loads a three layer – BP

algorithm is used with a training data set which consisted of 3662 patterns which are

obtained from the exact numerical solution of the differential equation set which

governs the buckling behavior of helical springs and given by equation (3.3). The

questioning set having 5412 patterns gives distinct errors of a maximum of 4,765%.

Hence, almost perfect weight values are obtained to predict the non-dimensional

buckling loads.

Since there is no any analytical expression for the critical buckling loads for

the helical compression springs with rectangle or hollow sections, the proposed ANN

method may be used as quick estimate rapidly these loads in the design stage based

on the theory presented in this work. Finally, it is possible for the design of

compression helical springs having different sections and shapes that an extensive

software package based on the ANN can be developed by considering static,

buckling and vibration states.

Page 57: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

47

REFERENCES

ALPAYDIN E., 2004. Introduction to Machine Learning, MIT Press, USA.

BECKER L.E. and CLEGHORN W.L., 1992. On the buckling of helical

compression springs, Int. J. of Mech.Eng. Sc., 34(4), 275-282.

BECKER L.E. and CLEGHORN W.L., 1994. The buckling behavior of rectangular-

bar helical compression springs, Journal of Applied Mechanics, 61, 491–

493.

CHASSIE G.G., BECKER L.E., and CLEGHORN W.L., 1997. On the buckling of

helical springs under combined compression and torsion. International

Journal of Mechanical Sciences, 39(6), 697-704.

HAKTANIR V., 1990. The investigation of the statical. dynamic and buckling

behavior of helical rods by the transfer and stiffness matrices methods.

Ph.D. Thesis. Çukurova University. Mechanical Engineering Department

(In Turkish).

HARINGX J.A., 1949. On highly compressible helical springs and rubber rods. and

their application for vibration-free mountings. Philips Research Reports, 4:

49-80.

HSU Y.L., WANG S.G., YU C.C., 2003. A sequential approximation method using

neural networks for engineering design optimization problems. Engineering

Optimization, 35(5), 489 -511.

IBRIKCI, T., 2000. Neural Networks Models for Protein Structure Prediction, PhD.

Thesis, Cukurova University.

MATLAB Help, 1984-2006.

PEARSON D, 1982. The transfer matrix method for the vibration of compressed

helical springs, J. of Mech.Eng. Sc., 24, 163–171.

RUMELHART D.E., HINTON G.E., and WILLIAMS R.J., 1986. Learning internal

representations by error propagation in Parallel Distributed Processing :

Explorations in the microstructure of Cognition MIT Press, 1, 318-362

TABARROK B. and XIONG Y., 1989. On the buckling equations for spatial rods.

Int. J. of Mech.Eng. Sci., 31(3), 179-192.

Page 58: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

48

TABARROK B. and XIONG Y., 1992. A spatially curved and twisted rod element

for buckling analysis. International Journal of Solids and Structures, 29

(23), 3011-3023.

WAHL A.M., 1963. Mechanical Springs, McGRAW-HILL, Second Edition.

WRIGHT D., 2009. Notes on design and analysis of machine elements from the

web site of Department of Mechanical and Materials Engineering, The

University of Western Australia.

XIONG Y. and TABARROK B., 1992. A finite element model for the vibration of

spatial rods under various applied loads, Int. J. of Mech.Eng. Sci., 34 (1),

41-51.

YILDIRIM V., 1999. An efficient numerical method for predicting the natural

frequencies of cylindrical helical springs, Int. J. of Mech.Eng. Sci, 41/ 8,

919-939.

YILDIRIM, V., 2009. Ön Yüklü Helisel Bası Yaylarının Lineer Statik, Burkulma ve

Serbest Titreşim Problemleri İçin Bir Paket Program Hazırlanması Ve

Tasarım Grafiklerinin Eldesi, 106M307 nolu TÜBİTAK Proje Kesin

Raporu.

Page 59: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

49

CURRICULUM VITAE

Selim SAÇMA graduated from Çukurova Electric Anatolian High School in

Adana in 2001. Same year, he enrolled in Mechanical Engineering Department of

Çukurova University in Adana in 2001. He graduaeted from the department of

Mechanical Engineering in 2006 and began his Master of Science. He took in a

TUBITAK Project. Presently, he is working as a mounting engineer in 2G Energy.

Page 60: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

50

APPENDIX A Training Parameters :

Input Values Output Values

L0/D0 n C Pkr

5,6 5 4 0,1679619

5,9 5 4 0,1452794

6,2 5 4 0,1311857

6,5 5 4 0,1209024

6,8 5 4 0,1128492

7,1 5 4 0,1062778

7,4 5 4 0,1007673

7,7 5 4 0,0960553

8 5 4 0,091966

8,3 5 4 0,0883756

8,6 5 4 0,0851935

8,9 5 4 0,082351

9,2 5 4 0,079795

9,5 5 4 0,0774838

9,8 5 4 0,0753833

10,1 5 4 0,0734663

10,4 5 4 0,0717099

10,7 5 4 0,0700952

11 5 4 0,0686061

11,3 5 4 0,0672291

11,6 5 4 0,0659523

11,9 5 4 0,0647658

12,2 5 4 0,0636607

12,5 5 4 0,0626295

12,8 5 4 0,0616653

13,1 5 4 0,0607623

13,4 5 4 0,0599152

13,7 5 4 0,0591194

14 5 4 0,0583705

14,3 5 4 0,0576651

14,6 5 4 0,0569996

14,9 5 4 0,0563711

5,6 7 4 0,1123773

5,9 7 4 0,0978078

6,2 7 4 0,0883425

6,5 7 4 0,0812983

6,8 7 4 0,0757111

7,1 7 4 0,0711078

7,4 7 4 0,067217

7,7 7 4 0,0638667

8 7 4 0,0609408

8,3 7 4 0,0583566

8,6 7 4 0,0560536

8,9 7 4 0,0539854

9,2 7 4 0,0521162

9,5 7 4 0,0504175

9,8 7 4 0,0488662

10,1 7 4 0,0474437

10,4 7 4 0,0461343

10,7 7 4 0,044925

11 7 4 0,0438048

11,3 7 4 0,0427643

11,6 7 4 0,0417953

11,9 7 4 0,0408909

12,2 7 4 0,0400452

12,5 7 4 0,0392526

12,8 7 4 0,0385085

13,1 7 4 0,0378089

13,4 7 4 0,03715

13,7 7 4 0,0365285

14 7 4 0,0359416

14,3 7 4 0,0353865

14,6 7 4 0,034861

14,9 7 4 0,0343628

5,6 10 4 0,0759505

5,9 10 4 0,0662616

6,2 10 4 0,0598332

6,5 10 4 0,0550005

6,8 10 4 0,0511411

7,1 10 4 0,0479443

7,4 10 4 0,0452299

7,7 10 4 0,0428831

8 10 4 0,0408258

8,3 10 4 0,0390023

8,6 10 4 0,0373716

8,9 10 4 0,0359021

9,2 10 4 0,0345696

9,5 10 4 0,0333546

9,8 10 4 0,0322415

10,1 10 4 0,0312174

10,4 10 4 0,0302718

10,7 10 4 0,0293956

11 10 4 0,0285813

11,3 10 4 0,0278224

11,6 10 4 0,0271136

11,9 10 4 0,0264498

12,2 10 4 0,025827

12,5 10 4 0,0252415

12,8 10 4 0,0246901

13,1 10 4 0,0241698

13,4 10 4 0,0236783

13,7 10 4 0,0232133

14 10 4 0,0227726

14,3 10 4 0,0223546

14,6 10 4 0,0219575

14,9 10 4 0,0215799

5,6 12 4 0,0626386

5,9 12 4 0,0546801

6,2 12 4 0,0493688

6,5 12 4 0,0453638

6,8 12 4 0,0421591

7,1 12 4 0,0395004

7,4 12 4 0,0372398

7,7 12 4 0,0352828

8 12 4 0,0335653

8,3 12 4 0,0320412

8,6 12 4 0,0306767

8,9 12 4 0,0294458

9,2 12 4 0,0283285

9,5 12 4 0,0273086

9,8 12 4 0,0263732

10,1 12 4 0,0255118

10,4 12 4 0,0247154

10,7 12 4 0,0239767

11 12 4 0,0232894

11,3 12 4 0,0226483

11,6 12 4 0,0220487

11,9 12 4 0,0214866

12,2 12 4 0,0209586

12,5 12 4 0,0204616

12,8 12 4 0,0199931

13,1 12 4 0,0195505

13,4 12 4 0,0191319

13,7 12 4 0,0187353

Page 61: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

51

14 12 4 0,0183591

14,3 12 4 0,0180018

14,6 12 4 0,017662

14,9 12 4 0,0173384

5,6 15 4 0,0496858

5,9 15 4 0,0433923

6,2 15 4 0,0391723

6,5 15 4 0,0359827

6,8 15 4 0,0334261

7,1 15 4 0,0313023

7,4 15 4 0,0294944

7,7 15 4 0,0279278

8 15 4 0,0265514

8,3 15 4 0,0253289

8,6 15 4 0,0242334

8,9 15 4 0,0232443

9,2 15 4 0,0223456

9,5 15 4 0,0215245

9,8 15 4 0,0207708

10,1 15 4 0,0200759

10,4 15 4 0,019433

10,7 15 4 0,0188361

11 15 4 0,0182802

11,3 15 4 0,0177611

11,6 15 4 0,0172752

11,9 15 4 0,0168192

12,2 15 4 0,0163904

12,5 15 4 0,0159865

12,8 15 4 0,0156052

13,1 15 4 0,0152448

13,4 15 4 0,0149034

13,7 15 4 0,0145797

14 15 4 0,0142722

14,3 15 4 0,01398

14,6 15 4 0,0137017

14,9 15 4 0,0134364

5,6 17 4 0,0436934

5,9 17 4 0,038165

6,2 17 4 0,0344516

6,5 17 4 0,0316421

6,8 17 4 0,0293888

7,1 17 4 0,0275158

7,4 17 4 0,0259208

7,7 17 4 0,024538

8 17 4 0,0233227

8,3 17 4 0,0222428

8,6 17 4 0,0212748

8,9 17 4 0,0204004

9,2 17 4 0,0196057

9,5 17 4 0,0188794

9,8 17 4 0,0182124

10,1 17 4 0,0175972

10,4 17 4 0,0170278

10,7 17 4 0,016499

11 17 4 0,0160063

11,3 17 4 0,015546

11,6 17 4 0,015115

11,9 17 4 0,0147103

12,2 17 4 0,0143297

12,5 17 4 0,013971

12,8 17 4 0,0136322

13,1 17 4 0,0133118

13,4 17 4 0,0130082

13,7 17 4 0,0127202

14 17 4 0,0124466

14,3 17 4 0,0121863

14,6 17 4 0,0119384

14,9 17 4 0,0117019

5,6 20 4 0,0370175

5,9 20 4 0,0323391

6,2 20 4 0,0291908

6,5 20 4 0,0268067

6,8 20 4 0,0248933

7,1 20 4 0,0233022

7,4 20 4 0,0219465

7,7 20 4 0,0207708

8 20 4 0,019737

8,3 20 4 0,0188182

8,6 20 4 0,0179941

8,9 20 4 0,0172495

9,2 20 4 0,0165725

9,5 20 4 0,0159536

9,8 20 4 0,0153849

10,1 20 4 0,0148603

10,4 20 4 0,0143745

10,7 20 4 0,0139232

11 20 4 0,0135025

11,3 20 4 0,0131094

11,6 20 4 0,0127411

11,9 20 4 0,0123952

12,2 20 4 0,0120697

12,5 20 4 0,0117627

12,8 20 4 0,0114728

13,1 20 4 0,0111984

13,4 20 4 0,0109384

13,7 20 4 0,0106915

14 20 4 0,0104569

14,3 20 4 0,0102336

14,6 20 4 0,0100208

14,9 20 4 0,0098178

5,6 22 4 0,0336024

5,9 22 4 0,0293575

6,2 22 4 0,0264987

6,5 22 4 0,0243331

6,8 22 4 0,0225946

7,1 22 4 0,0211483

7,4 22 4 0,0199159

7,7 22 4 0,0188469

8 22 4 0,0179068

8,3 22 4 0,017071

8,6 22 4 0,0163214

8,9 22 4 0,015644

9,2 22 4 0,0150279

9,5 22 4 0,0144645

9,8 22 4 0,0139469

10,1 22 4 0,0134693

10,4 22 4 0,0130269

10,7 22 4 0,0126158

11 22 4 0,0122326

11,3 22 4 0,0118744

11,6 22 4 0,0115388

11,9 22 4 0,0112235

12,2 22 4 0,0109268

12,5 22 4 0,0106469

12,8 22 4 0,0103825

13,1 22 4 0,0101322

13,4 22 4 0,0098949

13,7 22 4 0,0096696

14 22 4 0,0094555

14,3 22 4 0,0092516

14,6 22 4 0,0090573

14,9 22 4 0,0088719

5,6 25 4 0,029523

5,9 25 4 0,0257954

6,2 25 4 0,0232828

6,5 25 4 0,0213786

6,8 25 4 0,0198493

7,1 25 4 0,0185769

7,4 25 4 0,0174925

7,7 25 4 0,0165515

8 25 4 0,015724

Page 62: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

52

8,3 25 4 0,0149881

8,6 25 4 0,0143279

8,9 25 4 0,0137313

9,2 25 4 0,0131885

9,5 25 4 0,0126921

9,8 25 4 0,012236

10,1 25 4 0,011815

10,4 25 4 0,0114249

10,7 25 4 0,0110625

11 25 4 0,0107245

11,3 25 4 0,0104085

11,6 25 4 0,0101124

11,9 25 4 0,0098341

12,2 25 4 0,0095722

12,5 25 4 0,0093251

12,8 25 4 0,0090916

13,1 25 4 0,0088706

13,4 25 4 0,008661

13,7 25 4 0,0084619

14 25 4 0,0082726

14,3 25 4 0,0080924

14,6 25 4 0,0079206

14,9 25 4 0,0077566

5,6 27 4 0,0273147

5,9 27 4 0,0238668

6,2 27 4 0,0215417

6,5 27 4 0,0197792

6,8 27 4 0,0183636

7,1 27 4 0,0171856

7,4 27 4 0,0161815

7,7 27 4 0,0153102

8 27 4 0,0145438

8,3 27 4 0,0138623

8,6 27 4 0,0132508

8,9 27 4 0,0126981

9,2 27 4 0,0121952

9,5 27 4 0,0117353

9,8 27 4 0,0113126

10,1 27 4 0,0109225

10,4 27 4 0,010561

10,7 27 4 0,0102251

11 27 4 0,0099118

11,3 27 4 0,0096189

11,6 27 4 0,0093443

11,9 27 4 0,0090864

12,2 27 4 0,0088435

12,5 27 4 0,0086143

12,8 27 4 0,0083977

13,1 27 4 0,0081927

13,4 27 4 0,0079982

13,7 27 4 0,0078136

14 27 4 0,0076379

14,3 27 4 0,0074706

14,6 27 4 0,0073112

14,9 27 4 0,007159

5,6 30 4 0,0245614

5,9 30 4 0,0214618

6,2 30 4 0,0193706

6,5 30 4 0,0177851

6,8 30 4 0,0165114

7,1 30 4 0,0154514

7,4 30 4 0,0145478

7,7 30 4 0,0137635

8 30 4 0,0130736

8,3 30 4 0,01246

8,6 30 4 0,0119094

8,9 30 4 0,0114117

9,2 30 4 0,0109589

9,5 30 4 0,0105446

9,8 30 4 0,0101639

10,1 30 4 0,0098125

10,4 30 4 0,0094869

10,7 30 4 0,0091841

11 30 4 0,0089018

11,3 30 4 0,0086378

11,6 30 4 0,0083904

11,9 30 4 0,0081578

12,2 30 4 0,0079388

12,5 30 4 0,0077322

12,8 30 4 0,0075369

13,1 30 4 0,007352

13,4 30 4 0,0071766

13,7 30 4 0,00701

14 30 4 0,0068515

14,3 30 4 0,0067006

14,6 30 4 0,0065567

14,9 30 4 0,0064193

5,6 5 4,5 0,1671303

5,9 5 4,5 0,1448828

6,2 5 4,5 0,1309352

6,5 5 4,5 0,1207256

6,8 5 4,5 0,1127165

7,1 5 4,5 0,106174

7,4 5 4,5 0,100684

7,7 5 4,5 0,095987

8 5 4,5 0,0919091

8,3 5 4,5 0,0883275

8,6 5 4,5 0,0851524

8,9 5 4,5 0,0823155

9,2 5 4,5 0,0797642

9,5 5 4,5 0,0774568

9,8 5 4,5 0,0753596

10,1 5 4,5 0,0734453

10,4 5 4,5 0,0716912

10,7 5 4,5 0,0700786

11 5 4,5 0,0685913

11,3 5 4,5 0,0672158

11,6 5 4,5 0,0659403

11,9 5 4,5 0,064755

12,2 5 4,5 0,0636509

12,5 5 4,5 0,0626206

12,8 5 4,5 0,0616573

13,1 5 4,5 0,060755

13,4 5 4,5 0,0599086

13,7 5 4,5 0,0591133

14 5 4,5 0,058365

14,3 5 4,5 0,05766

14,6 5 4,5 0,056995

14,9 5 4,5 0,0563669

5,6 7 4,5 0,1118943

5,9 7 4,5 0,097561

6,2 7 4,5 0,0881828

6,5 7 4,5 0,0811843

6,8 7 4,5 0,0756247

7,1 7 4,5 0,0710399

7,4 7 4,5 0,0671621

7,7 7 4,5 0,0638214

8 7 4,5 0,0609028

8,3 7 4,5 0,0583245

8,6 7 4,5 0,0560259

8,9 7 4,5 0,0539614

9,2 7 4,5 0,0520953

9,5 7 4,5 0,050399

9,8 7 4,5 0,0488499

10,1 7 4,5 0,0474292

10,4 7 4,5 0,0461213

10,7 7 4,5 0,0449133

11 7 4,5 0,0437942

11,3 7 4,5 0,0427547

11,6 7 4,5 0,0417866

11,9 7 4,5 0,0408831

Page 63: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

53

12,2 7 4,5 0,040038

12,5 7 4,5 0,039246

12,8 7 4,5 0,0385025

13,1 7 4,5 0,0378033

13,4 7 4,5 0,0371449

13,7 7 4,5 0,0365238

14 7 4,5 0,0359372

14,3 7 4,5 0,0353825

14,6 7 4,5 0,0348572

14,9 7 4,5 0,0343594

5,6 10 4,5 0,0756457

5,9 10 4,5 0,0661008

6,2 10 4,5 0,0597283

6,5 10 4,5 0,0549251

6,8 10 4,5 0,0510837

7,1 10 4,5 0,047899

7,4 10 4,5 0,0451933

7,7 10 4,5 0,0428528

8 10 4,5 0,0408004

8,3 10 4,5 0,0389807

8,6 10 4,5 0,0373529

8,9 10 4,5 0,0358859

9,2 10 4,5 0,0345554

9,5 10 4,5 0,0333421

9,8 10 4,5 0,0322305

10,1 10 4,5 0,0312076

10,4 10 4,5 0,0302629

10,7 10 4,5 0,0293876

11 10 4,5 0,0285741

11,3 10 4,5 0,0278159

11,6 10 4,5 0,0271076

11,9 10 4,5 0,0264443

12,2 10 4,5 0,025822

12,5 10 4,5 0,0252369

12,8 10 4,5 0,0246858

13,1 10 4,5 0,0241659

13,4 10 4,5 0,0236747

13,7 10 4,5 0,0232099

14 10 4,5 0,0227695

14,3 10 4,5 0,0223517

14,6 10 4,5 0,0219548

14,9 10 4,5 0,0215774

5,6 12 4,5 0,0623922

5,9 12 4,5 0,0545489

6,2 12 4,5 0,0492828

6,5 12 4,5 0,0453021

6,8 12 4,5 0,0421121

7,1 12 4,5 0,0394632

7,4 12 4,5 0,0372097

7,7 12 4,5 0,0352579

8 12 4,5 0,0335444

8,3 12 4,5 0,0320234

8,6 12 4,5 0,0306614

8,9 12 4,5 0,0294325

9,2 12 4,5 0,0283168

9,5 12 4,5 0,0272983

9,8 12 4,5 0,0263641

10,1 12 4,5 0,0255036

10,4 12 4,5 0,0247081

10,7 12 4,5 0,0239701

11 12 4,5 0,0232835

11,3 12 4,5 0,0226429

11,6 12 4,5 0,0220437

11,9 12 4,5 0,021482

12,2 12 4,5 0,0209545

12,5 12 4,5 0,0204578

12,8 12 4,5 0,0199896

13,1 12 4,5 0,0195473

13,4 12 4,5 0,0191289

13,7 12 4,5 0,0187326

14 12 4,5 0,0183566

14,3 12 4,5 0,0179994

14,6 12 4,5 0,0176597

14,9 12 4,5 0,0173364

5,6 15 4,5 0,0494933

5,9 15 4,5 0,0432892

6,2 15 4,5 0,0391046

6,5 15 4,5 0,0359339

6,8 15 4,5 0,0333889

7,1 15 4,5 0,0312729

7,4 15 4,5 0,0294706

7,7 15 4,5 0,0279081

8 15 4,5 0,0265348

8,3 15 4,5 0,0253149

8,6 15 4,5 0,0242212

8,9 15 4,5 0,0232338

9,2 15 4,5 0,0223364

9,5 15 4,5 0,0215163

9,8 15 4,5 0,0207635

10,1 15 4,5 0,0200695

10,4 15 4,5 0,0194272

10,7 15 4,5 0,0188309

11 15 4,5 0,0182755

11,3 15 4,5 0,0177568

11,6 15 4,5 0,0172713

11,9 15 4,5 0,0168156

12,2 15 4,5 0,0163872

12,5 15 4,5 0,0159835

12,8 15 4,5 0,0156024

13,1 15 4,5 0,0152422

13,4 15 4,5 0,014901

13,7 15 4,5 0,0145775

14 15 4,5 0,0142702

14,3 15 4,5 0,013978

14,6 15 4,5 0,0136999

14,9 15 4,5 0,0134347

5,6 17 4,5 0,043525

5,9 17 4,5 0,0380748

6,2 17 4,5 0,0343922

6,5 17 4,5 0,0315992

6,8 17 4,5 0,0293562

7,1 17 4,5 0,02749

7,4 17 4,5 0,0258999

7,7 17 4,5 0,0245208

8 17 4,5 0,0233082

8,3 17 4,5 0,0222305

8,6 17 4,5 0,0212642

8,9 17 4,5 0,0203912

9,2 17 4,5 0,0195976

9,5 17 4,5 0,0188722

9,8 17 4,5 0,018206

10,1 17 4,5 0,0175916

10,4 17 4,5 0,0170228

10,7 17 4,5 0,0164944

11 17 4,5 0,0160022

11,3 17 4,5 0,0155423

11,6 17 4,5 0,0151116

11,9 17 4,5 0,0147072

12,2 17 4,5 0,0143268

12,5 17 4,5 0,0139683

12,8 17 4,5 0,0136297

13,1 17 4,5 0,0133095

13,4 17 4,5 0,0130061

13,7 17 4,5 0,0127183

14 17 4,5 0,0124448

14,3 17 4,5 0,0121846

14,6 17 4,5 0,0119368

14,9 17 4,5 0,0117005

5,6 20 4,5 0,0368759

5,9 20 4,5 0,0322629

6,2 20 4,5 0,0291405

Page 64: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

54

6,5 20 4,5 0,0267705

6,8 20 4,5 0,0248658

7,1 20 4,5 0,0232804

7,4 20 4,5 0,0219289

7,7 20 4,5 0,0207562

8 20 4,5 0,0197248

8,3 20 4,5 0,0188077

8,6 20 4,5 0,0179851

8,9 20 4,5 0,0172417

9,2 20 4,5 0,0165657

9,5 20 4,5 0,0159475

9,8 20 4,5 0,0153795

10,1 20 4,5 0,0148555

10,4 20 4,5 0,0143703

10,7 20 4,5 0,0139193

11 20 4,5 0,013499

11,3 20 4,5 0,0131062

11,6 20 4,5 0,0127381

11,9 20 4,5 0,0123925

12,2 20 4,5 0,0120672

12,5 20 4,5 0,0117605

12,8 20 4,5 0,0114707

13,1 20 4,5 0,0111965

13,4 20 4,5 0,0109366

13,7 20 4,5 0,0106899

14 20 4,5 0,0104554

14,3 20 4,5 0,0102322

14,6 20 4,5 0,0100195

14,9 20 4,5 0,0098165

5,6 22 4,5 0,033474

5,9 22 4,5 0,0292886

6,2 22 4,5 0,0264533

6,5 22 4,5 0,0243003

6,8 22 4,5 0,0225695

7,1 22 4,5 0,0211287

7,4 22 4,5 0,0199

7,7 22 4,5 0,0188336

8 22 4,5 0,0178957

8,3 22 4,5 0,0170615

8,6 22 4,5 0,0163132

8,9 22 4,5 0,0156369

9,2 22 4,5 0,0150217

9,5 22 4,5 0,014459

9,8 22 4,5 0,013942

10,1 22 4,5 0,0134649

10,4 22 4,5 0,013023

10,7 22 4,5 0,0126123

11 22 4,5 0,0122294

11,3 22 4,5 0,0118715

11,6 22 4,5 0,0115361

11,9 22 4,5 0,0112211

12,2 22 4,5 0,0109245

12,5 22 4,5 0,0106448

12,8 22 4,5 0,0103806

13,1 22 4,5 0,0101304

13,4 22 4,5 0,0098933

13,7 22 4,5 0,0096682

14 22 4,5 0,0094541

14,3 22 4,5 0,0092503

14,6 22 4,5 0,0090561

14,9 22 4,5 0,0088708

5,6 25 4,5 0,0294107

5,9 25 4,5 0,0257347

6,2 25 4,5 0,0232429

6,5 25 4,5 0,0213498

6,8 25 4,5 0,0198273

7,1 25 4,5 0,0185596

7,4 25 4,5 0,0174784

7,7 25 4,5 0,0165399

8 25 4,5 0,0157142

8,3 25 4,5 0,0149798

8,6 25 4,5 0,0143208

8,9 25 4,5 0,0137251

9,2 25 4,5 0,013183

9,5 25 4,5 0,0126873

9,8 25 4,5 0,0122317

10,1 25 4,5 0,0118111

10,4 25 4,5 0,0114215

10,7 25 4,5 0,0110593

11 25 4,5 0,0107217

11,3 25 4,5 0,010406

11,6 25 4,5 0,01011

11,9 25 4,5 0,0098321

12,2 25 4,5 0,0095703

12,5 25 4,5 0,0093233

12,8 25 4,5 0,00909

13,1 25 4,5 0,008869

13,4 25 4,5 0,0086595

13,7 25 4,5 0,0084606

14 25 4,5 0,0082714

14,3 25 4,5 0,0080913

14,6 25 4,5 0,0079195

14,9 25 4,5 0,0077556

5,6 27 4,5 0,0272108

5,9 27 4,5 0,0238109

6,2 27 4,5 0,021505

6,5 27 4,5 0,0197525

6,8 27 4,5 0,0183433

7,1 27 4,5 0,0171697

7,4 27 4,5 0,0161686

7,7 27 4,5 0,0152995

8 27 4,5 0,0145348

8,3 27 4,5 0,0138546

8,6 27 4,5 0,0132442

8,9 27 4,5 0,0126923

9,2 27 4,5 0,0121902

9,5 27 4,5 0,0117309

9,8 27 4,5 0,0113087

10,1 27 4,5 0,0109189

10,4 27 4,5 0,0105579

10,7 27 4,5 0,0102222

11 27 4,5 0,0099092

11,3 27 4,5 0,0096166

11,6 27 4,5 0,0093422

11,9 27 4,5 0,0090844

12,2 27 4,5 0,0088417

12,5 27 4,5 0,0086127

12,8 27 4,5 0,0083962

13,1 27 4,5 0,0081913

13,4 27 4,5 0,0079969

13,7 27 4,5 0,0078123

14 27 4,5 0,0076368

14,3 27 4,5 0,0074696

14,6 27 4,5 0,0073102

14,9 27 4,5 0,007158

5,6 30 4,5 0,0244679

5,9 30 4,5 0,0214114

6,2 30 4,5 0,0193375

6,5 30 4,5 0,0177612

6,8 30 4,5 0,0164933

7,1 30 4,5 0,0154371

7,4 30 4,5 0,014536

7,7 30 4,5 0,0137539

8 30 4,5 0,0130654

8,3 30 4,5 0,0124531

8,6 30 4,5 0,0119034

8,9 30 4,5 0,0114065

9,2 30 4,5 0,0109543

9,5 30 4,5 0,0105407

9,8 30 4,5 0,0101604

10,1 30 4,5 0,0098093

Page 65: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

55

10,4 30 4,5 0,009484

10,7 30 4,5 0,0091816

11 30 4,5 0,0088995

11,3 30 4,5 0,0086357

11,6 30 4,5 0,0083885

11,9 30 4,5 0,0081561

12,2 30 4,5 0,0079372

12,5 30 4,5 0,0077307

12,8 30 4,5 0,0075356

13,1 30 4,5 0,0073507

13,4 30 4,5 0,0071754

13,7 30 4,5 0,0070089

14 30 4,5 0,0068505

14,3 30 4,5 0,0066996

14,6 30 4,5 0,0065558

14,9 30 4,5 0,0064184

5,6 5 5 0,1665518

5,9 5 5 0,1446031

6,2 5 5 0,1307573

6,5 5 5 0,1206

6,8 5 5 0,1126222

7,1 5 5 0,1061004

7,4 5 5 0,1006247

7,7 5 5 0,0959384

8 5 5 0,0918684

8,3 5 5 0,0882933

8,6 5 5 0,085123

8,9 5 5 0,0822902

9,2 5 5 0,0797422

9,5 5 5 0,0774376

9,8 5 5 0,0753426

10,1 5 5 0,0734303

10,4 5 5 0,071678

10,7 5 5 0,0700667

11 5 5 0,0685806

11,3 5 5 0,0672062

11,6 5 5 0,0659317

11,9 5 5 0,0647473

12,2 5 5 0,063644

12,5 5 5 0,0626143

12,8 5 5 0,0616515

13,1 5 5 0,0607497

13,4 5 5 0,0599038

13,7 5 5 0,059109

14 5 5 0,0583611

14,3 5 5 0,0576564

14,6 5 5 0,0569917

14,9 5 5 0,0563638

5,6 7 5 0,1115569

5,9 7 5 0,0973865

6,2 7 5 0,0880696

6,5 7 5 0,0811031

6,8 7 5 0,0755631

7,1 7 5 0,0709916

7,4 7 5 0,067123

7,7 7 5 0,0637891

8 7 5 0,0608758

8,3 7 5 0,0583014

8,6 7 5 0,0560062

8,9 7 5 0,0539444

9,2 7 5 0,0520804

9,5 7 5 0,0503858

9,8 7 5 0,0488383

10,1 7 5 0,0474188

10,4 7 5 0,046112

10,7 7 5 0,044905

11 7 5 0,0437867

11,3 7 5 0,0427479

11,6 7 5 0,0417805

11,9 7 5 0,0408774

12,2 7 5 0,0400329

12,5 7 5 0,0392413

12,8 7 5 0,0384982

13,1 7 5 0,0377994

13,4 7 5 0,0371413

13,7 7 5 0,0365204

14 7 5 0,0359341

14,3 7 5 0,0353796

14,6 7 5 0,0348546

14,9 7 5 0,0343569

5,6 10 5 0,0754322

5,9 10 5 0,0659872

6,2 10 5 0,0596537

6,5 10 5 0,0548712

6,8 10 5 0,0510429

7,1 10 5 0,0478669

7,4 10 5 0,0451672

7,7 10 5 0,0428313

8 10 5 0,0407823

8,3 10 5 0,0389653

8,6 10 5 0,0373396

8,9 10 5 0,0358744

9,2 10 5 0,0345453

9,5 10 5 0,0333333

9,8 10 5 0,0322226

10,1 10 5 0,0312005

10,4 10 5 0,0302566

10,7 10 5 0,0293819

11 10 5 0,0285689

11,3 10 5 0,0278112

11,6 10 5 0,0271033

11,9 10 5 0,0264404

12,2 10 5 0,0258185

12,5 10 5 0,0252336

12,8 10 5 0,0246828

13,1 10 5 0,0241632

13,4 10 5 0,0236722

13,7 10 5 0,0232076

14 10 5 0,0227673

14,3 10 5 0,0223496

14,6 10 5 0,0219529

14,9 10 5 0,0215756

5,6 12 5 0,0622194

5,9 12 5 0,0544564

6,2 12 5 0,0492218

6,5 12 5 0,045258

6,8 12 5 0,0420786

7,1 12 5 0,0394368

7,4 12 5 0,0371883

7,7 12 5 0,0352402

8 12 5 0,0335295

8,3 12 5 0,0320107

8,6 12 5 0,0306504

8,9 12 5 0,029423

9,2 12 5 0,0283085

9,5 12 5 0,027291

9,8 12 5 0,0263576

10,1 12 5 0,0254978

10,4 12 5 0,0247028

10,7 12 5 0,0239654

11 12 5 0,0232792

11,3 12 5 0,022639

11,6 12 5 0,0220402

11,9 12 5 0,0214789

12,2 12 5 0,0209515

12,5 12 5 0,0204551

12,8 12 5 0,019987

13,1 12 5 0,019545

13,4 12 5 0,0191268

13,7 12 5 0,0187306

14 12 5 0,0183547

Page 66: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

56

14,3 12 5 0,0179977

14,6 12 5 0,0176582

14,9 12 5 0,0173349

5,6 15 5 0,0493583

5,9 15 5 0,0432164

6,2 15 5 0,0390564

6,5 15 5 0,0358992

6,8 15 5 0,0333625

7,1 15 5 0,031252

7,4 15 5 0,0294537

7,7 15 5 0,0278941

8 15 5 0,026523

8,3 15 5 0,0253048

8,6 15 5 0,0242126

8,9 15 5 0,0232262

9,2 15 5 0,0223298

9,5 15 5 0,0215106

9,8 15 5 0,0207584

10,1 15 5 0,0200649

10,4 15 5 0,0194231

10,7 15 5 0,0188272

11 15 5 0,0182721

11,3 15 5 0,0177538

11,6 15 5 0,0172685

11,9 15 5 0,0168131

12,2 15 5 0,0163848

12,5 15 5 0,0159813

12,8 15 5 0,0156004

13,1 15 5 0,0152403

13,4 15 5 0,0148993

13,7 15 5 0,0145759

14 15 5 0,0142688

14,3 15 5 0,0139767

14,6 15 5 0,0136986

14,9 15 5 0,0134335

5,6 17 5 0,0434072

5,9 17 5 0,0380112

6,2 17 5 0,0343501

6,5 17 5 0,0315689

6,8 17 5 0,029333

7,1 17 5 0,0274718

7,4 17 5 0,025885

7,7 17 5 0,0245085

8 17 5 0,0232978

8,3 17 5 0,0222216

8,6 17 5 0,0212566

8,9 17 5 0,0203846

9,2 17 5 0,0195918

9,5 17 5 0,0188672

9,8 17 5 0,0182015

10,1 17 5 0,0175875

10,4 17 5 0,0170191

10,7 17 5 0,0164911

11 17 5 0,0159992

11,3 17 5 0,0155396

11,6 17 5 0,0151091

11,9 17 5 0,014705

12,2 17 5 0,0143248

12,5 17 5 0,0139664

12,8 17 5 0,013628

13,1 17 5 0,0133079

13,4 17 5 0,0130046

13,7 17 5 0,0127169

14 17 5 0,0124435

14,3 17 5 0,0121834

14,6 17 5 0,0119357

14,9 17 5 0,0116994

5,6 20 5 0,0367766

5,9 20 5 0,0322089

6,2 20 5 0,0291051

6,5 20 5 0,0267448

6,8 20 5 0,0248462

7,1 20 5 0,023265

7,4 20 5 0,0219163

7,7 20 5 0,0207458

8 20 5 0,0197159

8,3 20 5 0,0188002

8,6 20 5 0,0179787

8,9 20 5 0,0172362

9,2 20 5 0,0165608

9,5 20 5 0,0159432

9,8 20 5 0,0153757

10,1 20 5 0,0148521

10,4 20 5 0,0143671

10,7 20 5 0,0139166

11 20 5 0,0134965

11,3 20 5 0,0131039

11,6 20 5 0,0127361

11,9 20 5 0,0123906

12,2 20 5 0,0120655

12,5 20 5 0,0117589

12,8 20 5 0,0114692

13,1 20 5 0,0111951

13,4 20 5 0,0109353

13,7 20 5 0,0106887

14 20 5 0,0104543

14,3 20 5 0,0102311

14,6 20 5 0,0100185

14,9 20 5 0,0098156

5,6 22 5 0,0333842

5,9 22 5 0,0292399

6,2 22 5 0,026421

6,5 22 5 0,0242769

6,8 22 5 0,0225516

7,1 22 5 0,0211145

7,4 22 5 0,0198886

7,7 22 5 0,0188242

8 22 5 0,0178878

8,3 22 5 0,0170548

8,6 22 5 0,0163074

8,9 22 5 0,0156318

9,2 22 5 0,0150172

9,5 22 5 0,0144551

9,8 22 5 0,0139385

10,1 22 5 0,0134618

10,4 22 5 0,0130202

10,7 22 5 0,0126098

11 22 5 0,0122271

11,3 22 5 0,0118694

11,6 22 5 0,0115343

11,9 22 5 0,0112194

12,2 22 5 0,010923

12,5 22 5 0,0106434

12,8 22 5 0,0103792

13,1 22 5 0,0101292

13,4 22 5 0,0098921

13,7 22 5 0,0096671

14 22 5 0,0094531

14,3 22 5 0,0092494

14,6 22 5 0,0090552

14,9 22 5 0,00887

5,6 25 5 0,0293315

5,9 25 5 0,0256921

6,2 25 5 0,0232146

6,5 25 5 0,0213294

6,8 25 5 0,0198118

7,1 25 5 0,0185473

7,4 25 5 0,0174684

7,7 25 5 0,0165317

8 25 5 0,0157072

8,3 25 5 0,0149738

Page 67: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

57

8,6 25 5 0,0143157

8,9 25 5 0,0137206

9,2 25 5 0,0131792

9,5 25 5 0,0126839

9,8 25 5 0,0122286

10,1 25 5 0,0118084

10,4 25 5 0,0114191

10,7 25 5 0,0110572

11 25 5 0,0107197

11,3 25 5 0,0104042

11,6 25 5 0,0101084

11,9 25 5 0,0098306

12,2 25 5 0,0095689

12,5 25 5 0,0093221

12,8 25 5 0,0090888

13,1 25 5 0,008868

13,4 25 5 0,0086585

13,7 25 5 0,0084597

14 25 5 0,0082705

14,3 25 5 0,0080905

14,6 25 5 0,0079187

14,9 25 5 0,0077549

5,6 27 5 0,0271381

5,9 27 5 0,0237712

6,2 27 5 0,0214786

6,5 27 5 0,0197336

6,8 27 5 0,018329

7,1 27 5 0,0171583

7,4 27 5 0,0161592

7,7 27 5 0,0152918

8 27 5 0,0145284

8,3 27 5 0,0138491

8,6 27 5 0,0132394

8,9 27 5 0,0126881

9,2 27 5 0,0121866

9,5 27 5 0,0117277

9,8 27 5 0,0113058

10,1 27 5 0,0109164

10,4 27 5 0,0105557

10,7 27 5 0,0102202

11 27 5 0,0099074

11,3 27 5 0,0096149

11,6 27 5 0,0093406

11,9 27 5 0,009083

12,2 27 5 0,0088404

12,5 27 5 0,0086115

12,8 27 5 0,0083951

13,1 27 5 0,0081903

13,4 27 5 0,007996

13,7 27 5 0,0078115

14 27 5 0,007636

14,3 27 5 0,0074689

14,6 27 5 0,0073095

14,9 27 5 0,0071574

5,6 30 5 0,0244027

5,9 30 5 0,021376

6,2 30 5 0,019314

6,5 30 5 0,0177442

6,8 30 5 0,0164803

7,1 30 5 0,0154268

7,4 30 5 0,0145277

7,7 30 5 0,0137469

8 30 5 0,0130597

8,3 30 5 0,0124481

8,6 30 5 0,0118992

8,9 30 5 0,0114028

9,2 30 5 0,0109511

9,5 30 5 0,0105378

9,8 30 5 0,0101578

10,1 30 5 0,009807

10,4 30 5 0,009482

10,7 30 5 0,0091798

11 30 5 0,0088978

11,3 30 5 0,0086342

11,6 30 5 0,0083871

11,9 30 5 0,0081548

12,2 30 5 0,0079361

12,5 30 5 0,0077297

12,8 30 5 0,0075346

13,1 30 5 0,0073498

13,4 30 5 0,0071746

13,7 30 5 0,0070081

14,3 30 5 0,006699

14,9 30 5 0,0064179

5,6 5 5,5 0,1661322

5,9 5 5,5 0,1443981

6,2 5 5,5 0,1306268

6,5 5 5,5 0,1205074

6,8 5 5,5 0,1125526

7,1 5 5,5 0,106046

7,4 5 5,5 0,100581

7,7 5 5,5 0,0959024

8 5 5,5 0,0918385

8,3 5 5,5 0,0882679

8,6 5 5,5 0,0851014

8,9 5 5,5 0,0822716

9,2 5 5,5 0,0797261

9,5 5 5,5 0,0774234

9,8 5 5,5 0,0753302

10,1 5 5,5 0,0734193

10,4 5 5,5 0,0716683

10,7 5 5,5 0,0700579

11 5 5,5 0,0685728

11,3 5 5,5 0,0671992

11,6 5 5,5 0,0659254

11,9 5 5,5 0,0647414

12,2 5 5,5 0,0636388

12,5 5 5,5 0,0626096

12,8 5 5,5 0,0616472

13,1 5 5,5 0,0607459

13,4 5 5,5 0,0599002

13,7 5 5,5 0,0591058

14 5 5,5 0,0583582

14,3 5 5,5 0,0576538

14,6 5 5,5 0,0569893

14,9 5 5,5 0,0563617

5,6 7 5,5 0,111311

5,9 7 5,5 0,0972586

6,2 7 5,5 0,0879862

6,5 7 5,5 0,0810434

6,8 7 5,5 0,0755179

7,1 7 5,5 0,0709558

7,4 7 5,5 0,067094

7,7 7 5,5 0,0637653

8 7 5,5 0,0608558

8,3 7 5,5 0,0582845

8,6 7 5,5 0,0559916

8,9 7 5,5 0,0539317

9,2 7 5,5 0,0520692

9,5 7 5,5 0,0503761

9,8 7 5,5 0,0488297

10,1 7 5,5 0,0474111

10,4 7 5,5 0,0461052

10,7 7 5,5 0,0448989

11 7 5,5 0,0437812

11,3 7 5,5 0,0427429

11,6 7 5,5 0,0417759

11,9 7 5,5 0,0408732

12,2 7 5,5 0,040029

12,5 7 5,5 0,0392378

12,8 7 5,5 0,038495

Page 68: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

58

13,1 7 5,5 0,0377964

13,4 7 5,5 0,0371386

13,7 7 5,5 0,0365179

14 7 5,5 0,0359318

14,3 7 5,5 0,0353775

14,6 7 5,5 0,0348526

14,9 7 5,5 0,0343551

5,6 10 5,5 0,0752768

5,9 10 5,5 0,065904

6,2 10 5,5 0,0595989

6,5 10 5,5 0,0548316

6,8 10 5,5 0,0510127

7,1 10 5,5 0,0478431

7,4 10 5,5 0,0451478

7,7 10 5,5 0,0428152

8 10 5,5 0,0407689

8,3 10 5,5 0,0389538

8,6 10 5,5 0,0373298

8,9 10 5,5 0,0358659

9,2 10 5,5 0,0345378

9,5 10 5,5 0,0333267

9,8 10 5,5 0,0322167

10,1 10 5,5 0,0311953

10,4 10 5,5 0,0302519

10,7 10 5,5 0,0293777

11 10 5,5 0,0285651

11,3 10 5,5 0,0278077

11,6 10 5,5 0,0271002

11,9 10 5,5 0,0264376

12,2 10 5,5 0,0258158

12,5 10 5,5 0,0252312

12,8 10 5,5 0,0246806

13,1 10 5,5 0,0241611

13,4 10 5,5 0,0236703

13,7 10 5,5 0,0232058

14 10 5,5 0,0227656

14,3 10 5,5 0,0223481

14,6 10 5,5 0,0219515

14,9 10 5,5 0,0215743

5,6 12 5,5 0,0620932

5,9 12 5,5 0,0543881

6,2 12 5,5 0,0491769

6,5 12 5,5 0,0452257

6,8 12 5,5 0,042054

7,1 12 5,5 0,0394174

7,4 12 5,5 0,0371723

7,7 12 5,5 0,0352271

8 12 5,5 0,0335184

8,3 12 5,5 0,0320014

8,6 12 5,5 0,0306423

8,9 12 5,5 0,029416

9,2 12 5,5 0,0283023

9,5 12 5,5 0,0272855

9,8 12 5,5 0,0263528

10,1 12 5,5 0,0254935

10,4 12 5,5 0,0246989

10,7 12 5,5 0,0239619

11 12 5,5 0,0232761

11,3 12 5,5 0,0226362

11,6 12 5,5 0,0220376

11,9 12 5,5 0,0214765

12,2 12 5,5 0,0209493

12,5 12 5,5 0,0204531

12,8 12 5,5 0,0199852

13,1 12 5,5 0,0195433

13,4 12 5,5 0,0191252

13,7 12 5,5 0,0187291

14 12 5,5 0,0183533

14,3 12 5,5 0,0179964

14,6 12 5,5 0,017657

14,9 12 5,5 0,0173337

5,6 15 5,5 0,0492596

5,9 15 5,5 0,043163

6,2 15 5,5 0,0390213

6,5 15 5,5 0,0358736

6,8 15 5,5 0,0333431

7,1 15 5,5 0,0312368

7,4 15 5,5 0,0294413

7,7 15 5,5 0,0278838

8 15 5,5 0,0265143

8,3 15 5,5 0,0252973

8,6 15 5,5 0,0242063

8,9 15 5,5 0,0232207

9,2 15 5,5 0,0223249

9,5 15 5,5 0,0215063

9,8 15 5,5 0,0207545

10,1 15 5,5 0,0200615

10,4 15 5,5 0,01942

10,7 15 5,5 0,0188244

11 15 5,5 0,0182696

11,3 15 5,5 0,0177515

11,6 15 5,5 0,0172664

11,9 15 5,5 0,0168112

12,2 15 5,5 0,0163831

12,5 15 5,5 0,0159797

12,8 15 5,5 0,015599

13,1 15 5,5 0,015239

13,4 15 5,5 0,0148981

13,7 15 5,5 0,0145747

14 15 5,5 0,0142677

14,3 15 5,5 0,0139757

14,6 15 5,5 0,0136977

14,9 15 5,5 0,0134327

5,6 17 5,5 0,0433211

5,9 17 5,5 0,0379642

6,2 17 5,5 0,0343191

6,5 17 5,5 0,0315464

6,8 17 5,5 0,0293159

7,1 17 5,5 0,0274583

7,4 17 5,5 0,0258742

7,7 17 5,5 0,0244994

8 17 5,5 0,0232902

8,3 17 5,5 0,0222151

8,6 17 5,5 0,0212509

8,9 17 5,5 0,0203797

9,2 17 5,5 0,0195876

9,5 17 5,5 0,0188633

9,8 17 5,5 0,0181981

10,1 17 5,5 0,0175845

10,4 17 5,5 0,0170164

10,7 17 5,5 0,0164887

11 17 5,5 0,015997

11,3 17 5,5 0,0155376

11,6 17 5,5 0,0151073

11,9 17 5,5 0,0147033

12,2 17 5,5 0,0143233

12,5 17 5,5 0,013965

12,8 17 5,5 0,0136267

13,1 17 5,5 0,0133067

13,4 17 5,5 0,0130035

13,7 17 5,5 0,0127158

14 17 5,5 0,0124425

14,3 17 5,5 0,0121825

14,6 17 5,5 0,0119348

14,9 17 5,5 0,0116986

5,6 20 5,5 0,0367039

5,9 20 5,5 0,0321695

6,2 20 5,5 0,0290787

6,5 20 5,5 0,0267259

6,8 20 5,5 0,0248317

7,1 20 5,5 0,0232535

Page 69: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

59

7,4 20 5,5 0,021907

7,7 20 5,5 0,020738

8 20 5,5 0,0197095

8,3 20 5,5 0,0187947

8,6 20 5,5 0,0179739

8,9 20 5,5 0,0172321

9,2 20 5,5 0,0165572

9,5 20 5,5 0,01594

9,8 20 5,5 0,0153729

10,1 20 5,5 0,0148496

10,4 20 5,5 0,0143649

10,7 20 5,5 0,0139144

11 20 5,5 0,0134947

11,3 20 5,5 0,0131023

11,6 20 5,5 0,0127346

11,9 20 5,5 0,0123892

12,2 20 5,5 0,0120642

12,5 20 5,5 0,0117577

12,8 20 5,5 0,0114682

13,1 20 5,5 0,0111941

13,4 20 5,5 0,0109344

13,7 20 5,5 0,0106878

14 20 5,5 0,0104535

14,3 20 5,5 0,0102304

14,6 20 5,5 0,0100178

14,9 20 5,5 0,009815

5,6 22 5,5 0,0333187

5,9 22 5,5 0,0292039

6,2 22 5,5 0,0263973

6,5 22 5,5 0,0242597

6,8 22 5,5 0,0225385

7,1 22 5,5 0,0211043

7,4 22 5,5 0,0198801

7,7 22 5,5 0,0188173

8 22 5,5 0,0178819

8,3 22 5,5 0,0170498

8,6 22 5,5 0,0163031

8,9 22 5,5 0,015628

9,2 22 5,5 0,0150139

9,5 22 5,5 0,0144523

9,8 22 5,5 0,0139359

10,1 22 5,5 0,0134595

10,4 22 5,5 0,0130182

10,7 22 5,5 0,0126079

11 22 5,5 0,0122255

11,3 22 5,5 0,0118679

11,6 22 5,5 0,0115329

11,9 22 5,5 0,0112181

12,2 22 5,5 0,0109218

12,5 22 5,5 0,0106423

12,8 22 5,5 0,0103782

13,1 22 5,5 0,0101283

13,4 22 5,5 0,0098913

13,7 22 5,5 0,0096663

14 22 5,5 0,0094524

14,3 22 5,5 0,0092488

14,6 22 5,5 0,0090546

14,9 22 5,5 0,0088694

5,6 25 5,5 0,029274

5,9 25 5,5 0,0256605

6,2 25 5,5 0,0231937

6,5 25 5,5 0,0213141

6,8 25 5,5 0,0198003

7,1 25 5,5 0,0185381

7,4 25 5,5 0,0174611

7,7 25 5,5 0,0165256

8 25 5,5 0,015702

8,3 25 5,5 0,0149694

8,6 25 5,5 0,0143118

8,9 25 5,5 0,0137174

9,2 25 5,5 0,0131763

9,5 25 5,5 0,0126813

9,8 25 5,5 0,0122264

10,1 25 5,5 0,0118064

10,4 25 5,5 0,0114173

10,7 25 5,5 0,0110556

11 25 5,5 0,0107182

11,3 25 5,5 0,0104028

11,6 25 5,5 0,0101072

11,9 25 5,5 0,0098294

12,2 25 5,5 0,0095678

12,5 25 5,5 0,0093211

12,8 25 5,5 0,0090879

13,1 25 5,5 0,0088671

13,4 25 5,5 0,0086578

13,7 25 5,5 0,008459

14 25 5,5 0,0082699

14,3 25 5,5 0,0080899

14,6 25 5,5 0,0079182

14,9 25 5,5 0,0077544

5,6 27 5,5 0,0270849

5,9 27 5,5 0,0237423

6,2 27 5,5 0,0214595

6,5 27 5,5 0,0197197

6,8 27 5,5 0,0183183

7,1 27 5,5 0,0171498

7,4 27 5,5 0,0161524

7,7 27 5,5 0,0152862

8 27 5,5 0,0145236

8,3 27 5,5 0,013845

8,6 27 5,5 0,0132359

8,9 27 5,5 0,0126851

9,2 27 5,5 0,0121839

9,5 27 5,5 0,0117253

9,8 27 5,5 0,0113038

10,1 27 5,5 0,0109146

10,4 27 5,5 0,0105539

10,7 27 5,5 0,0102187

11 27 5,5 0,009906

11,3 27 5,5 0,0096136

11,6 27 5,5 0,0093395

11,9 27 5,5 0,009082

12,2 27 5,5 0,0088394

12,5 27 5,5 0,0086106

12,8 27 5,5 0,0083943

13,1 27 5,5 0,0081895

13,4 27 5,5 0,0079953

13,7 27 5,5 0,0078108

14 27 5,5 0,0076354

14,6 27 5,5 0,007309

14,9 27 5,5 0,0071569

5,6 30 5,5 0,0243549

5,9 30 5,5 0,0213498

6,2 30 5,5 0,0192967

6,5 30 5,5 0,0177318

6,8 30 5,5 0,0164708

7,1 30 5,5 0,0154192

7,4 30 5,5 0,0145217

7,7 30 5,5 0,0137418

8 30 5,5 0,0130554

8,3 30 5,5 0,0124445

8,6 30 5,5 0,0118961

8,9 30 5,5 0,0114001

9,2 30 5,5 0,0109487

9,5 30 5,5 0,0105357

9,8 30 5,5 0,010156

10,1 30 5,5 0,0098054

10,7 30 5,5 0,0091784

11 30 5,5 0,0088966

11,3 30 5,5 0,0086331

11,6 30 5,5 0,008386

Page 70: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

60

11,9 30 5,5 0,0081539

12,2 30 5,5 0,0079352

12,5 30 5,5 0,0077289

13,1 30 5,5 0,0073492

13,4 30 5,5 0,007174

14 30 5,5 0,0068493

14,9 30 5,5 0,0064174

5,6 5 6 0,1658178

5,9 5 6 0,144243

6,2 5 6 0,1305281

6,5 5 6 0,1204373

6,8 5 6 0,1124998

7,1 5 6 0,1060045

7,4 5 6 0,1005478

7,7 5 6 0,0958752

8 5 6 0,0918158

8,3 5 6 0,0882488

8,6 5 6 0,0850849

8,9 5 6 0,0822575

9,2 5 6 0,0797136

9,5 5 6 0,0774125

9,8 5 6 0,0753208

10,1 5 6 0,073411

10,4 5 6 0,0716607

10,7 5 6 0,0700513

11 5 6 0,068567

11,3 5 6 0,0671938

11,6 5 6 0,0659205

11,9 5 6 0,0647371

12,2 5 6 0,0636348

12,5 5 6 0,0626061

12,8 5 6 0,0616441

13,1 5 6 0,060743

13,4 5 6 0,0598976

13,7 5 6 0,0591034

14 5 6 0,058356

14,3 5 6 0,0576517

14,6 5 6 0,0569874

14,9 5 6 0,05636

5,6 7 6 0,1111268

5,9 7 6 0,0971618

6,2 7 6 0,0879232

6,5 7 6 0,0809979

6,8 7 6 0,0754835

7,1 7 6 0,0709288

7,4 7 6 0,0670723

7,7 7 6 0,0637473

8 7 6 0,0608406

8,3 7 6 0,0582715

8,6 7 6 0,0559806

8,9 7 6 0,053922

9,2 7 6 0,0520608

9,5 7 6 0,0503687

9,8 7 6 0,0488231

10,1 7 6 0,0474053

10,4 7 6 0,0460999

10,7 7 6 0,0448941

11 7 6 0,043777

11,3 7 6 0,0427391

11,6 7 6 0,0417724

11,9 7 6 0,0408702

12,2 7 6 0,0400261

12,5 7 6 0,0392352

12,8 7 6 0,0384926

13,1 7 6 0,0377943

13,4 7 6 0,0371365

13,7 7 6 0,036516

14 7 6 0,03593

14,3 7 6 0,0353758

14,6 7 6 0,0348511

14,9 7 6 0,0343537

5,6 10 6 0,0751599

5,9 10 6 0,0658409

6,2 10 6 0,0595575

6,5 10 6 0,0548019

6,8 10 6 0,0509898

7,1 10 6 0,0478249

7,4 10 6 0,0451332

7,7 10 6 0,0428032

8 10 6 0,0407586

8,3 10 6 0,0389453

8,6 10 6 0,0373224

8,9 10 6 0,0358594

9,2 10 6 0,0345322

9,5 10 6 0,0333216

9,8 10 6 0,0322122

10,1 10 6 0,0311914

10,4 10 6 0,0302484

10,7 10 6 0,0293745

11 10 6 0,0285622

11,3 10 6 0,0278051

11,6 10 6 0,0270978

11,9 10 6 0,0264354

12,2 10 6 0,0258138

12,5 10 6 0,0252294

12,8 10 6 0,0246789

13,1 10 6 0,0241595

13,4 10 6 0,0236688

13,7 10 6 0,0232044

14 10 6 0,0227644

14,3 10 6 0,0223469

14,6 10 6 0,0219504

14,9 10 6 0,0215733

5,6 12 6 0,0619985

5,9 12 6 0,0543368

6,2 12 6 0,0491429

6,5 12 6 0,045201

6,8 12 6 0,0420352

7,1 12 6 0,0394026

7,4 12 6 0,0371604

7,7 12 6 0,0352171

8 12 6 0,03351

8,3 12 6 0,0319943

8,6 12 6 0,0306362

8,9 12 6 0,0294106

9,2 12 6 0,0282976

9,5 12 6 0,0272814

9,8 12 6 0,0263491

10,1 12 6 0,0254902

10,4 12 6 0,024696

10,7 12 6 0,0239593

11 12 6 0,0232737

11,3 12 6 0,022634

11,6 12 6 0,0220356

11,9 12 6 0,0214746

12,2 12 6 0,0209476

12,5 12 6 0,0204516

12,8 12 6 0,0199838

13,1 12 6 0,0195419

13,4 12 6 0,019124

13,7 12 6 0,018728

14 12 6 0,0183523

14,3 12 6 0,0179954

14,6 12 6 0,0176561

14,9 12 6 0,0173329

5,6 15 6 0,049186

5,9 15 6 0,0431225

6,2 15 6 0,0389943

6,5 15 6 0,0358541

6,8 15 6 0,0333284

7,1 15 6 0,0312251

Page 71: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

61

7,4 15 6 0,0294318

7,7 15 6 0,0278759

8 15 6 0,0265078

8,3 15 6 0,0252917

8,6 15 6 0,0242015

8,9 15 6 0,0232165

9,2 15 6 0,0223212

9,5 15 6 0,021503

9,8 15 6 0,0207517

10,1 15 6 0,0200589

10,4 15 6 0,0194177

10,7 15 6 0,0188223

11 15 6 0,0182678

11,3 15 6 0,0177498

11,6 15 6 0,0172648

11,9 15 6 0,0168098

12,2 15 6 0,0163818

12,5 15 6 0,0159785

12,8 15 6 0,0155978

13,1 15 6 0,015238

13,4 15 6 0,0148971

13,7 15 6 0,0145739

14 15 6 0,0142668

14,3 15 6 0,0139749

14,6 15 6 0,013697

14,9 15 6 0,013432

5,6 17 6 0,043256

5,9 17 6 0,0379285

6,2 17 6 0,0342956

6,5 17 6 0,0315293

6,8 17 6 0,029303

7,1 17 6 0,027448

7,4 17 6 0,0258659

7,7 17 6 0,0244925

8 17 6 0,0232845

8,3 17 6 0,0222102

8,6 17 6 0,0212467

8,9 17 6 0,020376

9,2 17 6 0,0195843

9,5 17 6 0,0188605

9,8 17 6 0,0181956

10,1 17 6 0,0175823

10,4 17 6 0,0170144

10,7 17 6 0,0164869

11 17 6 0,0159954

11,3 17 6 0,0155361

11,6 17 6 0,0151059

11,9 17 6 0,0147021

12,2 17 6 0,0143221

12,5 17 6 0,013964

12,8 17 6 0,0136257

13,1 17 6 0,0133058

13,4 17 6 0,0130027

13,7 17 6 0,0127151

14 17 6 0,0124418

14,3 17 6 0,0121819

14,6 17 6 0,0119342

14,9 17 6 0,0116981

5,6 20 6 0,0366492

5,9 20 6 0,0321395

6,2 20 6 0,0290591

6,5 20 6 0,0267114

6,8 20 6 0,0248208

7,1 20 6 0,0232448

7,4 20 6 0,0219001

7,7 20 6 0,0207323

8 20 6 0,0197045

8,3 20 6 0,0187906

8,6 20 6 0,0179704

8,9 20 6 0,0172288

9,2 20 6 0,0165544

9,5 20 6 0,0159376

9,8 20 6 0,0153707

10,1 20 6 0,0148476

10,4 20 6 0,0143632

10,7 20 6 0,013913

11 20 6 0,0134933

11,3 20 6 0,013101

11,6 20 6 0,0127334

11,9 20 6 0,0123881

12,2 20 6 0,0120632

12,5 20 6 0,0117568

12,8 20 6 0,0114673

13,1 20 6 0,0111933

13,4 20 6 0,0109337

13,7 20 6 0,0106872

14 20 6 0,0104528

14,3 20 6 0,0102298

14,6 20 6 0,0100173

14,9 20 6 0,0098145

5,6 22 6 0,033269

5,9 22 6 0,0291768

6,2 22 6 0,0263792

6,5 22 6 0,0242468

6,8 22 6 0,0225287

7,1 22 6 0,0210964

7,4 22 6 0,0198738

7,7 22 6 0,0188121

8 22 6 0,0178774

8,3 22 6 0,017046

8,6 22 6 0,0162999

8,9 22 6 0,0156253

9,2 22 6 0,0150115

9,5 22 6 0,0144501

9,8 22 6 0,0139341

10,1 22 6 0,0134578

10,4 22 6 0,0130165

10,7 22 6 0,0126065

11 22 6 0,0122242

11,3 22 6 0,0118668

11,6 22 6 0,0115318

11,9 22 6 0,0112172

12,2 22 6 0,0109209

12,5 22 6 0,0106415

12,8 22 6 0,0103775

13,1 22 6 0,0101276

13,4 22 6 0,0098907

13,7 22 6 0,0096657

14 22 6 0,0094519

14,3 22 6 0,0092482

14,6 22 6 0,0090541

14,9 22 6 0,0088689

5,6 25 6 0,0292311

5,9 25 6 0,0256368

6,2 25 6 0,0231781

6,5 25 6 0,0213027

6,8 25 6 0,0197916

7,1 25 6 0,0185314

7,4 25 6 0,0174555

7,7 25 6 0,0165209

8 25 6 0,0156982

8,3 25 6 0,0149662

8,6 25 6 0,014309

8,9 25 6 0,0137148

9,2 25 6 0,0131741

9,5 25 6 0,0126794

9,8 25 6 0,0122247

10,1 25 6 0,0118048

10,4 25 6 0,0114159

10,7 25 6 0,0110543

11 25 6 0,0107171

Page 72: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

62

11,3 25 6 0,0104018

11,6 25 6 0,0101063

11,9 25 6 0,0098286

12,2 25 6 0,0095671

12,5 25 6 0,0093204

12,8 25 6 0,0090872

13,1 25 6 0,0088665

13,4 25 6 0,0086572

13,7 25 6 0,0084584

14 25 6 0,0082694

14,3 25 6 0,0080894

14,6 25 6 0,0079178

14,9 25 6 0,007754

5,6 27 6 0,027045

5,9 27 6 0,0237202

6,2 27 6 0,0214449

6,5 27 6 0,019709

6,8 27 6 0,01831

7,1 27 6 0,0171435

7,4 27 6 0,0161474

7,7 27 6 0,0152819

8 27 6 0,0145201

8,3 27 6 0,0138419

8,6 27 6 0,0132332

8,9 27 6 0,0126828

9,2 27 6 0,0121819

9,5 27 6 0,0117235

9,8 27 6 0,0113022

10,1 27 6 0,0109132

10,4 27 6 0,0105527

10,7 27 6 0,0102176

11 27 6 0,009905

11,3 27 6 0,0096127

11,6 27 6 0,0093387

11,9 27 6 0,0090812

12,2 27 6 0,0088387

12,8 27 6 0,0083937

13,1 27 6 0,008189

13,4 27 6 0,0079948

13,7 27 6 0,0078104

14 27 6 0,0076349

14,3 27 6 0,0074679

14,6 27 6 0,0073086

5,6 30 6 0,0243191

5,9 30 6 0,02133

6,2 30 6 0,0192836

6,5 30 6 0,0177222

6,8 30 6 0,0164634

7,1 30 6 0,0154136

7,4 30 6 0,014517

7,7 30 6 0,0137379

8 30 6 0,0130521

8,3 30 6 0,0124418

8,6 30 6 0,0118937

8,9 30 6 0,0113981

9,2 30 6 0,0109469

9,5 30 6 0,0105341

10,1 30 6 0,0098041

10,4 30 6 0,0094793

10,7 30 6 0,0091773

11 30 6 0,0088957

11,3 30 6 0,0086323

11,6 30 6 0,0083853

11,9 30 6 0,0081532

12,2 30 6 0,0079346

12,8 30 6 0,0075333

13,7 30 6 0,0070071

14 30 6 0,0068488

14,6 30 6 0,0065543

5,6 5 6,5 0,1655755

5,9 5 6,5 0,1441228

6,2 5 6,5 0,1304514

6,5 5 6,5 0,1203831

6,8 5 6,5 0,1124589

7,1 5 6,5 0,1059725

7,4 5 6,5 0,1005219

7,7 5 6,5 0,0958538

8 5 6,5 0,0917981

8,3 5 6,5 0,0882337

8,6 5 6,5 0,0850723

8,9 5 6,5 0,0822463

9,2 5 6,5 0,0797042

9,5 5 6,5 0,0774043

9,8 5 6,5 0,0753133

10,1 5 6,5 0,0734044

10,4 5 6,5 0,071655

10,7 5 6,5 0,0700462

11 5 6,5 0,0685623

11,3 5 6,5 0,0671896

11,6 5 6,5 0,0659169

11,9 5 6,5 0,0647338

12,2 5 6,5 0,0636319

12,5 5 6,5 0,0626033

12,8 5 6,5 0,0616415

13,1 5 6,5 0,0607407

13,4 5 6,5 0,0598956

13,7 5 6,5 0,0591014

14 5 6,5 0,0583542

14,3 5 6,5 0,0576502

14,6 5 6,5 0,056986

14,9 5 6,5 0,0563586

5,6 7 6,5 0,1109846

5,9 7 6,5 0,0970866

6,2 7 6,5 0,0878741

6,5 7 6,5 0,080963

6,8 7 6,5 0,075457

7,1 7 6,5 0,0709078

7,4 7 6,5 0,0670552

7,7 7 6,5 0,0637332

8 7 6,5 0,0608289

8,3 7 6,5 0,0582615

8,6 7 6,5 0,0559719

8,9 7 6,5 0,0539145

9,2 7 6,5 0,0520544

9,5 7 6,5 0,0503631

9,8 7 6,5 0,048818

10,1 7 6,5 0,0474008

10,4 7 6,5 0,046096

10,7 7 6,5 0,0448905

11 7 6,5 0,0437736

11,3 7 6,5 0,0427361

11,6 7 6,5 0,0417697

11,9 7 6,5 0,0408677

12,2 7 6,5 0,0400239

12,5 7 6,5 0,0392331

12,8 7 6,5 0,0384907

13,1 7 6,5 0,0377925

13,4 7 6,5 0,0371349

13,7 7 6,5 0,0365146

14 7 6,5 0,0359287

14,3 7 6,5 0,0353746

14,6 7 6,5 0,0348499

14,9 7 6,5 0,0343526

5,6 10 6,5 0,0750697

5,9 10 6,5 0,0657918

6,2 10 6,5 0,059525

6,5 10 6,5 0,0547787

6,8 10 6,5 0,0509723

7,1 10 6,5 0,047811

7,4 10 6,5 0,0451219

7,7 10 6,5 0,0427937

Page 73: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

63

8 10 6,5 0,0407507

8,3 10 6,5 0,0389385

8,6 10 6,5 0,0373166

8,9 10 6,5 0,0358543

9,2 10 6,5 0,0345278

9,5 10 6,5 0,0333178

9,8 10 6,5 0,0322088

10,1 10 6,5 0,0311883

10,4 10 6,5 0,0302456

10,7 10 6,5 0,029372

11 10 6,5 0,0285599

11,3 10 6,5 0,0278032

11,6 10 6,5 0,0270959

11,9 10 6,5 0,0264337

12,2 10 6,5 0,0258123

12,5 10 6,5 0,0252279

12,8 10 6,5 0,0246776

13,1 10 6,5 0,0241584

13,4 10 6,5 0,0236677

13,7 10 6,5 0,0232034

14 10 6,5 0,0227634

14,3 10 6,5 0,0223461

14,6 10 6,5 0,0219496

14,9 10 6,5 0,0215725

5,6 12 6,5 0,0619257

5,9 12 6,5 0,0542972

6,2 12 6,5 0,0491167

6,5 12 6,5 0,0451818

6,8 12 6,5 0,0420206

7,1 12 6,5 0,0393912

7,4 12 6,5 0,037151

7,7 12 6,5 0,0352094

8 12 6,5 0,0335036

8,3 12 6,5 0,0319887

8,6 12 6,5 0,0306315

8,9 12 6,5 0,0294066

9,2 12 6,5 0,028294

9,5 12 6,5 0,0272783

9,8 12 6,5 0,0263462

10,1 12 6,5 0,0254877

10,4 12 6,5 0,0246938

10,7 12 6,5 0,0239572

11 12 6,5 0,0232719

11,3 12 6,5 0,0226323

11,6 12 6,5 0,0220341

11,9 12 6,5 0,0214732

12,2 12 6,5 0,0209463

12,5 12 6,5 0,0204504

12,8 12 6,5 0,0199827

13,1 12 6,5 0,0195409

13,4 12 6,5 0,019123

13,7 12 6,5 0,0187271

14 12 6,5 0,0183515

14,3 12 6,5 0,0179947

14,6 12 6,5 0,0176553

14,9 12 6,5 0,0173323

5,6 15 6,5 0,0491283

5,9 15 6,5 0,0430912

6,2 15 6,5 0,0389737

6,5 15 6,5 0,0358391

6,8 15 6,5 0,033317

7,1 15 6,5 0,0312161

7,4 15 6,5 0,0294244

7,7 15 6,5 0,0278699

8 15 6,5 0,0265027

8,3 15 6,5 0,0252874

8,6 15 6,5 0,0241976

8,9 15 6,5 0,0232132

9,2 15 6,5 0,0223183

9,5 15 6,5 0,0215005

9,8 15 6,5 0,0207494

10,1 15 6,5 0,0200569

10,4 15 6,5 0,0194159

10,7 15 6,5 0,0188207

11 15 6,5 0,0182663

11,3 15 6,5 0,0177485

11,6 15 6,5 0,0172637

11,9 15 6,5 0,0168087

12,2 15 6,5 0,0163807

12,5 15 6,5 0,0159776

12,8 15 6,5 0,015597

13,1 15 6,5 0,0152371

13,4 15 6,5 0,0148964

13,7 15 6,5 0,0145732

14 15 6,5 0,0142662

14,3 15 6,5 0,0139743

14,6 15 6,5 0,0136964

14,9 15 6,5 0,0134315

5,6 17 6,5 0,0432063

5,9 17 6,5 0,0379015

6,2 17 6,5 0,0342772

6,5 17 6,5 0,0315163

6,8 17 6,5 0,0292927

7,1 17 6,5 0,0274401

7,4 17 6,5 0,0258592

7,7 17 6,5 0,0244872

8 17 6,5 0,0232798

8,3 17 6,5 0,0222063

8,6 17 6,5 0,0212435

8,9 17 6,5 0,0203732

9,2 17 6,5 0,0195818

9,5 17 6,5 0,0188583

9,8 17 6,5 0,0181937

10,1 17 6,5 0,0175805

10,4 17 6,5 0,0170129

10,7 17 6,5 0,0164855

11 17 6,5 0,015994

11,3 17 6,5 0,015535

11,6 17 6,5 0,0151049

11,9 17 6,5 0,0147011

12,2 17 6,5 0,0143212

12,5 17 6,5 0,0139632

12,8 17 6,5 0,013625

13,1 17 6,5 0,0133051

13,4 17 6,5 0,0130021

13,7 17 6,5 0,0127145

14 17 6,5 0,0124412

14,3 17 6,5 0,0121813

14,6 17 6,5 0,0119337

14,9 17 6,5 0,0116976

5,6 20 6,5 0,0366073

5,9 20 6,5 0,0321163

6,2 20 6,5 0,0290436

6,5 20 6,5 0,0267003

6,8 20 6,5 0,0248121

7,1 20 6,5 0,0232381

7,4 20 6,5 0,0218944

7,7 20 6,5 0,0207276

8 20 6,5 0,0197008

8,3 20 6,5 0,0187873

8,6 20 6,5 0,0179675

8,9 20 6,5 0,0172265

9,2 20 6,5 0,0165523

9,5 20 6,5 0,0159356

9,8 20 6,5 0,0153691

10,1 20 6,5 0,0148461

10,4 20 6,5 0,0143618

10,7 20 6,5 0,0139117

11 20 6,5 0,0134922

11,3 20 6,5 0,0131

11,6 20 6,5 0,0127325

Page 74: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

64

11,9 20 6,5 0,0123874

12,2 20 6,5 0,0120625

12,5 20 6,5 0,0117561

12,8 20 6,5 0,0114667

13,1 20 6,5 0,0111927

13,4 20 6,5 0,0109331

13,7 20 6,5 0,0106867

14 20 6,5 0,0104524

14,3 20 6,5 0,0102294

14,6 20 6,5 0,0100169

14,9 20 6,5 0,0098141

5,6 22 6,5 0,0332307

5,9 22 6,5 0,029156

6,2 22 6,5 0,0263655

6,5 22 6,5 0,0242367

6,8 22 6,5 0,0225209

7,1 22 6,5 0,0210901

7,4 22 6,5 0,0198687

7,7 22 6,5 0,0188078

8 22 6,5 0,017874

8,3 22 6,5 0,0170432

8,6 22 6,5 0,0162974

8,9 22 6,5 0,015623

9,2 22 6,5 0,0150096

9,5 22 6,5 0,0144483

9,8 22 6,5 0,0139325

10,1 22 6,5 0,0134565

10,4 22 6,5 0,0130154

10,7 22 6,5 0,0126054

11 22 6,5 0,0122232

11,3 22 6,5 0,0118658

11,6 22 6,5 0,011531

11,9 22 6,5 0,0112164

12,2 22 6,5 0,0109202

12,5 22 6,5 0,0106409

12,8 22 6,5 0,0103769

13,1 22 6,5 0,010127

13,4 22 6,5 0,0098902

13,7 22 6,5 0,0096653

14 22 6,5 0,0094514

14,3 22 6,5 0,0092478

14,6 22 6,5 0,0090538

14,9 22 6,5 0,0088686

5,6 25 6,5 0,0291975

5,9 25 6,5 0,0256182

6,2 25 6,5 0,0231659

6,5 25 6,5 0,0212938

6,8 25 6,5 0,0197846

7,1 25 6,5 0,0185258

7,4 25 6,5 0,0174511

7,7 25 6,5 0,0165174

8 25 6,5 0,0156952

8,3 25 6,5 0,0149637

8,6 25 6,5 0,0143069

8,9 25 6,5 0,0137129

9,2 25 6,5 0,0131724

9,5 25 6,5 0,012678

9,8 25 6,5 0,0122233

10,1 25 6,5 0,0118037

10,4 25 6,5 0,0114148

10,7 25 6,5 0,0110534

11 25 6,5 0,0107162

11,3 25 6,5 0,010401

11,6 25 6,5 0,0101055

11,9 25 6,5 0,0098279

12,2 25 6,5 0,0095665

12,5 25 6,5 0,0093198

12,8 25 6,5 0,0090868

13,1 25 6,5 0,0088661

13,7 25 6,5 0,0084581

14 25 6,5 0,008269

14,3 25 6,5 0,0080891

14,6 25 6,5 0,0079175

5,6 27 6,5 0,0270141

5,9 27 6,5 0,0237031

6,2 27 6,5 0,0214337

6,5 27 6,5 0,019701

6,8 27 6,5 0,018304

7,1 27 6,5 0,0171386

7,4 27 6,5 0,0161432

7,7 27 6,5 0,0152786

8 27 6,5 0,0145172

8,3 27 6,5 0,0138396

8,6 27 6,5 0,0132312

8,9 27 6,5 0,012681

9,2 27 6,5 0,0121804

9,5 27 6,5 0,0117222

9,8 27 6,5 0,011301

10,1 27 6,5 0,0109121

10,4 27 6,5 0,0105516

10,7 27 6,5 0,0102166

11 27 6,5 0,0099041

11,3 27 6,5 0,009612

11,6 27 6,5 0,009338

11,9 27 6,5 0,0090806

12,2 27 6,5 0,0088382

12,8 27 6,5 0,0083933

13,1 27 6,5 0,0081885

13,7 27 6,5 0,00781

14,3 27 6,5 0,0074676

14,9 27 6,5 0,0071562

5,6 30 6,5 0,0242915

5,9 30 6,5 0,0213147

6,2 30 6,5 0,0192734

6,5 30 6,5 0,0177147

6,8 30 6,5 0,0164579

7,1 30 6,5 0,0154091

7,4 30 6,5 0,0145135

7,7 30 6,5 0,0137349

8 30 6,5 0,0130496

8,3 30 6,5 0,0124396

8,6 30 6,5 0,0118918

8,9 30 6,5 0,0113964

9,2 30 6,5 0,0109455

9,8 30 6,5 0,0101535

10,1 30 6,5 0,0098031

10,4 30 6,5 0,0094784

12,2 30 6,5 0,0079341

12,8 30 6,5 0,0075328

14 30 6,5 0,0068485

14,3 30 6,5 0,0066978

5,6 5 7 0,1653843

5,9 5 7 0,1440284

6,2 5 7 0,130391

6,5 5 7 0,1203398

6,8 5 7 0,1124265

7,1 5 7 0,1059472

7,4 5 7 0,1005018

7,7 5 7 0,0958371

8 5 7 0,0917842

8,3 5 7 0,0882219

8,6 5 7 0,085062

8,9 5 7 0,0822376

9,2 5 7 0,0796964

9,5 5 7 0,0773975

9,8 5 7 0,0753074

10,1 5 7 0,0733993

10,4 5 7 0,0716503

10,7 5 7 0,0700421

11 5 7 0,0685586

11,3 5 7 0,0671863

Page 75: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

65

11,6 5 7 0,0659139

11,9 5 7 0,0647312

12,2 5 7 0,0636294

12,5 5 7 0,0626011

12,8 5 7 0,0616396

13,1 5 7 0,060739

13,4 5 7 0,0598939

13,7 5 7 0,0591

14 5 7 0,0583529

14,3 5 7 0,057649

14,6 5 7 0,0569848

14,9 5 7 0,0563576

5,6 7 7 0,1108718

5,9 7 7 0,0970278

6,2 7 7 0,0878355

6,5 7 7 0,080935

6,8 7 7 0,0754357

7,1 7 7 0,0708912

7,4 7 7 0,0670416

7,7 7 7 0,0637219

8 7 7 0,0608196

8,3 7 7 0,0582536

8,6 7 7 0,0559651

8,9 7 7 0,0539088

9,2 7 7 0,0520492

9,5 7 7 0,0503584

9,8 7 7 0,0488141

10,1 7 7 0,0473972

10,4 7 7 0,0460926

10,7 7 7 0,0448876

11 7 7 0,0437711

11,3 7 7 0,0427337

11,6 7 7 0,0417675

11,9 7 7 0,0408657

12,2 7 7 0,0400222

12,5 7 7 0,0392316

12,8 7 7 0,0384892

13,1 7 7 0,0377911

13,4 7 7 0,0371337

13,7 7 7 0,0365134

14 7 7 0,0359276

14,3 7 7 0,0353737

14,6 7 7 0,0348491

14,9 7 7 0,0343517

5,6 10 7 0,0749979

5,9 10 7 0,0657537

6,2 10 7 0,0594995

6,5 10 7 0,0547599

6,8 10 7 0,0509581

7,1 10 7 0,0477998

7,4 10 7 0,0451129

7,7 10 7 0,0427865

8 10 7 0,0407446

8,3 10 7 0,0389332

8,6 10 7 0,037312

8,9 10 7 0,0358503

9,2 10 7 0,0345242

9,5 10 7 0,0333147

9,8 10 7 0,0322061

10,1 10 7 0,0311858

10,4 10 7 0,0302435

10,7 10 7 0,02937

11 10 7 0,0285582

11,3 10 7 0,0278015

11,6 10 7 0,0270945

11,9 10 7 0,0264324

12,2 10 7 0,0258111

12,5 10 7 0,0252268

12,8 10 7 0,0246765

13,1 10 7 0,0241574

13,4 10 7 0,0236669

13,7 10 7 0,0232026

14 10 7 0,0227627

14,3 10 7 0,0223454

14,6 10 7 0,0219489

14,9 10 7 0,0215718

5,6 12 7 0,0618681

5,9 12 7 0,0542656

6,2 12 7 0,0490957

6,5 12 7 0,045167

6,8 12 7 0,0420092

7,1 12 7 0,0393818

7,4 12 7 0,0371438

7,7 12 7 0,0352034

8 12 7 0,0334985

8,3 12 7 0,0319844

8,6 12 7 0,0306277

8,9 12 7 0,0294034

9,2 12 7 0,0282911

9,5 12 7 0,0272756

9,8 12 7 0,026344

10,1 12 7 0,0254857

10,4 12 7 0,0246919

10,7 12 7 0,0239556

11 12 7 0,0232703

11,3 12 7 0,022631

11,6 12 7 0,0220329

11,9 12 7 0,0214722

12,2 12 7 0,0209453

12,5 12 7 0,0204495

12,8 12 7 0,0199819

13,1 12 7 0,0195401

13,4 12 7 0,0191223

13,7 12 7 0,0187264

14 12 7 0,0183509

14,3 12 7 0,0179941

14,6 12 7 0,0176548

14,9 12 7 0,0173317

5,6 15 7 0,0490836

5,9 15 7 0,0430666

6,2 15 7 0,0389572

6,5 15 7 0,0358276

6,8 15 7 0,0333077

7,1 15 7 0,0312086

7,4 15 7 0,0294185

7,7 15 7 0,027865

8 15 7 0,0264985

8,3 15 7 0,0252841

8,6 15 7 0,0241947

8,9 15 7 0,0232106

9,2 15 7 0,022316

9,5 15 7 0,0214985

9,8 15 7 0,0207477

10,1 15 7 0,0200552

10,4 15 7 0,0194145

10,7 15 7 0,0188195

11 15 7 0,0182651

11,3 15 7 0,0177474

11,6 15 7 0,0172626

11,9 15 7 0,0168078

12,2 15 7 0,0163799

12,5 15 7 0,0159769

12,8 15 7 0,0155963

13,1 15 7 0,0152366

13,4 15 7 0,0148958

13,7 15 7 0,0145726

14 15 7 0,0142657

14,3 15 7 0,0139739

14,6 15 7 0,013696

14,9 15 7 0,0134311

5,6 17 7 0,0431671

Page 76: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

66

5,9 17 7 0,0378798

6,2 17 7 0,0342629

6,5 17 7 0,0315059

6,8 17 7 0,0292847

7,1 17 7 0,0274338

7,4 17 7 0,0258541

7,7 17 7 0,024483

8 17 7 0,0232764

8,3 17 7 0,0222033

8,6 17 7 0,0212408

8,9 17 7 0,020371

9,2 17 7 0,0195798

9,5 17 7 0,0188566

9,8 17 7 0,018192

10,1 17 7 0,0175791

10,4 17 7 0,0170116

10,7 17 7 0,0164844

11 17 7 0,015993

11,3 17 7 0,015534

11,6 17 7 0,015104

11,9 17 7 0,0147003

12,2 17 7 0,0143205

12,5 17 7 0,0139624

12,8 17 7 0,0136244

13,1 17 7 0,0133046

13,4 17 7 0,0130015

13,7 17 7 0,012714

14 17 7 0,0124408

14,3 17 7 0,0121809

14,6 17 7 0,0119333

14,9 17 7 0,0116972

5,6 20 7 0,036574

5,9 20 7 0,0320983

6,2 20 7 0,0290316

6,5 20 7 0,0266915

6,8 20 7 0,0248053

7,1 20 7 0,0232326

7,4 20 7 0,0218902

7,7 20 7 0,020724

8 20 7 0,0196978

8,3 20 7 0,0187848

8,6 20 7 0,0179654

8,9 20 7 0,0172245

9,2 20 7 0,0165507

9,5 20 7 0,0159343

9,8 20 7 0,0153678

10,1 20 7 0,014845

10,4 20 7 0,0143608

10,7 20 7 0,0139108

11 20 7 0,0134913

11,3 20 7 0,0130992

11,6 20 7 0,0127318

11,9 20 7 0,0123867

12,2 20 7 0,0120618

12,5 20 7 0,0117556

12,8 20 7 0,0114661

13,1 20 7 0,0111922

13,4 20 7 0,0109326

13,7 20 7 0,0106862

14 20 7 0,010452

14,3 20 7 0,010229

14,6 20 7 0,0100165

14,9 20 7 0,0098138

5,6 22 7 0,0332011

5,9 22 7 0,0291393

6,2 22 7 0,0263542

6,5 22 7 0,0242287

6,8 22 7 0,0225147

7,1 22 7 0,0210854

7,4 22 7 0,0198648

7,7 22 7 0,0188047

8 22 7 0,0178714

8,3 22 7 0,0170407

8,6 22 7 0,0162954

8,9 22 7 0,0156213

9,2 22 7 0,0150079

9,5 22 7 0,014447

9,8 22 7 0,0139314

10,1 22 7 0,0134553

10,4 22 7 0,0130145

10,7 22 7 0,0126046

11 22 7 0,0122224

11,3 22 7 0,0118652

11,6 22 7 0,0115304

11,9 22 7 0,0112158

12,2 22 7 0,0109197

12,5 22 7 0,0106404

12,8 22 7 0,0103765

13,1 22 7 0,0101266

13,4 22 7 0,0098897

13,7 22 7 0,0096649

14 22 7 0,0094511

14,3 22 7 0,0092475

14,6 22 7 0,0090535

14,9 22 7 0,0088683

5,6 25 7 0,0291709

5,9 25 7 0,0256039

6,2 25 7 0,0231563

6,5 25 7 0,0212867

6,8 25 7 0,0197793

7,1 25 7 0,0185219

7,4 25 7 0,0174476

7,7 25 7 0,0165145

8 25 7 0,0156927

8,3 25 7 0,0149615

8,6 25 7 0,0143051

8,9 25 7 0,0137113

9,2 25 7 0,0131711

9,5 25 7 0,0126768

9,8 25 7 0,0122223

10,1 25 7 0,0118028

10,4 25 7 0,011414

10,7 25 7 0,0110526

11 25 7 0,0107156

11,6 25 7 0,010105

12,2 25 7 0,009566

12,5 25 7 0,0093194

12,8 25 7 0,0090864

13,1 25 7 0,0088657

13,4 25 7 0,0086565

13,7 25 7 0,0084577

14 25 7 0,0082688

14,3 25 7 0,0080888

14,9 25 7 0,0077534

5,6 27 7 0,0269899

5,9 27 7 0,0236896

6,2 27 7 0,0214248

6,5 27 7 0,0196947

6,8 27 7 0,0182989

7,1 27 7 0,0171346

7,4 27 7 0,0161401

7,7 27 7 0,0152759

8 27 7 0,0145149

8,3 27 7 0,0138378

8,6 27 7 0,0132296

8,9 27 7 0,0126796

9,2 27 7 0,0121791

9,5 27 7 0,0117211

9,8 27 7 0,0112999

10,1 27 7 0,0109111

10,4 27 7 0,010551

Page 77: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

67

10,7 27 7 0,0102159

11 27 7 0,0099035

11,3 27 7 0,0096114

11,9 27 7 0,0090801

12,2 27 7 0,0088377

12,5 27 7 0,0086091

12,8 27 7 0,0083928

13,1 27 7 0,0081882

13,7 27 7 0,0078097

14 27 7 0,0076343

14,3 27 7 0,0074673

14,6 27 7 0,007308

5,6 30 7 0,0242692

5,9 30 7 0,0213025

6,2 30 7 0,0192656

6,5 30 7 0,0177089

6,8 30 7 0,0164535

7,1 30 7 0,0154054

7,4 30 7 0,0145105

7,7 30 7 0,0137326

8 30 7 0,0130477

8,3 30 7 0,0124378

9,2 30 7 0,0109443

9,8 30 7 0,0101525

10,1 30 7 0,0098023

10,4 30 7 0,0094778

10,7 30 7 0,0091759

11,3 30 7 0,0086311

11,6 30 7 0,0083842

11,9 30 7 0,0081522

13,4 30 7 0,0071728

13,7 30 7 0,0070065

14 30 7 0,0068483

5,6 5 7,5 0,1652316

5,9 5 7,5 0,1439524

6,2 5 7,5 0,1303424

6,5 5 7,5 0,120305

6,8 5 7,5 0,1124001

7,1 5 7,5 0,1059268

7,4 5 7,5 0,100485

7,7 5 7,5 0,0958235

8 5 7,5 0,0917727

8,3 5 7,5 0,0882123

8,6 5 7,5 0,085054

8,9 5 7,5 0,0822306

9,2 5 7,5 0,0796906

9,5 5 7,5 0,0773921

9,8 5 7,5 0,0753029

10,1 5 7,5 0,0733951

10,4 5 7,5 0,0716468

10,7 5 7,5 0,0700387

11 5 7,5 0,0685557

11,3 5 7,5 0,0671839

11,6 5 7,5 0,0659115

11,9 5 7,5 0,064729

12,2 5 7,5 0,0636276

12,5 5 7,5 0,0625993

12,8 5 7,5 0,0616379

13,1 5 7,5 0,0607376

13,4 5 7,5 0,0598927

13,7 5 7,5 0,0590988

14 5 7,5 0,0583519

14,3 5 7,5 0,057648

14,6 5 7,5 0,0569839

14,9 5 7,5 0,0563568

5,6 7 7,5 0,1107823

5,9 7 7,5 0,0969802

6,2 7 7,5 0,0878042

6,5 7 7,5 0,0809126

6,8 7 7,5 0,0754185

7,1 7 7,5 0,0708778

7,4 7 7,5 0,0670309

7,7 7 7,5 0,0637133

8 7 7,5 0,0608119

8,3 7 7,5 0,0582472

8,6 7 7,5 0,0559596

8,9 7 7,5 0,0539039

9,2 7 7,5 0,0520449

9,5 7 7,5 0,0503548

9,8 7 7,5 0,0488108

10,1 7 7,5 0,0473943

10,4 7 7,5 0,0460901

10,7 7 7,5 0,0448853

11 7 7,5 0,043769

11,3 7 7,5 0,0427317

11,6 7 7,5 0,0417659

11,9 7 7,5 0,0408641

12,2 7 7,5 0,0400207

12,5 7 7,5 0,0392301

12,8 7 7,5 0,0384881

13,1 7 7,5 0,03779

13,4 7 7,5 0,0371326

13,7 7 7,5 0,0365125

14 7 7,5 0,0359268

14,3 7 7,5 0,0353728

14,6 7 7,5 0,0348483

14,9 7 7,5 0,0343511

5,6 10 7,5 0,0749411

5,9 10 7,5 0,0657227

6,2 10 7,5 0,0594792

6,5 10 7,5 0,0547451

6,8 10 7,5 0,0509466

7,1 10 7,5 0,0477911

7,4 10 7,5 0,0451057

7,7 10 7,5 0,0427802

8 10 7,5 0,0407394

8,3 10 7,5 0,0389289

8,6 10 7,5 0,0373084

8,9 10 7,5 0,0358471

9,2 10 7,5 0,0345214

9,5 10 7,5 0,0333123

9,8 10 7,5 0,0322039

10,1 10 7,5 0,0311838

10,4 10 7,5 0,0302417

10,7 10 7,5 0,0293684

11 10 7,5 0,0285567

11,3 10 7,5 0,0278002

11,6 10 7,5 0,0270933

11,9 10 7,5 0,0264313

12,2 10 7,5 0,0258101

12,5 10 7,5 0,025226

12,8 10 7,5 0,0246757

13,1 10 7,5 0,0241566

13,4 10 7,5 0,0236661

13,7 10 7,5 0,023202

14 10 7,5 0,0227621

14,3 10 7,5 0,0223447

14,6 10 7,5 0,0219484

14,9 10 7,5 0,0215713

5,6 12 7,5 0,0618217

5,9 12 7,5 0,0542405

6,2 12 7,5 0,0490788

6,5 12 7,5 0,045155

6,8 12 7,5 0,042

7,1 12 7,5 0,0393747

7,4 12 7,5 0,0371376

7,7 12 7,5 0,0351984

8 12 7,5 0,0334942

8,3 12 7,5 0,0319808

8,6 12 7,5 0,0306248

8,9 12 7,5 0,0294007

Page 78: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

68

9,2 12 7,5 0,0282889

9,5 12 7,5 0,0272736

9,8 12 7,5 0,0263421

10,1 12 7,5 0,0254841

10,4 12 7,5 0,0246905

10,7 12 7,5 0,0239543

11 12 7,5 0,0232692

11,3 12 7,5 0,02263

11,6 12 7,5 0,0220319

11,9 12 7,5 0,0214713

12,2 12 7,5 0,0209445

12,5 12 7,5 0,0204487

12,8 12 7,5 0,0199811

13,1 12 7,5 0,0195395

13,4 12 7,5 0,0191217

13,7 12 7,5 0,0187259

14 12 7,5 0,0183504

14,3 12 7,5 0,0179937

14,6 12 7,5 0,0176544

14,9 12 7,5 0,0173313

5,6 15 7,5 0,0490475

5,9 15 7,5 0,0430463

6,2 15 7,5 0,0389437

6,5 15 7,5 0,0358177

6,8 15 7,5 0,0333002

7,1 15 7,5 0,0312031

7,4 15 7,5 0,0294138

7,7 15 7,5 0,0278612

8 15 7,5 0,0264954

8,3 15 7,5 0,025281

8,6 15 7,5 0,0241923

8,9 15 7,5 0,0232085

9,2 15 7,5 0,0223143

9,5 15 7,5 0,0214969

9,8 15 7,5 0,0207462

10,1 15 7,5 0,0200539

10,4 15 7,5 0,0194134

10,7 15 7,5 0,0188184

11 15 7,5 0,0182641

11,3 15 7,5 0,0177466

11,6 15 7,5 0,0172619

11,9 15 7,5 0,0168071

12,2 15 7,5 0,0163794

12,5 15 7,5 0,0159762

12,8 15 7,5 0,0155957

13,1 15 7,5 0,015236

13,4 15 7,5 0,0148953

13,7 15 7,5 0,0145722

14 15 7,5 0,0142653

14,3 15 7,5 0,0139735

14,6 15 7,5 0,0136956

14,9 15 7,5 0,0134307

5,6 17 7,5 0,0431349

5,9 17 7,5 0,0378623

6,2 17 7,5 0,0342513

6,5 17 7,5 0,0314976

6,8 17 7,5 0,0292785

7,1 17 7,5 0,0274286

7,4 17 7,5 0,0258499

7,7 17 7,5 0,0244796

8 17 7,5 0,0232736

8,3 17 7,5 0,0222009

8,6 17 7,5 0,0212388

8,9 17 7,5 0,0203692

9,2 17 7,5 0,0195782

9,5 17 7,5 0,0188551

9,8 17 7,5 0,0181908

10,1 17 7,5 0,017578

10,4 17 7,5 0,0170105

10,7 17 7,5 0,0164834

11 17 7,5 0,0159922

11,3 17 7,5 0,0155332

11,6 17 7,5 0,0151034

11,9 17 7,5 0,0146997

12,2 17 7,5 0,01432

12,5 17 7,5 0,013962

12,8 17 7,5 0,0136239

13,1 17 7,5 0,0133041

13,4 17 7,5 0,0130012

13,7 17 7,5 0,0127136

14 17 7,5 0,0124405

14,3 17 7,5 0,0121806

14,6 17 7,5 0,0119331

14,9 17 7,5 0,0116969

5,6 20 7,5 0,036547

5,9 20 7,5 0,0320834

6,2 20 7,5 0,0290218

6,5 20 7,5 0,0266843

6,8 20 7,5 0,0248001

7,1 20 7,5 0,0232286

7,4 20 7,5 0,0218866

7,7 20 7,5 0,0207212

8 20 7,5 0,0196954

8,3 20 7,5 0,0187827

8,6 20 7,5 0,0179635

8,9 20 7,5 0,0172229

9,2 20 7,5 0,0165493

9,5 20 7,5 0,0159329

9,8 20 7,5 0,0153667

10,1 20 7,5 0,0148441

10,4 20 7,5 0,0143599

10,7 20 7,5 0,01391

11 20 7,5 0,0134907

11,3 20 7,5 0,0130985

11,6 20 7,5 0,0127311

11,9 20 7,5 0,0123862

12,2 20 7,5 0,0120613

12,5 20 7,5 0,0117551

12,8 20 7,5 0,0114658

13,1 20 7,5 0,0111919

13,4 20 7,5 0,0109324

13,7 20 7,5 0,010686

14 20 7,5 0,0104517

14,3 20 7,5 0,0102287

14,6 20 7,5 0,0100163

14,9 20 7,5 0,0098135

5,6 22 7,5 0,0331766

5,9 22 7,5 0,0291255

6,2 22 7,5 0,0263452

6,5 22 7,5 0,0242221

6,8 22 7,5 0,0225097

7,1 22 7,5 0,0210814

7,4 22 7,5 0,0198619

7,7 22 7,5 0,0188021

8 22 7,5 0,0178691

8,3 22 7,5 0,0170388

8,6 22 7,5 0,0162937

8,9 22 7,5 0,0156199

9,2 22 7,5 0,0150069

9,5 22 7,5 0,0144458

9,8 22 7,5 0,0139303

10,1 22 7,5 0,0134545

10,4 22 7,5 0,0130136

10,7 22 7,5 0,0126038

11 22 7,5 0,0122218

11,3 22 7,5 0,0118646

11,6 22 7,5 0,0115298

11,9 22 7,5 0,0112153

12,2 22 7,5 0,0109193

12,5 22 7,5 0,01064

12,8 22 7,5 0,0103761

Page 79: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

69

13,1 22 7,5 0,0101262

13,4 22 7,5 0,0098894

13,7 22 7,5 0,0096646

14 22 7,5 0,0094508

14,3 22 7,5 0,0092472

14,6 22 7,5 0,0090532

14,9 22 7,5 0,0088681

5,6 25 7,5 0,0291498

5,9 25 7,5 0,0255924

6,2 25 7,5 0,0231485

6,5 25 7,5 0,0212812

6,8 25 7,5 0,0197749

7,1 25 7,5 0,0185181

7,4 25 7,5 0,0174448

7,7 25 7,5 0,0165122

8 25 7,5 0,0156907

8,3 25 7,5 0,0149599

8,6 25 7,5 0,0143037

8,9 25 7,5 0,0137101

9,2 25 7,5 0,0131699

9,5 25 7,5 0,0126758

9,8 25 7,5 0,0122215

10,1 25 7,5 0,011802

10,4 25 7,5 0,0114133

10,7 25 7,5 0,011052

11 25 7,5 0,010715

11,3 25 7,5 0,0103999

11,6 25 7,5 0,0101045

11,9 25 7,5 0,0098269

12,2 25 7,5 0,0095657

12,5 25 7,5 0,0093191

12,8 25 7,5 0,009086

13,7 25 7,5 0,0084574

14 25 7,5 0,0082685

14,3 25 7,5 0,0080886

14,6 25 7,5 0,007917

14,9 25 7,5 0,0077532

5,6 27 7,5 0,0269705

5,9 27 7,5 0,0236788

6,2 27 7,5 0,0214173

6,5 27 7,5 0,0196894

6,8 27 7,5 0,0182951

7,1 27 7,5 0,0171313

7,4 27 7,5 0,0161376

7,7 27 7,5 0,0152739

8 27 7,5 0,014513

8,3 27 7,5 0,0138361

8,6 27 7,5 0,0132284

8,9 27 7,5 0,0126785

9,5 27 7,5 0,0117203

9,8 27 7,5 0,0112991

10,1 27 7,5 0,0109105

10,7 27 7,5 0,0102154

11,3 27 7,5 0,0096109

11,6 27 7,5 0,009337

11,9 27 7,5 0,0090797

12,2 27 7,5 0,0088373

12,5 27 7,5 0,0086087

12,8 27 7,5 0,0083926

13,1 27 7,5 0,0081879

13,7 27 7,5 0,0078094

14 27 7,5 0,0076341

14,3 27 7,5 0,0074671

14,6 27 7,5 0,0073078

5,6 30 7,5 0,0242521

5,9 30 7,5 0,0212932

6,2 30 7,5 0,0192588

6,5 30 7,5 0,0177044

6,8 30 7,5 0,0164499

7,1 30 7,5 0,0154029

7,4 30 7,5 0,0145082

7,7 30 7,5 0,0137306

8 30 7,5 0,0130459

8,3 30 7,5 0,0124364

8,6 30 7,5 0,0118892

8,9 30 7,5 0,0113941

9,2 30 7,5 0,0109434

9,5 30 7,5 0,0105311

9,8 30 7,5 0,0101518

10,4 30 7,5 0,0094772

10,7 30 7,5 0,0091754

11,6 30 7,5 0,0083838

11,9 30 7,5 0,0081518

12,2 30 7,5 0,0079334

13,7 30 7,5 0,0070063

14 30 7,5 0,0068481

5,6 5 8 0,1651072

5,9 5 8 0,1438897

6,2 5 8 0,1303022

6,5 5 8 0,1202769

6,8 5 8 0,1123787

7,1 5 8 0,1059099

7,4 5 8 0,1004719

7,7 5 8 0,0958125

8 5 8 0,0917634

8,3 5 8 0,0882047

8,6 5 8 0,0850471

8,9 5 8 0,0822248

9,2 5 8 0,0796856

9,5 5 8 0,0773878

9,8 5 8 0,075299

10,1 5 8 0,0733918

10,4 5 8 0,0716437

10,7 5 8 0,070036

11 5 8 0,0685532

11,3 5 8 0,0671817

11,6 5 8 0,0659095

11,9 5 8 0,0647272

12,2 5 8 0,0636259

12,5 5 8 0,0625979

12,8 5 8 0,0616366

13,1 5 8 0,0607363

13,4 5 8 0,0598916

13,7 5 8 0,0590979

14 5 8 0,058351

14,3 5 8 0,0576472

14,6 5 8 0,0569832

14,9 5 8 0,0563562

5,6 7 8 0,1107085

5,9 7 8 0,0969409

6,2 7 8 0,0877791

6,5 7 8 0,0808944

6,8 7 8 0,0754046

7,1 7 8 0,0708666

7,4 7 8 0,0670221

7,7 7 8 0,0637056

8 7 8 0,0608057

8,3 7 8 0,0582421

8,6 7 8 0,0559551

8,9 7 8 0,0539

9,2 7 8 0,0520417

9,5 7 8 0,0503518

9,8 7 8 0,048808

10,1 7 8 0,047392

10,4 7 8 0,0460879

10,7 7 8 0,0448835

11 7 8 0,0437674

11,3 7 8 0,0427303

11,6 7 8 0,0417645

11,9 7 8 0,0408628

12,2 7 8 0,0400196

Page 80: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

70

12,5 7 8 0,0392291

12,8 7 8 0,0384871

13,1 7 8 0,0377891

13,4 7 8 0,0371318

13,7 7 8 0,0365117

14 7 8 0,0359262

14,3 7 8 0,0353722

14,6 7 8 0,0348478

14,9 7 8 0,0343504

5,6 10 8 0,0748947

5,9 10 8 0,0656968

6,2 10 8 0,0594626

6,5 10 8 0,0547334

6,8 10 8 0,0509375

7,1 10 8 0,0477836

7,4 10 8 0,0450997

7,7 10 8 0,0427753

8 10 8 0,0407352

8,3 10 8 0,0389253

8,6 10 8 0,0373054

8,9 10 8 0,0358445

9,2 10 8 0,0345191

9,5 10 8 0,0333103

9,8 10 8 0,032202

10,1 10 8 0,0311824

10,4 10 8 0,0302403

10,7 10 8 0,0293671

11 10 8 0,0285556

11,3 10 8 0,0277992

11,6 10 8 0,0270922

11,9 10 8 0,0264303

12,2 10 8 0,0258092

12,5 10 8 0,0252252

12,8 10 8 0,024675

13,1 10 8 0,024156

13,4 10 8 0,0236655

13,7 10 8 0,0232014

14 10 8 0,0227616

14,3 10 8 0,0223443

14,6 10 8 0,021948

14,9 10 8 0,021571

5,6 12 8 0,0617843

5,9 12 8 0,0542197

6,2 12 8 0,0490653

6,5 12 8 0,0451448

6,8 12 8 0,0419922

7,1 12 8 0,0393686

7,4 12 8 0,037133

7,7 12 8 0,0351942

8 12 8 0,0334911

8,3 12 8 0,0319779

8,6 12 8 0,0306221

8,9 12 8 0,0293984

9,2 12 8 0,028287

9,5 12 8 0,027272

9,8 12 8 0,0263408

10,1 12 8 0,0254828

10,4 12 8 0,0246894

10,7 12 8 0,0239532

11 12 8 0,0232682

11,3 12 8 0,022629

11,6 12 8 0,0220311

11,9 12 8 0,0214705

12,2 12 8 0,0209438

12,5 12 8 0,0204482

12,8 12 8 0,0199806

13,1 12 8 0,0195391

13,4 12 8 0,0191213

13,7 12 8 0,0187254

14 12 8 0,0183499

14,3 12 8 0,0179933

14,6 12 8 0,0176541

14,9 12 8 0,017331

5,6 15 8 0,0490178

5,9 15 8 0,0430305

6,2 15 8 0,038933

6,5 15 8 0,0358102

6,8 15 8 0,0332943

7,1 15 8 0,0311982

7,4 15 8 0,0294099

7,7 15 8 0,027858

8 15 8 0,0264927

8,3 15 8 0,0252789

8,6 15 8 0,0241903

8,9 15 8 0,0232068

9,2 15 8 0,0223127

9,5 15 8 0,0214955

9,8 15 8 0,0207451

10,1 15 8 0,0200529

10,4 15 8 0,0194124

10,7 15 8 0,0188175

11 15 8 0,0182633

11,3 15 8 0,0177459

11,6 15 8 0,0172612

11,9 15 8 0,0168064

12,2 15 8 0,0163788

12,5 15 8 0,0159757

12,8 15 8 0,0155953

13,1 15 8 0,0152357

13,4 15 8 0,014895

13,7 15 8 0,0145718

14 15 8 0,014265

14,3 15 8 0,0139732

14,6 15 8 0,0136953

14,9 15 8 0,0134305

5,6 17 8 0,0431093

5,9 17 8 0,0378481

6,2 17 8 0,0342417

6,5 17 8 0,0314907

6,8 17 8 0,0292733

7,1 17 8 0,0274247

7,4 17 8 0,0258468

7,7 17 8 0,0244768

8 17 8 0,0232711

8,3 17 8 0,0221989

8,6 17 8 0,021237

8,9 17 8 0,0203676

9,2 17 8 0,0195768

9,5 17 8 0,018854

9,8 17 8 0,0181898

10,1 17 8 0,0175772

10,4 17 8 0,0170098

10,7 17 8 0,0164826

11 17 8 0,0159916

11,3 17 8 0,0155326

11,6 17 8 0,0151027

11,9 17 8 0,0146992

12,2 17 8 0,0143196

12,5 17 8 0,0139616

12,8 17 8 0,0136235

13,1 17 8 0,0133037

13,4 17 8 0,0130007

13,7 17 8 0,0127133

14 17 8 0,0124402

14,3 17 8 0,0121803

14,6 17 8 0,0119328

14,9 17 8 0,0116967

5,6 20 8 0,0365262

5,9 20 8 0,0320712

6,2 20 8 0,0290136

6,5 20 8 0,0266788

Page 81: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

71

6,8 20 8 0,0247958

7,1 20 8 0,0232247

7,4 20 8 0,021884

7,7 20 8 0,0207189

8 20 8 0,0196934

8,3 20 8 0,0187809

8,6 20 8 0,0179622

8,9 20 8 0,0172216

9,2 20 8 0,0165481

9,5 20 8 0,0159319

9,8 20 8 0,0153658

10,1 20 8 0,0148433

10,4 20 8 0,0143591

10,7 20 8 0,0139093

11 20 8 0,0134901

11,3 20 8 0,013098

11,6 20 8 0,0127307

11,9 20 8 0,0123857

12,2 20 8 0,012061

12,5 20 8 0,0117548

12,8 20 8 0,0114654

13,1 20 8 0,0111916

13,4 20 8 0,0109321

13,7 20 8 0,0106856

14 20 8 0,0104514

14,3 20 8 0,0102286

14,6 20 8 0,010016

14,9 20 8 0,0098133

5,6 22 8 0,0331573

5,9 22 8 0,0291151

6,2 22 8 0,0263381

6,5 22 8 0,0242168

6,8 22 8 0,0225061

7,1 22 8 0,0210784

7,4 22 8 0,0198591

7,7 22 8 0,0187998

8 22 8 0,0178672

8,3 22 8 0,0170374

8,6 22 8 0,0162923

8,9 22 8 0,0156186

9,2 22 8 0,0150058

9,5 22 8 0,0144449

9,8 22 8 0,0139295

10,1 22 8 0,0134537

10,4 22 8 0,0130131

10,7 22 8 0,0126032

11 22 8 0,0122212

11,3 22 8 0,0118641

11,6 22 8 0,0115293

11,9 22 8 0,0112149

12,2 22 8 0,0109189

12,5 22 8 0,0106397

12,8 22 8 0,0103757

13,1 22 8 0,010126

13,4 22 8 0,0098892

13,7 22 8 0,0096643

14 22 8 0,0094506

14,9 22 8 0,0088679

5,6 25 8 0,0291328

5,9 25 8 0,0255828

6,2 25 8 0,0231417

6,5 25 8 0,0212768

6,8 25 8 0,0197716

7,1 25 8 0,0185154

7,4 25 8 0,0174426

7,7 25 8 0,0165105

8 25 8 0,0156892

8,3 25 8 0,0149586

8,6 25 8 0,0143024

8,9 25 8 0,0137092

9,2 25 8 0,0131692

10,4 25 8 0,0114128

11 25 8 0,0107146

11,6 25 8 0,0101042

12,2 25 8 0,0095653

12,5 25 8 0,0093187

12,8 25 8 0,0090858

13,4 25 8 0,0086559

14 25 8 0,0082683

14,3 25 8 0,0080884

14,9 25 8 0,0077531

5,6 27 8 0,0269539

5,9 27 8 0,0236703

6,2 27 8 0,0214112

6,5 27 8 0,0196852

6,8 27 8 0,0182918

7,1 27 8 0,0171286

7,4 27 8 0,0161355

7,7 27 8 0,0152719

8 27 8 0,0145118

8,3 27 8 0,0138349

8,6 27 8 0,0132273

8,9 27 8 0,0126775

9,2 27 8 0,0121773

9,5 27 8 0,0117194

9,8 27 8 0,0112986

10,1 27 8 0,0109099

10,4 27 8 0,0105498

10,7 27 8 0,0102149

11 27 8 0,0099026

11,3 27 8 0,0096105

12,2 27 8 0,0088371

12,5 27 8 0,0086084

12,8 27 8 0,0083923

13,4 27 8 0,0079936

13,7 27 8 0,0078092

14 27 8 0,0076339

14,3 27 8 0,0074669

14,9 27 8 0,0071556

5,6 30 8 0,0242382

5,9 30 8 0,0212852

6,2 30 8 0,0192536

6,5 30 8 0,0177005

6,8 30 8 0,0164469

7,1 30 8 0,0154002

7,4 30 8 0,0145063

8,3 30 8 0,0124354

8,9 30 8 0,0113932

9,2 30 8 0,0109428

9,8 30 8 0,0101512

10,1 30 8 0,0098011

10,7 30 8 0,009175

11,9 30 8 0,0081515

12,5 30 8 0,0077269

14,6 30 8 0,0065535

5,6 5 8,5 0,1650053

5,9 5 8,5 0,1438387

6,2 5 8,5 0,1302691

6,5 5 8,5 0,1202536

6,8 5 8,5 0,1123612

7,1 5 8,5 0,105896

7,4 5 8,5 0,1004607

7,7 5 8,5 0,0958033

8 5 8,5 0,0917561

8,3 5 8,5 0,0881982

8,6 5 8,5 0,0850418

8,9 5 8,5 0,08222

9,2 5 8,5 0,0796813

9,5 5 8,5 0,077384

9,8 5 8,5 0,0752957

10,1 5 8,5 0,0733887

Page 82: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

72

10,4 5 8,5 0,071641

10,7 5 8,5 0,0700338

11 5 8,5 0,0685512

11,3 5 8,5 0,0671798

11,6 5 8,5 0,065908

11,9 5 8,5 0,0647258

12,2 5 8,5 0,0636247

12,5 5 8,5 0,0625968

12,8 5 8,5 0,0616357

13,1 5 8,5 0,0607352

13,4 5 8,5 0,0598907

13,7 5 8,5 0,0590969

14 5 8,5 0,0583503

14,3 5 8,5 0,0576466

14,6 5 8,5 0,0569828

14,9 5 8,5 0,0563557

5,6 7 8,5 0,1106488

5,9 7 8,5 0,0969087

6,2 7 8,5 0,0877573

6,5 7 8,5 0,0808789

6,8 7 8,5 0,0753935

7,1 7 8,5 0,0708575

7,4 7 8,5 0,0670144

7,7 7 8,5 0,0636997

8 7 8,5 0,0608009

8,3 7 8,5 0,0582379

8,6 7 8,5 0,0559515

8,9 7 8,5 0,0538968

9,2 7 8,5 0,0520387

9,5 7 8,5 0,0503494

9,8 7 8,5 0,048806

10,1 7 8,5 0,0473901

10,4 7 8,5 0,0460861

10,7 7 8,5 0,0448818

11 7 8,5 0,043766

11,3 7 8,5 0,042729

11,6 7 8,5 0,0417634

11,9 7 8,5 0,0408618

12,2 7 8,5 0,0400186

12,5 7 8,5 0,0392283

12,8 7 8,5 0,0384862

13,1 7 8,5 0,0377884

13,4 7 8,5 0,0371311

13,7 7 8,5 0,0365112

14 7 8,5 0,0359254

14,3 7 8,5 0,0353717

14,6 7 8,5 0,0348472

14,9 7 8,5 0,03435

5,6 10 8,5 0,0748566

5,9 10 8,5 0,0656758

6,2 10 8,5 0,0594486

6,5 10 8,5 0,0547235

6,8 10 8,5 0,0509302

7,1 10 8,5 0,0477776

7,4 10 8,5 0,0450949

7,7 10 8,5 0,0427713

8 10 8,5 0,040732

8,3 10 8,5 0,0389225

8,6 10 8,5 0,0373028

8,9 10 8,5 0,0358422

9,2 10 8,5 0,0345173

9,5 10 8,5 0,0333084

9,8 10 8,5 0,0322007

10,1 10 8,5 0,0311809

10,4 10 8,5 0,030239

10,7 10 8,5 0,0293662

11 10 8,5 0,0285545

11,3 10 8,5 0,0277982

11,6 10 8,5 0,0270914

11,9 10 8,5 0,0264297

12,2 10 8,5 0,0258086

12,5 10 8,5 0,0252246

12,8 10 8,5 0,0246744

13,1 10 8,5 0,0241554

13,4 10 8,5 0,0236651

13,7 10 8,5 0,023201

14 10 8,5 0,0227612

14,3 10 8,5 0,0223439

14,6 10 8,5 0,0219476

14,9 10 8,5 0,0215707

5,6 12 8,5 0,0617526

5,9 12 8,5 0,0542023

6,2 12 8,5 0,0490538

6,5 12 8,5 0,0451368

6,8 12 8,5 0,0419861

7,1 12 8,5 0,0393639

7,4 12 8,5 0,0371288

7,7 12 8,5 0,0351913

8 12 8,5 0,033488

8,3 12 8,5 0,0319756

8,6 12 8,5 0,0306203

8,9 12 8,5 0,0293967

9,2 12 8,5 0,0282856

9,5 12 8,5 0,0272707

9,8 12 8,5 0,0263396

10,1 12 8,5 0,0254818

10,4 12 8,5 0,0246883

10,7 12 8,5 0,0239523

11 12 8,5 0,0232674

11,3 12 8,5 0,0226283

11,6 12 8,5 0,0220304

11,9 12 8,5 0,0214699

12,2 12 8,5 0,0209434

12,5 12 8,5 0,0204476

12,8 12 8,5 0,0199802

13,1 12 8,5 0,0195385

13,4 12 8,5 0,0191208

13,7 12 8,5 0,018725

14 12 8,5 0,0183496

14,3 12 8,5 0,0179929

14,6 12 8,5 0,0176538

14,9 12 8,5 0,0173307

5,6 15 8,5 0,048993

5,9 15 8,5 0,0430169

6,2 15 8,5 0,0389246

6,5 15 8,5 0,0358034

6,8 15 8,5 0,0332896

7,1 15 8,5 0,0311941

7,4 15 8,5 0,0294068

7,7 15 8,5 0,0278552

8 15 8,5 0,0264904

8,3 15 8,5 0,0252772

8,6 15 8,5 0,0241888

8,9 15 8,5 0,0232054

9,2 15 8,5 0,0223117

9,5 15 8,5 0,0214945

9,8 15 8,5 0,020744

10,1 15 8,5 0,0200521

10,4 15 8,5 0,0194116

10,7 15 8,5 0,0188168

11 15 8,5 0,0182627

11,3 15 8,5 0,0177454

11,6 15 8,5 0,0172608

11,9 15 8,5 0,016806

12,2 15 8,5 0,0163784

12,5 15 8,5 0,0159754

12,8 15 8,5 0,0155949

13,1 15 8,5 0,0152353

13,4 15 8,5 0,0148946

13,7 15 8,5 0,0145715

14 15 8,5 0,0142647

Page 83: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

73

14,3 15 8,5 0,0139729

14,6 15 8,5 0,0136951

14,9 15 8,5 0,0134303

5,6 17 8,5 0,0430881

5,9 17 8,5 0,0378363

6,2 17 8,5 0,0342342

6,5 17 8,5 0,0314847

6,8 17 8,5 0,0292691

7,1 17 8,5 0,0274211

7,4 17 8,5 0,0258439

7,7 17 8,5 0,0244744

8 17 8,5 0,023269

8,3 17 8,5 0,0221972

8,6 17 8,5 0,0212355

8,9 17 8,5 0,0203663

9,2 17 8,5 0,0195759

9,5 17 8,5 0,0188529

9,8 17 8,5 0,0181891

10,1 17 8,5 0,0175762

10,4 17 8,5 0,0170091

10,7 17 8,5 0,0164822

11 17 8,5 0,0159909

11,3 17 8,5 0,0155321

11,6 17 8,5 0,0151023

11,9 17 8,5 0,0146988

12,2 17 8,5 0,0143191

12,5 17 8,5 0,0139611

12,8 17 8,5 0,0136232

13,1 17 8,5 0,0133035

13,4 17 8,5 0,0130006

13,7 17 8,5 0,012713

14 17 8,5 0,0124399

14,3 17 8,5 0,0121801

14,6 17 8,5 0,0119325

14,9 17 8,5 0,0116965

5,6 20 8,5 0,0365073

5,9 20 8,5 0,032061

6,2 20 8,5 0,0290072

6,5 20 8,5 0,0266738

6,8 20 8,5 0,024792

7,1 20 8,5 0,0232221

7,4 20 8,5 0,0218816

7,7 20 8,5 0,020717

8 20 8,5 0,0196919

8,3 20 8,5 0,0187798

8,6 20 8,5 0,017961

8,9 20 8,5 0,0172208

9,2 20 8,5 0,0165473

9,5 20 8,5 0,0159312

9,8 20 8,5 0,0153651

10,1 20 8,5 0,0148427

10,4 20 8,5 0,0143588

10,7 20 8,5 0,0139089

11 20 8,5 0,0134896

11,3 20 8,5 0,0130976

11,6 20 8,5 0,0127303

11,9 20 8,5 0,0123854

12,2 20 8,5 0,0120607

12,5 20 8,5 0,0117544

12,8 20 8,5 0,0114651

13,1 20 8,5 0,0111914

13,4 20 8,5 0,0109318

13,7 20 8,5 0,0106854

14 20 8,5 0,0104513

14,3 20 8,5 0,0102284

14,6 20 8,5 0,0100158

14,9 20 8,5 0,0098132

5,6 22 8,5 0,0331413

5,9 22 8,5 0,0291061

6,2 22 8,5 0,026332

6,5 22 8,5 0,024213

6,8 22 8,5 0,0225025

7,1 22 8,5 0,0210757

7,4 22 8,5 0,019857

7,7 22 8,5 0,018798

8 22 8,5 0,0178658

8,3 22 8,5 0,017036

8,6 22 8,5 0,0162914

8,9 22 8,5 0,0156177

9,2 22 8,5 0,0150048

9,5 22 8,5 0,0144443

9,8 22 8,5 0,013929

10,1 22 8,5 0,0134533

10,4 22 8,5 0,0130125

10,7 22 8,5 0,0126029

11 22 8,5 0,0122209

11,3 22 8,5 0,0118637

11,6 22 8,5 0,0115291

11,9 22 8,5 0,0112146

12,2 22 8,5 0,0109185

12,5 22 8,5 0,0106394

12,8 22 8,5 0,0103755

13,4 22 8,5 0,009889

13,7 22 8,5 0,0096641

14,6 22 8,5 0,0090529

14,9 22 8,5 0,0088677

5,6 25 8,5 0,0291183

5,9 25 8,5 0,0255743

6,2 25 8,5 0,0231369

6,5 25 8,5 0,0212731

6,8 25 8,5 0,0197686

7,1 25 8,5 0,0185134

7,4 25 8,5 0,0174406

7,7 25 8,5 0,016509

8 25 8,5 0,015688

8,3 25 8,5 0,0149576

8,6 25 8,5 0,0143015

8,9 25 8,5 0,0137082

9,2 25 8,5 0,0131685

9,8 25 8,5 0,0122202

10,1 25 8,5 0,0118008

10,4 25 8,5 0,0114123

10,7 25 8,5 0,011051

11 25 8,5 0,0107141

11,3 25 8,5 0,0103991

11,6 25 8,5 0,0101038

11,9 25 8,5 0,0098263

12,2 25 8,5 0,009565

12,5 25 8,5 0,0093185

12,8 25 8,5 0,0090855

13,1 25 8,5 0,0088649

13,4 25 8,5 0,0086557

13,7 25 8,5 0,0084571

14,3 25 8,5 0,0080882

14,6 25 8,5 0,0079166

5,6 27 8,5 0,0269408

5,9 27 8,5 0,0236631

6,2 27 8,5 0,0214068

6,5 27 8,5 0,0196813

6,8 27 8,5 0,0182892

7,1 27 8,5 0,0171269

7,4 27 8,5 0,0161336

8 27 8,5 0,0145104

8,9 27 8,5 0,0126768

9,2 27 8,5 0,0121766

9,8 27 8,5 0,011298

10,7 27 8,5 0,0102145

11 27 8,5 0,0099022

11,6 27 8,5 0,0093364

11,9 27 8,5 0,0090791

12,2 27 8,5 0,0088368

Page 84: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

74

12,5 27 8,5 0,0086082

13,1 27 8,5 0,0081875

13,4 27 8,5 0,0079934

13,7 27 8,5 0,0078091

14,9 27 8,5 0,0071555

5,6 30 8,5 0,024226

5,9 30 8,5 0,0212784

6,2 30 8,5 0,0192491

6,5 30 8,5 0,0176974

6,8 30 8,5 0,0164446

7,1 30 8,5 0,0153983

7,4 30 8,5 0,0145048

8 30 8,5 0,0130435

8,3 30 8,5 0,0124345

8,6 30 8,5 0,0118873

8,9 30 8,5 0,0113926

9,2 30 8,5 0,0109421

9,5 30 8,5 0,0105299

9,8 30 8,5 0,0101507

10,7 30 8,5 0,0091746

11 30 8,5 0,0088932

11,3 30 8,5 0,00863

11,9 30 8,5 0,0081513

12,2 30 8,5 0,0079329

12,5 30 8,5 0,0077267

13,7 30 8,5 0,0070059

14 30 8,5 0,0068478

14,3 30 8,5 0,0066971

14,6 30 8,5 0,0065534

5,6 5 9 0,1649189

5,9 5 9 0,1437958

6,2 5 9 0,1302417

6,5 5 9 0,1202336

6,8 5 9 0,1123463

7,1 5 9 0,1058848

7,4 5 9 0,1004513

7,7 5 9 0,0957959

8 5 9 0,0917496

8,3 5 9 0,0881928

8,6 5 9 0,085037

8,9 5 9 0,0822163

9,2 5 9 0,079678

9,5 5 9 0,0773813

9,8 5 9 0,075293

10,1 5 9 0,0733867

10,4 5 9 0,0716393

10,7 5 9 0,0700322

11 5 9 0,0685496

11,3 5 9 0,0671782

11,6 5 9 0,0659066

11,9 5 9 0,0647248

12,2 5 9 0,0636234

12,5 5 9 0,0625959

12,8 5 9 0,0616349

13,1 5 9 0,0607346

13,4 5 9 0,0598899

13,7 5 9 0,0590963

14 5 9 0,0583496

14,3 5 9 0,0576459

14,6 5 9 0,0569822

14,9 5 9 0,056355

5,6 7 9 0,110598

5,9 7 9 0,0968825

6,2 7 9 0,0877403

6,5 7 9 0,0808663

6,8 7 9 0,0753839

7,1 7 9 0,0708499

7,4 7 9 0,0670085

7,7 7 9 0,0636945

8 7 9 0,0607962

8,3 7 9 0,058234

8,6 7 9 0,0559484

8,9 7 9 0,053894

9,2 7 9 0,0520365

9,5 7 9 0,0503473

9,8 7 9 0,048804

10,1 7 9 0,0473883

10,4 7 9 0,0460848

10,7 7 9 0,0448806

11 7 9 0,0437647

11,3 7 9 0,0427279

11,6 7 9 0,0417622

11,9 7 9 0,0408609

12,2 7 9 0,0400178

12,5 7 9 0,0392276

12,8 7 9 0,0384855

13,1 7 9 0,0377878

13,4 7 9 0,0371306

13,7 7 9 0,0365106

14 7 9 0,035925

14,3 7 9 0,0353711

14,6 7 9 0,0348468

14,9 7 9 0,0343496

5,6 10 9 0,0748247

5,9 10 9 0,0656582

6,2 10 9 0,059437

6,5 10 9 0,0547148

6,8 10 9 0,0509233

7,1 10 9 0,0477728

7,4 10 9 0,0450907

7,7 10 9 0,0427682

8 10 9 0,040729

8,3 10 9 0,0389199

8,6 10 9 0,0373006

8,9 10 9 0,0358405

9,2 10 9 0,0345158

9,5 10 9 0,0333071

9,8 10 9 0,0321995

10,1 10 9 0,0311799

10,4 10 9 0,0302381

10,7 10 9 0,0293652

11 10 9 0,0285538

11,3 10 9 0,0277975

11,6 10 9 0,0270908

11,9 10 9 0,0264291

12,2 10 9 0,025808

12,5 10 9 0,0252241

12,8 10 9 0,0246739

13,1 10 9 0,024155

13,4 10 9 0,0236647

13,7 10 9 0,0232006

14 10 9 0,0227608

14,3 10 9 0,0223436

14,6 10 9 0,0219472

14,9 10 9 0,0215704

5,6 12 9 0,0617261

5,9 12 9 0,0541885

6,2 12 9 0,0490444

6,5 12 9 0,0451301

6,8 12 9 0,0419807

7,1 12 9 0,0393598

7,4 12 9 0,0371253

7,7 12 9 0,0351882

8 12 9 0,0334857

8,3 12 9 0,0319738

8,6 12 9 0,0306186

8,9 12 9 0,0293951

9,2 12 9 0,028284

9,5 12 9 0,0272696

9,8 12 9 0,0263384

10,1 12 9 0,0254807

Page 85: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

75

10,4 12 9 0,0246877

10,7 12 9 0,0239516

11 12 9 0,0232667

11,3 12 9 0,0226276

11,6 12 9 0,0220299

11,9 12 9 0,0214695

12,2 12 9 0,0209428

12,5 12 9 0,0204473

12,8 12 9 0,0199797

13,1 12 9 0,0195382

13,4 12 9 0,0191205

13,7 12 9 0,0187248

14 12 9 0,0183494

14,3 12 9 0,0179927

14,6 12 9 0,0176534

14,9 12 9 0,0173304

5,6 15 9 0,0489734

5,9 15 9 0,0430056

6,2 15 9 0,0389168

6,5 15 9 0,0357984

6,8 15 9 0,0332856

7,1 15 9 0,031191

7,4 15 9 0,0294041

7,7 15 9 0,0278529

8 15 9 0,0264885

8,3 15 9 0,0252754

8,6 15 9 0,0241873

8,9 15 9 0,0232044

9,2 15 9 0,0223104

9,5 15 9 0,0214935

9,8 15 9 0,0207432

10,1 15 9 0,0200515

10,4 15 9 0,0194109

10,7 15 9 0,0188163

11 15 9 0,0182623

11,3 15 9 0,0177449

11,6 15 9 0,0172603

11,9 15 9 0,0168055

12,2 15 9 0,0163779

12,5 15 9 0,015975

12,8 15 9 0,0155947

13,1 15 9 0,0152349

13,4 15 9 0,0148944

13,7 15 9 0,0145713

14 15 9 0,0142645

14,3 15 9 0,0139728

14,6 15 9 0,0136949

14,9 15 9 0,01343

5,6 17 9 0,0430706

5,9 17 9 0,0378259

6,2 17 9 0,0342277

6,5 17 9 0,0314804

6,8 17 9 0,0292652

7,1 17 9 0,0274182

7,4 17 9 0,0258419

7,7 17 9 0,0244724

8 17 9 0,0232675

8,3 17 9 0,022196

8,6 17 9 0,0212344

8,9 17 9 0,0203652

9,2 17 9 0,019575

9,5 17 9 0,0188523

9,8 17 9 0,0181882

10,1 17 9 0,0175757

10,4 17 9 0,0170084

10,7 17 9 0,0164816

11 17 9 0,0159904

11,3 17 9 0,0155317

11,6 17 9 0,0151019

11,9 17 9 0,0146984

12,2 17 9 0,0143188

12,5 17 9 0,0139609

12,8 17 9 0,013623

13,1 17 9 0,0133033

13,4 17 9 0,0130003

13,7 17 9 0,0127129

14 17 9 0,0124397

14,3 17 9 0,0121799

14,6 17 9 0,0119324

14,9 17 9 0,0116963

5,6 20 9 0,0364934

5,9 20 9 0,0320528

6,2 20 9 0,0290017

6,5 20 9 0,0266698

6,8 20 9 0,0247892

7,1 20 9 0,0232196

7,4 20 9 0,0218798

7,7 20 9 0,0207155

8 20 9 0,0196904

8,3 20 9 0,0187785

8,6 20 9 0,0179599

8,9 20 9 0,0172198

9,2 20 9 0,0165466

9,5 20 9 0,0159307

9,8 20 9 0,0153646

10,1 20 9 0,014842

10,4 20 9 0,0143582

10,7 20 9 0,0139085

11 20 9 0,0134892

11,3 20 9 0,0130973

11,6 20 9 0,0127301

11,9 20 9 0,0123851

12,2 20 9 0,0120604

12,8 20 9 0,0114649

13,1 20 9 0,0111911

13,4 20 9 0,0109316

13,7 20 9 0,0106853

14 20 9 0,010451

14,3 20 9 0,0102281

14,9 20 9 0,0098131

5,6 22 9 0,0331277

5,9 22 9 0,0290988

6,2 22 9 0,0263272

6,5 22 9 0,0242088

6,8 22 9 0,0224998

7,1 22 9 0,0210737

7,4 22 9 0,0198553

7,7 22 9 0,0187968

8 22 9 0,0178644

8,3 22 9 0,017035

8,6 22 9 0,0162903

8,9 22 9 0,0156171

9,2 22 9 0,0150041

9,5 22 9 0,0144436

9,8 22 9 0,0139285

10,1 22 9 0,0134528

10,4 22 9 0,013012

10,7 22 9 0,0126024

11 22 9 0,0122205

11,3 22 9 0,0118634

11,9 22 9 0,0112143

12,2 22 9 0,0109184

12,5 22 9 0,0106392

13,1 22 9 0,0101255

14,3 22 9 0,0092467

14,6 22 9 0,0090528

5,6 25 9 0,0291063

5,9 25 9 0,0255679

6,2 25 9 0,0231323

6,5 25 9 0,0212695

6,8 25 9 0,019766

Page 86: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

76

7,1 25 9 0,0185112

7,4 25 9 0,0174391

7,7 25 9 0,0165075

8 25 9 0,0156868

8,6 25 9 0,0143008

9,2 25 9 0,0131678

9,5 25 9 0,0126738

9,8 25 9 0,0122197

10,1 25 9 0,0118004

10,4 25 9 0,011412

10,7 25 9 0,0110507

11,6 25 9 0,0101036

11,9 25 9 0,0098261

12,2 25 9 0,0095648

13,1 25 9 0,0088647

13,4 25 9 0,0086555

14,9 25 9 0,0077528

5,6 27 9 0,0269306

5,9 27 9 0,0236572

6,2 27 9 0,0214026

6,5 27 9 0,0196789

6,8 27 9 0,018287

7,1 27 9 0,0171248

7,4 27 9 0,0161321

7,7 27 9 0,0152695

8 27 9 0,0145095

8,9 27 9 0,012676

9,2 27 9 0,0121761

10,4 27 9 0,010549

10,7 27 9 0,0102142

11 27 9 0,0099019

14 27 9 0,0076336

5,6 30 9 0,0242159

5,9 30 9 0,0212734

6,2 30 9 0,0192454

6,5 30 9 0,0176944

6,8 30 9 0,0164422

7,4 30 9 0,0145033

8,6 30 9 0,0118868

10,4 30 9 0,009476

10,7 30 9 0,0091743

12,2 30 9 0,0079327

12,8 30 9 0,0075317

14,3 30 9 0,006697

14,9 30 9 0,0064161

5,6 5 9,5 0,1648476

5,9 5 9,5 0,1437594

6,2 5 9,5 0,1302189

6,5 5 9,5 0,1202174

6,8 5 9,5 0,112334

7,1 5 9,5 0,1058747

7,4 5 9,5 0,1004436

7,7 5 9,5 0,0957896

8 5 9,5 0,0917439

8,3 5 9,5 0,0881883

8,6 5 9,5 0,085033

8,9 5 9,5 0,0822126

9,2 5 9,5 0,0796748

9,5 5 9,5 0,0773786

9,8 5 9,5 0,075291

10,1 5 9,5 0,0733848

10,4 5 9,5 0,0716374

10,7 5 9,5 0,0700306

11 5 9,5 0,0685484

11,3 5 9,5 0,0671769

11,6 5 9,5 0,0659055

11,9 5 9,5 0,0647237

12,2 5 9,5 0,0636226

12,5 5 9,5 0,062595

12,8 5 9,5 0,0616341

13,1 5 9,5 0,0607337

13,4 5 9,5 0,0598893

13,7 5 9,5 0,0590957

14 5 9,5 0,058349

14,3 5 9,5 0,0576456

14,6 5 9,5 0,0569818

14,9 5 9,5 0,0563547

5,6 7 9,5 0,1105549

5,9 7 9,5 0,0968599

6,2 7 9,5 0,0877255

6,5 7 9,5 0,0808562

6,8 7 9,5 0,0753757

7,1 7 9,5 0,0708439

7,4 7 9,5 0,0670031

7,7 7 9,5 0,0636906

8 7 9,5 0,0607928

8,3 7 9,5 0,0582309

8,6 7 9,5 0,0559457

8,9 7 9,5 0,0538918

9,2 7 9,5 0,0520342

9,5 7 9,5 0,0503457

9,8 7 9,5 0,0488026

10,1 7 9,5 0,0473871

10,4 7 9,5 0,0460835

10,7 7 9,5 0,0448794

11 7 9,5 0,0437637

11,3 7 9,5 0,0427271

11,6 7 9,5 0,0417615

11,9 7 9,5 0,0408601

12,2 7 9,5 0,040017

12,5 7 9,5 0,0392269

12,8 7 9,5 0,038485

13,1 7 9,5 0,0377872

13,4 7 9,5 0,0371301

13,7 7 9,5 0,0365103

14 7 9,5 0,0359247

14,3 7 9,5 0,0353708

14,6 7 9,5 0,0348464

14,9 7 9,5 0,0343492

5,6 10 9,5 0,0747968

5,9 10 9,5 0,0656438

6,2 10 9,5 0,0594274

6,5 10 9,5 0,0547081

6,8 10 9,5 0,0509179

7,1 10 9,5 0,0477685

7,4 10 9,5 0,0450872

7,7 10 9,5 0,0427654

8 10 9,5 0,0407269

8,3 10 9,5 0,0389182

8,6 10 9,5 0,0372991

8,9 10 9,5 0,0358389

9,2 10 9,5 0,0345143

9,5 10 9,5 0,033306

9,8 10 9,5 0,0321982

10,1 10 9,5 0,0311789

10,4 10 9,5 0,0302373

10,7 10 9,5 0,0293645

11 10 9,5 0,0285532

11,3 10 9,5 0,0277969

11,6 10 9,5 0,0270903

11,9 10 9,5 0,0264286

12,2 10 9,5 0,0258075

12,5 10 9,5 0,0252236

12,8 10 9,5 0,0246735

13,1 10 9,5 0,0241548

13,4 10 9,5 0,0236644

13,7 10 9,5 0,0232003

14 10 9,5 0,0227605

14,3 10 9,5 0,0223434

14,6 10 9,5 0,0219471

14,9 10 9,5 0,0215701

Page 87: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

77

5,6 12 9,5 0,061705

5,9 12 9,5 0,0541758

6,2 12 9,5 0,0490369

6,5 12 9,5 0,045124

6,8 12 9,5 0,0419761

7,1 12 9,5 0,0393563

7,4 12 9,5 0,0371229

7,7 12 9,5 0,0351858

8 12 9,5 0,0334837

8,3 12 9,5 0,0319719

8,6 12 9,5 0,0306168

8,9 12 9,5 0,0293941

9,2 12 9,5 0,0282831

9,5 12 9,5 0,0272686

9,8 12 9,5 0,0263376

10,1 12 9,5 0,0254799

10,4 12 9,5 0,0246869

10,7 12 9,5 0,0239509

11 12 9,5 0,0232663

11,3 12 9,5 0,0226271

11,6 12 9,5 0,0220295

11,9 12 9,5 0,0214691

12,2 12 9,5 0,0209426

12,5 12 9,5 0,0204469

12,8 12 9,5 0,0199794

13,1 12 9,5 0,019538

13,4 12 9,5 0,0191203

13,7 12 9,5 0,0187245

14 12 9,5 0,018349

14,3 12 9,5 0,0179925

14,6 12 9,5 0,0176532

14,9 12 9,5 0,0173303

5,6 15 9,5 0,0489565

5,9 15 9,5 0,0429964

6,2 15 9,5 0,0389102

6,5 15 9,5 0,0357938

6,8 15 9,5 0,0332817

7,1 15 9,5 0,0311883

7,4 15 9,5 0,0294022

7,7 15 9,5 0,0278512

8 15 9,5 0,0264872

8,3 15 9,5 0,0252742

8,6 15 9,5 0,0241863

8,9 15 9,5 0,0232031

9,2 15 9,5 0,0223096

9,5 15 9,5 0,0214928

9,8 15 9,5 0,0207425

10,1 15 9,5 0,0200508

10,4 15 9,5 0,0194105

10,7 15 9,5 0,0188158

11 15 9,5 0,0182618

11,3 15 9,5 0,0177445

11,6 15 9,5 0,0172599

11,9 15 9,5 0,0168053

12,2 15 9,5 0,0163776

12,5 15 9,5 0,0159747

12,8 15 9,5 0,0155943

13,1 15 9,5 0,0152348

13,4 15 9,5 0,0148941

13,7 15 9,5 0,0145711

14 15 9,5 0,0142643

14,3 15 9,5 0,0139726

14,6 15 9,5 0,0136948

14,9 15 9,5 0,0134299

5,6 17 9,5 0,0430557

5,9 17 9,5 0,0378179

6,2 17 9,5 0,0342222

6,5 17 9,5 0,0314759

6,8 17 9,5 0,0292624

7,1 17 9,5 0,0274157

7,4 17 9,5 0,0258397

7,7 17 9,5 0,0244707

8 17 9,5 0,0232662

8,3 17 9,5 0,0221948

8,6 17 9,5 0,0212333

8,9 17 9,5 0,0203646

9,2 17 9,5 0,0195741

9,5 17 9,5 0,0188515

9,8 17 9,5 0,0181876

10,1 17 9,5 0,0175751

10,4 17 9,5 0,0170082

10,7 17 9,5 0,0164812

11 17 9,5 0,0159901

11,3 17 9,5 0,0155314

11,6 17 9,5 0,0151017

11,9 17 9,5 0,0146981

12,2 17 9,5 0,0143184

12,5 17 9,5 0,0139606

12,8 17 9,5 0,0136227

13,1 17 9,5 0,013303

13,4 17 9,5 0,0130001

13,7 17 9,5 0,0127126

14 17 9,5 0,0124396

14,3 17 9,5 0,0121797

14,6 17 9,5 0,0119322

14,9 17 9,5 0,0116962

5,6 20 9,5 0,0364803

5,9 20 9,5 0,032046

6,2 20 9,5 0,0289972

6,5 20 9,5 0,0266664

6,8 20 9,5 0,0247861

7,1 20 9,5 0,0232178

7,4 20 9,5 0,0218777

7,7 20 9,5 0,0207142

8 20 9,5 0,0196893

8,3 20 9,5 0,0187776

8,6 20 9,5 0,017959

8,9 20 9,5 0,0172191

9,2 20 9,5 0,0165457

9,5 20 9,5 0,0159299

9,8 20 9,5 0,0153641

10,1 20 9,5 0,0148418

10,4 20 9,5 0,0143579

10,7 20 9,5 0,0139081

11 20 9,5 0,0134889

11,3 20 9,5 0,0130969

11,6 20 9,5 0,0127299

11,9 20 9,5 0,0123849

12,2 20 9,5 0,0120601

12,5 20 9,5 0,0117541

12,8 20 9,5 0,0114648

13,1 20 9,5 0,011191

13,7 20 9,5 0,0106851

14 20 9,5 0,010451

14,6 20 9,5 0,0100156

14,9 20 9,5 0,0098129

5,6 22 9,5 0,0331156

5,9 22 9,5 0,0290917

6,2 22 9,5 0,0263235

6,5 22 9,5 0,0242062

6,8 22 9,5 0,0224978

7,1 22 9,5 0,0210719

7,4 22 9,5 0,019854

7,7 22 9,5 0,0187955

8 22 9,5 0,0178637

8,3 22 9,5 0,0170341

8,6 22 9,5 0,0162898

8,9 22 9,5 0,0156163

9,2 22 9,5 0,0150038

9,5 22 9,5 0,014443

10,1 22 9,5 0,0134522

Page 88: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

78

10,4 22 9,5 0,0130118

10,7 22 9,5 0,0126021

11 22 9,5 0,0122202

11,3 22 9,5 0,0118632

12,2 22 9,5 0,0109182

12,8 22 9,5 0,0103751

13,1 22 9,5 0,0101254

14,3 22 9,5 0,0092466

14,6 22 9,5 0,0090526

14,9 22 9,5 0,0088675

5,6 25 9,5 0,0290971

5,9 25 9,5 0,0255631

6,2 25 9,5 0,0231288

6,5 25 9,5 0,0212671

6,8 25 9,5 0,019764

7,1 25 9,5 0,0185099

7,4 25 9,5 0,017438

7,7 25 9,5 0,0165065

8 25 9,5 0,0156858

8,3 25 9,5 0,0149557

8,6 25 9,5 0,0142999

9,5 25 9,5 0,0126733

9,8 25 9,5 0,0122193

10,1 25 9,5 0,0118001

11,3 25 9,5 0,0103986

11,9 25 9,5 0,0098259

12,2 25 9,5 0,0095647

12,5 25 9,5 0,0093181

14,9 25 9,5 0,0077527

5,6 27 9,5 0,0269207

5,9 27 9,5 0,0236512

6,2 27 9,5 0,0213993

6,5 27 9,5 0,0196759

6,8 27 9,5 0,018285

7,1 27 9,5 0,0171233

7,4 27 9,5 0,0161309

7,7 27 9,5 0,0152682

8,3 27 9,5 0,0138324

8,6 27 9,5 0,0132249

8,9 27 9,5 0,0126755

9,5 27 9,5 0,011718

10,1 27 9,5 0,0109087

10,4 27 9,5 0,0105487

10,7 27 9,5 0,0102139

11,3 27 9,5 0,0096097

12,5 27 9,5 0,0086079

13,1 27 9,5 0,0081872

13,7 27 9,5 0,0078088

14,3 27 9,5 0,0074665

14,6 27 9,5 0,0073074

14,9 27 9,5 0,0071554

5,6 30 9,5 0,0242072

5,9 30 9,5 0,0212684

6,2 30 9,5 0,0192425

6,5 30 9,5 0,0176924

7,1 30 9,5 0,0153954

7,4 30 9,5 0,0145023

7,7 30 9,5 0,0137258

10,4 30 9,5 0,0094758

11 30 9,5 0,0088927

11,3 30 9,5 0,0086296

11,6 30 9,5 0,0083828

11,9 30 9,5 0,008151

12,5 30 9,5 0,0077264

13,7 30 9,5 0,0070057

14,3 30 9,5 0,0066969

5,6 5 10 0,1647865

5,9 5 10 0,1437288

6,2 5 10 0,1301979

6,5 5 10 0,1202033

6,8 5 10 0,112323

7,1 5 10 0,1058667

7,4 5 10 0,1004371

7,7 5 10 0,0957838

8 5 10 0,0917398

8,3 5 10 0,0881842

8,6 5 10 0,0850302

8,9 5 10 0,08221

9,2 5 10 0,0796723

9,5 5 10 0,0773766

9,8 5 10 0,075289

10,1 5 10 0,0733827

10,4 5 10 0,0716358

10,7 5 10 0,070029

11 5 10 0,0685468

11,3 5 10 0,0671762

11,6 5 10 0,0659044

11,9 5 10 0,0647225

12,2 5 10 0,0636219

12,5 5 10 0,0625942

12,8 5 10 0,0616334

13,1 5 10 0,0607333

13,4 5 10 0,0598888

13,7 5 10 0,0590951

14 5 10 0,0583485

14,3 5 10 0,057645

14,6 5 10 0,0569814

14,9 5 10 0,0563544

5,6 7 10 0,1105195

5,9 7 10 0,0968401

6,2 7 10 0,0877127

6,5 7 10 0,0808468

6,8 7 10 0,0753686

7,1 7 10 0,070838

7,4 7 10 0,0669992

7,7 7 10 0,0636866

8 7 10 0,0607898

8,3 7 10 0,0582285

8,6 7 10 0,0559435

8,9 7 10 0,0538899

9,2 7 10 0,0520329

9,5 7 10 0,050344

9,8 7 10 0,0488012

10,1 7 10 0,0473857

10,4 7 10 0,0460825

10,7 7 10 0,0448784

11 7 10 0,0437628

11,3 7 10 0,0427261

11,6 7 10 0,0417608

11,9 7 10 0,0408596

12,2 7 10 0,0400165

12,5 7 10 0,0392263

12,8 7 10 0,0384846

13,1 7 10 0,0377867

13,4 7 10 0,0371296

13,7 7 10 0,0365098

14 7 10 0,0359242

14,3 7 10 0,0353704

14,6 7 10 0,0348461

14,9 7 10 0,0343491

5,6 10 10 0,0747734

5,9 10 10 0,0656307

6,2 10 10 0,0594188

6,5 10 10 0,0547019

6,8 10 10 0,0509134

7,1 10 10 0,0477644

7,4 10 10 0,045084

7,7 10 10 0,0427628

8 10 10 0,0407249

8,3 10 10 0,0389161

8,6 10 10 0,0372976

Page 89: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

79

8,9 10 10 0,0358377

9,2 10 10 0,0345134

9,5 10 10 0,0333049

9,8 10 10 0,0321975

10,1 10 10 0,0311781

10,4 10 10 0,0302366

10,7 10 10 0,0293638

11 10 10 0,0285525

11,3 10 10 0,0277965

11,6 10 10 0,0270898

11,9 10 10 0,0264282

12,2 10 10 0,0258071

12,5 10 10 0,0252232

12,8 10 10 0,0246732

13,1 10 10 0,0241543

13,4 10 10 0,0236641

13,7 10 10 0,0232

14 10 10 0,0227602

14,3 10 10 0,0223432

14,6 10 10 0,0219469

14,9 10 10 0,02157

5,6 12 10 0,0616856

5,9 12 10 0,0541652

6,2 12 10 0,0490302

6,5 12 10 0,0451189

6,8 12 10 0,0419722

7,1 12 10 0,0393533

7,4 12 10 0,0371205

7,7 12 10 0,0351842

8 12 10 0,0334824

8,3 12 10 0,0319705

8,6 12 10 0,0306156

8,9 12 10 0,0293931

9,2 12 10 0,0282821

9,5 12 10 0,0272677

9,8 12 10 0,026337

10,1 12 10 0,0254793

10,4 12 10 0,0246862

10,7 12 10 0,0239506

11 12 10 0,0232658

11,3 12 10 0,0226268

11,6 12 10 0,022029

11,9 12 10 0,0214686

12,2 12 10 0,0209421

12,5 12 10 0,0204464

12,8 12 10 0,0199791

13,1 12 10 0,0195378

13,4 12 10 0,0191201

13,7 12 10 0,0187244

14 12 10 0,0183489

14,3 12 10 0,0179923

14,6 12 10 0,0176532

14,9 12 10 0,0173301

5,6 15 10 0,0489409

5,9 15 10 0,0429884

6,2 15 10 0,0389053

6,5 15 10 0,0357894

6,8 15 10 0,0332786

7,1 15 10 0,0311856

7,4 15 10 0,0294001

7,7 15 10 0,0278496

8 15 10 0,0264856

8,3 15 10 0,0252729

8,6 15 10 0,0241854

8,9 15 10 0,0232024

9,2 15 10 0,022309

9,5 15 10 0,0214921

9,8 15 10 0,0207419

10,1 15 10 0,0200502

10,4 15 10 0,0194101

10,7 15 10 0,0188154

11 15 10 0,0182614

11,3 15 10 0,017744

11,6 15 10 0,0172597

11,9 15 10 0,0168049

12,2 15 10 0,0163775

12,5 15 10 0,0159745

12,8 15 10 0,0155943

13,1 15 10 0,0152345

13,4 15 10 0,0148939

13,7 15 10 0,014571

14 15 10 0,0142641

14,3 15 10 0,0139723

14,6 15 10 0,0136947

14,9 15 10 0,0134298

5,6 17 10 0,043043

5,9 17 10 0,0378114

6,2 17 10 0,0342169

6,5 17 10 0,0314731

6,8 17 10 0,0292592

7,1 17 10 0,0274137

7,4 17 10 0,0258377

7,7 17 10 0,0244693

8 17 10 0,023265

8,3 17 10 0,0221939

8,6 17 10 0,0212323

8,9 17 10 0,0203639

9,2 17 10 0,0195734

9,5 17 10 0,0188508

9,8 17 10 0,0181871

10,1 17 10 0,0175749

10,4 17 10 0,0170075

10,7 17 10 0,0164807

11 17 10 0,0159899

11,3 17 10 0,015531

11,6 17 10 0,0151012

11,9 17 10 0,0146978

12,2 17 10 0,0143184

12,5 17 10 0,0139605

12,8 17 10 0,0136225

13,1 17 10 0,0133028

13,4 17 10 0,0129999

13,7 17 10 0,0127125

14 17 10 0,0124394

14,3 17 10 0,0121796

14,6 17 10 0,0119321

14,9 17 10 0,0116961

5,6 20 10 0,0364693

5,9 20 10 0,0320407

6,2 20 10 0,0289927

6,5 20 10 0,0266636

6,8 20 10 0,0247842

7,1 20 10 0,0232157

7,4 20 10 0,0218766

7,7 20 10 0,0207126

8 20 10 0,0196884

8,3 20 10 0,0187767

8,6 20 10 0,0179585

8,9 20 10 0,0172185

9,2 20 10 0,0165452

9,5 20 10 0,0159297

9,8 20 10 0,0153635

10,1 20 10 0,0148412

10,4 20 10 0,0143575

10,7 20 10 0,0139077

11 20 10 0,0134886

11,3 20 10 0,0130968

11,9 20 10 0,0123846

12,2 20 10 0,0120599

12,8 20 10 0,0114646

13,1 20 10 0,0111907

Page 90: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

80

13,7 20 10 0,010685

14,6 20 10 0,0100155

14,9 20 10 0,0098128

5,6 22 10 0,0331067

5,9 22 10 0,0290865

6,2 22 10 0,0263195

6,5 22 10 0,0242031

6,8 22 10 0,0224955

7,1 22 10 0,0210702

7,4 22 10 0,0198523

7,7 22 10 0,0187943

8 22 10 0,0178627

8,3 22 10 0,0170334

8,6 22 10 0,0162892

8,9 22 10 0,0156159

9,2 22 10 0,0150031

9,5 22 10 0,0144428

9,8 22 10 0,0139276

10,1 22 10 0,0134521

10,4 22 10 0,0130115

10,7 22 10 0,0126018

11 22 10 0,0122199

11,3 22 10 0,011863

12,2 22 10 0,010918

12,5 22 10 0,0106388

13,4 22 10 0,0098885

13,7 22 10 0,0096637

14 22 10 0,00945

5,6 25 10 0,0290878

5,9 25 10 0,025558

6,2 25 10 0,0231253

6,5 25 10 0,0212647

6,8 25 10 0,0197621

7,1 25 10 0,0185084

7,4 25 10 0,0174367

7,7 25 10 0,0165055

8,9 25 10 0,0137065

9,2 25 10 0,0131668

9,5 25 10 0,0126728

9,8 25 10 0,012219

11 25 10 0,0107133

11,3 25 10 0,0103984

12,5 25 10 0,009318

12,8 25 10 0,0090851

13,4 25 10 0,0086553

14,9 25 10 0,0077526

5,6 27 10 0,0269134

5,9 27 10 0,0236472

6,2 27 10 0,0213967

6,5 27 10 0,0196744

6,8 27 10 0,018283

7,1 27 10 0,0171224

7,4 27 10 0,0161298

7,7 27 10 0,0152674

8,3 27 10 0,0138318

8,6 27 10 0,0132245

8,9 27 10 0,012675

9,5 27 10 0,0117176

11 27 10 0,0099015

11,6 27 10 0,0093358

5,6 30 10 0,0242001

5,9 30 10 0,0212649

6,2 30 10 0,0192401

6,5 30 10 0,0176907

6,8 30 10 0,0164391

7,1 30 10 0,0153945

7,7 30 10 0,0137251

8,3 30 10 0,0124324

8,6 30 10 0,0118857

8,9 30 10 0,0113911

9,5 30 10 0,0105287

10,1 30 10 0,0097998

11,3 30 10 0,0086294

13,7 30 10 0,0070056

14 30 10 0,0068475

14,9 30 10 0,006416

5,6 5 10,5 0,164734

5,9 5 10,5 0,1437025

6,2 5 10,5 0,1301816

6,5 5 10,5 0,1201914

6,8 5 10,5 0,1123139

7,1 5 10,5 0,1058594

7,4 5 10,5 0,100431

7,7 5 10,5 0,0957795

8 5 10,5 0,0917355

8,3 5 10,5 0,0881812

8,6 5 10,5 0,0850273

8,9 5 10,5 0,0822074

9,2 5 10,5 0,0796704

9,5 5 10,5 0,0773747

9,8 5 10,5 0,0752876

10,1 5 10,5 0,0733817

10,4 5 10,5 0,0716346

10,7 5 10,5 0,0700279

11 5 10,5 0,0685462

11,3 5 10,5 0,0671752

11,6 5 10,5 0,0659036

11,9 5 10,5 0,064722

12,2 5 10,5 0,063621

12,5 5 10,5 0,0625937

12,8 5 10,5 0,0616328

13,1 5 10,5 0,0607328

13,4 5 10,5 0,0598881

13,7 5 10,5 0,0590948

14 5 10,5 0,0583481

14,3 5 10,5 0,0576448

14,6 5 10,5 0,056981

14,9 5 10,5 0,056354

5,6 7 10,5 0,1104878

5,9 7 10,5 0,0968231

6,2 7 10,5 0,0877021

6,5 7 10,5 0,0808386

6,8 7 10,5 0,0753625

7,1 7 10,5 0,0708332

7,4 7 10,5 0,066995

7,7 7 10,5 0,0636838

8 7 10,5 0,060787

8,3 7 10,5 0,0582265

8,6 7 10,5 0,0559418

8,9 7 10,5 0,0538881

9,2 7 10,5 0,0520312

9,5 7 10,5 0,0503426

9,8 7 10,5 0,0488003

10,1 7 10,5 0,047385

10,4 7 10,5 0,0460818

10,7 7 10,5 0,0448776

11 7 10,5 0,0437623

11,3 7 10,5 0,0427256

11,6 7 10,5 0,0417601

11,9 7 10,5 0,0408589

12,2 7 10,5 0,0400159

12,5 7 10,5 0,0392258

12,8 7 10,5 0,038484

13,1 7 10,5 0,0377866

13,4 7 10,5 0,0371293

13,7 7 10,5 0,0365095

14 7 10,5 0,035924

14,3 7 10,5 0,0353703

14,6 7 10,5 0,034846

14,9 7 10,5 0,0343487

5,6 10 10,5 0,0747541

Page 91: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

81

5,9 10 10,5 0,065621

6,2 10 10,5 0,0594118

6,5 10 10,5 0,0546961

6,8 10 10,5 0,0509097

7,1 10 10,5 0,0477612

7,4 10 10,5 0,0450816

7,7 10 10,5 0,0427605

8 10 10,5 0,040723

8,3 10 10,5 0,0389149

8,6 10 10,5 0,0372964

8,9 10 10,5 0,0358365

9,2 10 10,5 0,0345122

9,5 10 10,5 0,033304

9,8 10 10,5 0,0321966

10,1 10 10,5 0,0311774

10,4 10 10,5 0,030236

10,7 10 10,5 0,0293632

11 10 10,5 0,0285522

11,3 10 10,5 0,027796

11,6 10 10,5 0,0270893

11,9 10 10,5 0,0264279

12,2 10 10,5 0,0258069

12,5 10 10,5 0,0252228

12,8 10 10,5 0,0246731

13,1 10 10,5 0,024154

13,4 10 10,5 0,0236638

13,7 10 10,5 0,0231998

14 10 10,5 0,0227601

14,3 10 10,5 0,022343

14,6 10 10,5 0,0219466

14,9 10 10,5 0,0215698

5,6 12 10,5 0,0616701

5,9 12 10,5 0,0541568

6,2 12 10,5 0,0490235

6,5 12 10,5 0,0451148

6,8 12 10,5 0,0419697

7,1 12 10,5 0,0393509

7,4 12 10,5 0,0371183

7,7 12 10,5 0,0351823

8 12 10,5 0,0334805

8,3 12 10,5 0,0319693

8,6 12 10,5 0,0306149

8,9 12 10,5 0,0293918

9,2 12 10,5 0,0282813

9,5 12 10,5 0,0272671

9,8 12 10,5 0,0263363

10,1 12 10,5 0,0254788

10,4 12 10,5 0,024686

10,7 12 10,5 0,02395

11 12 10,5 0,0232652

11,3 12 10,5 0,0226263

11,6 12 10,5 0,0220287

11,9 12 10,5 0,0214684

12,2 12 10,5 0,0209418

12,5 12 10,5 0,0204463

12,8 12 10,5 0,019979

13,1 12 10,5 0,0195375

13,4 12 10,5 0,0191197

13,7 12 10,5 0,0187242

14 12 10,5 0,0183486

14,3 12 10,5 0,0179921

14,6 12 10,5 0,0176529

14,9 12 10,5 0,0173299

5,6 15 10,5 0,0489289

5,9 15 10,5 0,0429817

6,2 15 10,5 0,0389005

6,5 15 10,5 0,035786

6,8 15 10,5 0,0332767

7,1 15 10,5 0,0311839

7,4 15 10,5 0,0293982

7,7 15 10,5 0,0278486

8 15 10,5 0,0264847

8,3 15 10,5 0,025272

8,6 15 10,5 0,0241843

8,9 15 10,5 0,0232015

9,2 15 10,5 0,0223082

9,5 15 10,5 0,0214915

9,8 15 10,5 0,0207417

10,1 15 10,5 0,0200498

10,4 15 10,5 0,0194097

10,7 15 10,5 0,0188151

11 15 10,5 0,0182612

11,3 15 10,5 0,0177437

11,6 15 10,5 0,0172594

11,9 15 10,5 0,0168047

12,2 15 10,5 0,0163771

12,5 15 10,5 0,0159744

12,8 15 10,5 0,0155939

13,1 15 10,5 0,0152344

13,4 15 10,5 0,0148938

13,7 15 10,5 0,0145709

14 15 10,5 0,0142639

14,3 15 10,5 0,0139722

14,6 15 10,5 0,0136946

14,9 15 10,5 0,0134298

5,6 17 10,5 0,0430321

5,9 17 10,5 0,0378053

6,2 17 10,5 0,0342129

6,5 17 10,5 0,0314695

6,8 17 10,5 0,0292574

7,1 17 10,5 0,0274116

7,4 17 10,5 0,0258368

7,7 17 10,5 0,024468

8 17 10,5 0,023264

8,3 17 10,5 0,0221927

8,6 17 10,5 0,0212318

8,9 17 10,5 0,020363

9,2 17 10,5 0,0195728

9,5 17 10,5 0,0188505

9,8 17 10,5 0,0181866

10,1 17 10,5 0,0175742

10,4 17 10,5 0,0170073

10,7 17 10,5 0,0164804

11 17 10,5 0,0159896

11,3 17 10,5 0,0155308

11,6 17 10,5 0,0151011

11,9 17 10,5 0,0146978

12,2 17 10,5 0,0143181

12,5 17 10,5 0,0139603

12,8 17 10,5 0,0136224

13,1 17 10,5 0,0133027

13,4 17 10,5 0,0129997

13,7 17 10,5 0,0127123

14 17 10,5 0,0124394

14,3 17 10,5 0,0121795

14,6 17 10,5 0,0119321

5,6 20 10,5 0,03646

5,9 20 10,5 0,0320345

6,2 20 10,5 0,0289892

6,5 20 10,5 0,0266611

6,8 20 10,5 0,0247822

7,1 20 10,5 0,0232146

7,4 20 10,5 0,0218752

7,7 20 10,5 0,0207121

8 20 10,5 0,0196874

8,3 20 10,5 0,0187761

8,6 20 10,5 0,0179575

8,9 20 10,5 0,0172179

9,2 20 10,5 0,0165449

9,5 20 10,5 0,0159292

9,8 20 10,5 0,0153632

Page 92: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

82

10,1 20 10,5 0,0148409

10,4 20 10,5 0,0143571

10,7 20 10,5 0,0139076

11 20 10,5 0,0134884

12,2 20 10,5 0,0120598

12,5 20 10,5 0,0117536

12,8 20 10,5 0,0114645

13,1 20 10,5 0,0111907

13,4 20 10,5 0,0109312

14 20 10,5 0,0104507

14,3 20 10,5 0,0102279

5,6 22 10,5 0,0330982

5,9 22 10,5 0,0290827

6,2 22 10,5 0,0263163

6,5 22 10,5 0,0242009

6,8 22 10,5 0,0224941

7,1 22 10,5 0,0210686

7,4 22 10,5 0,0198515

7,7 22 10,5 0,0187936

8 22 10,5 0,017862

8,3 22 10,5 0,0170325

8,6 22 10,5 0,0162884

8,9 22 10,5 0,0156154

9,2 22 10,5 0,0150029

9,8 22 10,5 0,0139271

10,1 22 10,5 0,0134516

10,4 22 10,5 0,0130111

10,7 22 10,5 0,0126015

11,3 22 10,5 0,0118627

11,6 22 10,5 0,0115281

11,9 22 10,5 0,0112138

13,1 22 10,5 0,0101251

14,3 22 10,5 0,0092463

14,9 22 10,5 0,0088673

5,6 25 10,5 0,0290804

5,9 25 10,5 0,0255542

6,2 25 10,5 0,0231229

6,5 25 10,5 0,0212627

6,8 25 10,5 0,0197608

7,1 25 10,5 0,018507

7,4 25 10,5 0,0174359

7,7 25 10,5 0,0165047

8,3 25 10,5 0,0149544

8,6 25 10,5 0,0142989

8,9 25 10,5 0,0137061

9,2 25 10,5 0,0131663

9,8 25 10,5 0,0122185

11 25 10,5 0,0107132

11,9 25 10,5 0,0098256

12,8 25 10,5 0,009085

13,7 25 10,5 0,0084566

14 25 10,5 0,0082677

14,3 25 10,5 0,0080878

5,6 27 10,5 0,026907

5,9 27 10,5 0,0236439

6,2 27 10,5 0,0213933

6,5 27 10,5 0,0196718

7,1 27 10,5 0,0171212

7,4 27 10,5 0,0161291

9,2 27 10,5 0,0121748

9,8 27 10,5 0,0112966

10,1 27 10,5 0,0109081

11,3 27 10,5 0,0096093

12,5 27 10,5 0,0086076

13,4 27 10,5 0,0079929

13,7 27 10,5 0,0078086

5,6 30 10,5 0,024194

5,9 30 10,5 0,0212612

6,5 30 10,5 0,0176888

7,7 30 10,5 0,0137244

8,3 30 10,5 0,0124319

8,9 30 10,5 0,0113906

9,2 30 10,5 0,0109405

9,5 30 10,5 0,0105285

9,8 30 10,5 0,0101495

10,7 30 10,5 0,0091737

11,3 30 10,5 0,0086292

13,7 30 10,5 0,0070056

14 30 10,5 0,0068474

5,6 5 11 0,1646872

5,9 5 11 0,1436786

6,2 5 11 0,130166

6,5 5 11 0,1201806

6,8 5 11 0,1123062

7,1 5 11 0,105853

7,4 5 11 0,1004264

7,7 5 11 0,0957747

8 5 11 0,0917321

8,3 5 11 0,088178

8,6 5 11 0,0850248

8,9 5 11 0,0822052

9,2 5 11 0,0796686

9,5 5 11 0,077373

9,8 5 11 0,075286

10,1 5 11 0,0733801

10,4 5 11 0,0716332

10,7 5 11 0,0700271

11 5 11 0,0685449

11,3 5 11 0,0671744

11,6 5 11 0,0659029

11,9 5 11 0,0647211

12,2 5 11 0,0636207

12,5 5 11 0,0625929

12,8 5 11 0,0616325

13,1 5 11 0,0607322

13,4 5 11 0,0598881

13,7 5 11 0,0590945

14 5 11 0,0583478

14,3 5 11 0,0576443

14,6 5 11 0,0569809

14,9 5 11 0,0563537

5,6 7 11 0,1104618

5,9 7 11 0,0968095

6,2 7 11 0,0876927

6,5 7 11 0,0808321

6,8 7 11 0,075358

7,1 7 11 0,0708292

7,4 7 11 0,0669922

7,7 7 11 0,063681

8 7 11 0,060785

8,3 7 11 0,0582244

8,6 7 11 0,0559402

8,9 7 11 0,0538871

9,2 7 11 0,0520298

9,5 7 11 0,0503416

9,8 7 11 0,048799

10,1 7 11 0,047384

10,4 7 11 0,0460809

10,7 7 11 0,0448769

11 7 11 0,0437613

11,3 7 11 0,0427249

11,6 7 11 0,0417596

11,9 7 11 0,0408585

12,2 7 11 0,0400157

12,5 7 11 0,0392256

12,8 7 11 0,0384836

13,1 7 11 0,037786

13,4 7 11 0,0371289

13,7 7 11 0,0365093

14 7 11 0,0359238

14,3 7 11 0,0353699

Page 93: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

83

14,6 7 11 0,0348456

14,9 7 11 0,0343486

5,6 10 11 0,0747371

5,9 10 11 0,0656117

6,2 10 11 0,0594055

6,5 10 11 0,0546917

6,8 10 11 0,0509065

7,1 10 11 0,0477585

7,4 10 11 0,0450793

7,7 10 11 0,042759

8 10 11 0,0407215

8,3 10 11 0,0389137

8,6 10 11 0,0372949

8,9 10 11 0,0358359

9,2 10 11 0,0345115

9,5 10 11 0,0333031

9,8 10 11 0,0321962

10,1 10 11 0,0311768

10,4 10 11 0,0302352

10,7 10 11 0,029363

11 10 11 0,0285515

11,3 10 11 0,0277957

11,6 10 11 0,027089

11,9 10 11 0,0264274

12,2 10 11 0,0258066

12,5 10 11 0,0252228

12,8 10 11 0,0246728

13,1 10 11 0,024154

13,4 10 11 0,0236635

13,7 10 11 0,0231994

14 10 11 0,0227599

14,3 10 11 0,0223427

14,6 10 11 0,0219466

14,9 10 11 0,0215697

5,6 12 11 0,0616567

5,9 12 11 0,05415

6,2 12 11 0,049019

6,5 12 11 0,0451114

6,8 12 11 0,0419667

7,1 12 11 0,0393481

7,4 12 11 0,0371162

7,7 12 11 0,035181

8 12 11 0,0334797

8,3 12 11 0,0319683

8,6 12 11 0,0306139

8,9 12 11 0,0293914

9,2 12 11 0,0282808

9,5 12 11 0,0272665

9,8 12 11 0,0263359

10,1 12 11 0,0254783

10,4 12 11 0,0246855

10,7 12 11 0,0239495

11 12 11 0,0232649

11,3 12 11 0,022626

11,6 12 11 0,0220284

11,9 12 11 0,0214682

12,2 12 11 0,0209416

12,5 12 11 0,020446

12,8 12 11 0,0199788

13,1 12 11 0,0195373

13,4 12 11 0,0191197

13,7 12 11 0,0187239

14 12 11 0,0183486

14,3 12 11 0,0179919

14,6 12 11 0,0176528

14,9 12 11 0,0173299

5,6 15 11 0,0489183

5,9 15 11 0,0429747

6,2 15 11 0,0388961

6,5 15 11 0,0357838

6,8 15 11 0,0332738

7,1 15 11 0,0311826

7,4 15 11 0,0293972

7,7 15 11 0,0278471

8 15 11 0,0264834

8,3 15 11 0,0252712

8,6 15 11 0,0241837

8,9 15 11 0,0232011

9,2 15 11 0,0223079

9,5 15 11 0,0214911

9,8 15 11 0,020741

10,1 15 11 0,0200494

10,4 15 11 0,0194092

10,7 15 11 0,0188145

11 15 11 0,0182607

11,3 15 11 0,0177435

11,6 15 11 0,0172591

11,9 15 11 0,0168045

12,2 15 11 0,016377

12,5 15 11 0,0159741

12,8 15 11 0,0155938

13,1 15 11 0,0152343

13,4 15 11 0,0148937

13,7 15 11 0,0145707

14 15 11 0,0142639

14,3 15 11 0,0139721

14,6 15 11 0,0136943

14,9 15 11 0,0134296

5,6 17 11 0,0430217

5,9 17 11 0,0378003

6,2 17 11 0,0342099

6,5 17 11 0,0314676

6,8 17 11 0,0292556

7,1 17 11 0,0274104

7,4 17 11 0,0258353

7,7 17 11 0,0244674

8 17 11 0,0232631

8,3 17 11 0,0221923

8,6 17 11 0,0212311

8,9 17 11 0,0203624

9,2 17 11 0,0195727

9,5 17 11 0,0188499

9,8 17 11 0,0181865

10,1 17 11 0,0175739

10,4 17 11 0,0170071

10,7 17 11 0,0164802

11 17 11 0,0159894

11,3 17 11 0,0155307

11,6 17 11 0,0151009

11,9 17 11 0,0146975

12,2 17 11 0,0143179

12,5 17 11 0,0139602

12,8 17 11 0,0136223

13,1 17 11 0,0133026

13,4 17 11 0,0129997

14 17 11 0,0124391

14,3 17 11 0,0121793

14,6 17 11 0,011932

14,9 17 11 0,0116959

5,6 20 11 0,0364514

5,9 20 11 0,0320308

6,2 20 11 0,0289872

6,5 20 11 0,0266595

6,8 20 11 0,0247805

7,1 20 11 0,0232129

7,4 20 11 0,0218739

7,7 20 11 0,0207108

8 20 11 0,0196865

8,3 20 11 0,0187753

8,6 20 11 0,0179573

8,9 20 11 0,0172176

Page 94: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

84

9,2 20 11 0,0165445

9,5 20 11 0,0159287

9,8 20 11 0,0153629

10,1 20 11 0,0148405

10,4 20 11 0,014357

10,7 20 11 0,0139072

11 20 11 0,0134881

11,3 20 11 0,0130963

11,6 20 11 0,0127291

11,9 20 11 0,0123843

12,2 20 11 0,0120596

12,8 20 11 0,0114643

13,1 20 11 0,0111905

13,7 20 11 0,0106848

14,3 20 11 0,0102278

14,9 20 11 0,0098127

5,6 22 11 0,0330913

5,9 22 11 0,0290778

6,2 22 11 0,0263134

6,5 22 11 0,0241995

6,8 22 11 0,0224923

7,1 22 11 0,0210673

7,4 22 11 0,0198506

7,7 22 11 0,0187924

8 22 11 0,0178612

8,3 22 11 0,0170322

8,6 22 11 0,0162879

8,9 22 11 0,0156149

9,2 22 11 0,0150023

9,8 22 11 0,0139269

10,1 22 11 0,0134515

10,4 22 11 0,0130108

10,7 22 11 0,0126013

11 22 11 0,0122195

11,6 22 11 0,0115279

11,9 22 11 0,0112137

12,5 22 11 0,0106386

13,4 22 11 0,0098883

14,3 22 11 0,0092463

14,6 22 11 0,0090524

5,6 25 11 0,0290744

5,9 25 11 0,0255498

6,2 25 11 0,0231203

6,5 25 11 0,0212609

6,8 25 11 0,0197592

7,1 25 11 0,0185057

7,4 25 11 0,0174348

7,7 25 11 0,0165041

8 25 11 0,0156837

8,3 25 11 0,014954

9,2 25 11 0,0131662

9,5 25 11 0,0126722

9,8 25 11 0,0122184

10,4 25 11 0,0114109

11,9 25 11 0,0098255

12,2 25 11 0,0095642

12,5 25 11 0,0093178

13,1 25 11 0,0088643

14,3 25 11 0,0080877

14,6 25 11 0,0079162

5,6 27 11 0,0269014

5,9 27 11 0,0236407

6,2 27 11 0,0213916

6,5 27 11 0,0196701

6,8 27 11 0,0182806

7,1 27 11 0,0171198

7,4 27 11 0,0161284

8,9 27 11 0,0126744

10,4 27 11 0,010548

12,2 27 11 0,0088361

13,1 27 11 0,0081869

13,4 27 11 0,0079929

13,7 27 11 0,0078085

14 27 11 0,0076332

14,3 27 11 0,0074663

5,6 30 11 0,0241898

5,9 30 11 0,0212587

6,5 30 11 0,0176877

6,8 30 11 0,0164366

8 30 11 0,0130401

8,9 30 11 0,0113903

9,5 30 11 0,0105281

11,9 30 11 0,0081506

12,2 30 11 0,0079322

12,8 30 11 0,0075313

13,4 30 11 0,0071718

5,6 5 11,5 0,1646468

5,9 5 11,5 0,1436583

6,2 5 11,5 0,1301547

6,5 5 11,5 0,1201718

6,8 5 11,5 0,1122997

7,1 5 11,5 0,1058473

7,4 5 11,5 0,1004211

7,7 5 11,5 0,0957718

8 5 11,5 0,0917291

8,3 5 11,5 0,0881752

8,6 5 11,5 0,0850224

8,9 5 11,5 0,0822034

9,2 5 11,5 0,0796671

9,5 5 11,5 0,0773718

9,8 5 11,5 0,075285

10,1 5 11,5 0,0733794

10,4 5 11,5 0,0716325

10,7 5 11,5 0,0700265

11 5 11,5 0,0685441

11,3 5 11,5 0,0671737

11,6 5 11,5 0,0659022

11,9 5 11,5 0,0647208

12,2 5 11,5 0,06362

12,5 5 11,5 0,0625928

12,8 5 11,5 0,0616318

13,1 5 11,5 0,0607322

13,4 5 11,5 0,0598877

13,7 5 11,5 0,0590944

14 5 11,5 0,0583478

14,3 5 11,5 0,0576442

14,6 5 11,5 0,0569804

14,9 5 11,5 0,0563537

5,6 7 11,5 0,1104373

5,9 7 11,5 0,0967963

6,2 7 11,5 0,0876835

6,5 7 11,5 0,0808255

6,8 7 11,5 0,0753525

7,1 7 11,5 0,0708256

7,4 7 11,5 0,0669893

7,7 7 11,5 0,0636784

8 7 11,5 0,0607831

8,3 7 11,5 0,0582225

8,6 7 11,5 0,0559388

8,9 7 11,5 0,0538859

9,2 7 11,5 0,0520289

9,5 7 11,5 0,0503404

9,8 7 11,5 0,0487981

10,1 7 11,5 0,0473832

10,4 7 11,5 0,0460802

10,7 7 11,5 0,0448762

11 7 11,5 0,043761

11,3 7 11,5 0,0427246

11,6 7 11,5 0,0417592

11,9 7 11,5 0,040858

12,2 7 11,5 0,0400153

Page 95: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

85

12,5 7 11,5 0,0392253

12,8 7 11,5 0,0384835

13,1 7 11,5 0,0377858

13,4 7 11,5 0,0371286

13,7 7 11,5 0,0365091

14 7 11,5 0,0359236

14,3 7 11,5 0,0353697

14,6 7 11,5 0,0348453

14,9 7 11,5 0,0343483

5,6 10 11,5 0,0747226

5,9 10 11,5 0,0656029

6,2 10 11,5 0,0593994

6,5 10 11,5 0,0546884

6,8 10 11,5 0,0509031

7,1 10 11,5 0,0477569

7,4 10 11,5 0,0450774

7,7 10 11,5 0,042757

8 10 11,5 0,0407201

8,3 10 11,5 0,0389123

8,6 10 11,5 0,0372938

8,9 10 11,5 0,0358348

9,2 10 11,5 0,0345109

9,5 10 11,5 0,0333029

9,8 10 11,5 0,0321954

10,1 10 11,5 0,0311762

10,4 10 11,5 0,0302348

10,7 10 11,5 0,0293622

11 10 11,5 0,0285512

11,3 10 11,5 0,0277954

11,6 10 11,5 0,0270886

11,9 10 11,5 0,0264272

12,2 10 11,5 0,0258063

12,5 10 11,5 0,0252223

12,8 10 11,5 0,0246725

13,1 10 11,5 0,0241538

13,4 10 11,5 0,0236634

13,7 10 11,5 0,0231994

14 10 11,5 0,0227597

14,3 10 11,5 0,0223426

14,6 10 11,5 0,0219463

14,9 10 11,5 0,0215695

5,6 12 11,5 0,0616447

5,9 12 11,5 0,0541433

6,2 12 11,5 0,0490139

6,5 12 11,5 0,0451079

6,8 12 11,5 0,0419637

7,1 12 11,5 0,0393464

7,4 12 11,5 0,0371152

7,7 12 11,5 0,0351796

8 12 11,5 0,0334782

8,3 12 11,5 0,031967

8,6 12 11,5 0,0306129

8,9 12 11,5 0,0293906

9,2 12 11,5 0,0282803

9,5 12 11,5 0,0272661

9,8 12 11,5 0,0263352

10,1 12 11,5 0,025478

10,4 12 11,5 0,0246849

10,7 12 11,5 0,0239493

11 12 11,5 0,0232648

11,3 12 11,5 0,0226258

11,6 12 11,5 0,0220282

11,9 12 11,5 0,0214678

12,2 12 11,5 0,0209414

12,5 12 11,5 0,0204458

12,8 12 11,5 0,0199785

13,1 12 11,5 0,0195371

13,4 12 11,5 0,0191195

13,7 12 11,5 0,0187238

14 12 11,5 0,0183484

14,3 12 11,5 0,0179918

14,6 12 11,5 0,0176527

14,9 12 11,5 0,0173299

5,6 15 11,5 0,048908

5,9 15 11,5 0,0429707

6,2 15 11,5 0,0388929

6,5 15 11,5 0,0357804

6,8 15 11,5 0,0332723

7,1 15 11,5 0,0311806

7,4 15 11,5 0,0293962

7,7 15 11,5 0,0278465

8 15 11,5 0,0264827

8,3 15 11,5 0,0252707

8,6 15 11,5 0,0241829

8,9 15 11,5 0,0232006

9,2 15 11,5 0,022307

9,5 15 11,5 0,0214909

9,8 15 11,5 0,0207408

10,1 15 11,5 0,0200491

10,4 15 11,5 0,019409

10,7 15 11,5 0,0188146

11 15 11,5 0,0182607

11,3 15 11,5 0,0177433

11,6 15 11,5 0,0172588

11,9 15 11,5 0,0168044

12,2 15 11,5 0,016377

12,5 15 11,5 0,015974

12,8 15 11,5 0,0155937

13,1 15 11,5 0,015234

13,4 15 11,5 0,0148936

13,7 15 11,5 0,0145704

14 15 11,5 0,0142637

14,3 15 11,5 0,013972

14,6 15 11,5 0,0136943

14,9 15 11,5 0,0134296

5,6 17 11,5 0,0430145

5,9 17 11,5 0,0377946

6,2 17 11,5 0,0342066

6,5 17 11,5 0,0314648

6,8 17 11,5 0,0292541

7,1 17 11,5 0,0274094

7,4 17 11,5 0,0258344

7,7 17 11,5 0,0244665

8 17 11,5 0,0232625

8,3 17 11,5 0,0221919

8,6 17 11,5 0,0212309

8,9 17 11,5 0,0203622

9,2 17 11,5 0,0195721

9,5 17 11,5 0,0188499

9,8 17 11,5 0,0181859

10,1 17 11,5 0,0175739

10,4 17 11,5 0,0170068

10,7 17 11,5 0,0164799

11 17 11,5 0,0159893

11,3 17 11,5 0,0155305

11,6 17 11,5 0,0151008

11,9 17 11,5 0,0146973

12,2 17 11,5 0,0143177

12,5 17 11,5 0,0139599

12,8 17 11,5 0,013622

13,1 17 11,5 0,0133024

13,4 17 11,5 0,0129996

13,7 17 11,5 0,0127121

14 17 11,5 0,0124391

14,3 17 11,5 0,0121793

14,6 17 11,5 0,0119319

14,9 17 11,5 0,0116958

5,6 20 11,5 0,0364454

5,9 20 11,5 0,032027

6,2 20 11,5 0,0289834

6,5 20 11,5 0,0266572

Page 96: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

86

6,8 20 11,5 0,024779

7,1 20 11,5 0,0232119

7,4 20 11,5 0,0218736

7,7 20 11,5 0,0207104

8 20 11,5 0,0196859

8,3 20 11,5 0,0187747

8,6 20 11,5 0,0179565

8,9 20 11,5 0,0172173

9,2 20 11,5 0,016544

9,5 20 11,5 0,0159284

9,8 20 11,5 0,0153624

10,1 20 11,5 0,0148404

10,4 20 11,5 0,0143566

10,7 20 11,5 0,0139071

11 20 11,5 0,013488

11,3 20 11,5 0,0130961

11,6 20 11,5 0,012729

11,9 20 11,5 0,0123842

12,5 20 11,5 0,0117534

12,8 20 11,5 0,0114642

13,1 20 11,5 0,0111904

13,4 20 11,5 0,010931

13,7 20 11,5 0,0106847

5,6 22 11,5 0,0330846

5,9 22 11,5 0,0290742

6,2 22 11,5 0,0263111

6,5 22 11,5 0,0241974

6,8 22 11,5 0,0224909

7,1 22 11,5 0,0210664

7,4 22 11,5 0,0198492

7,7 22 11,5 0,0187917

8 22 11,5 0,0178608

8,3 22 11,5 0,0170315

8,6 22 11,5 0,0162876

8,9 22 11,5 0,0156145

9,2 22 11,5 0,0150022

9,5 22 11,5 0,0144416

9,8 22 11,5 0,0139267

10,1 22 11,5 0,0134511

10,7 22 11,5 0,0126011

11 22 11,5 0,0122193

11,3 22 11,5 0,0118624

11,9 22 11,5 0,0112135

12,5 22 11,5 0,0106384

12,8 22 11,5 0,0103746

13,4 22 11,5 0,0098882

13,7 22 11,5 0,0096634

14,3 22 11,5 0,0092462

5,6 25 11,5 0,0290694

5,9 25 11,5 0,0255474

6,2 25 11,5 0,0231182

6,5 25 11,5 0,0212593

6,8 25 11,5 0,0197581

7,1 25 11,5 0,018505

8,3 25 11,5 0,0149534

9,5 25 11,5 0,0126721

10,1 25 11,5 0,011799

10,4 25 11,5 0,0114107

10,7 25 11,5 0,0110496

11,6 25 11,5 0,0101027

13,7 25 11,5 0,0084564

5,6 27 11,5 0,0268948

5,9 27 11,5 0,0236377

6,2 27 11,5 0,0213892

6,5 27 11,5 0,0196694

6,8 27 11,5 0,0182793

7,7 27 11,5 0,0152656

8,3 27 11,5 0,0138303

11,6 27 11,5 0,0093354

11,9 27 11,5 0,0090782

14,9 27 11,5 0,0071551

5,6 30 11,5 0,0241849

5,9 30 11,5 0,0212561

6,5 30 11,5 0,0176864

6,8 30 11,5 0,0164359

7,1 30 11,5 0,0153916

8,3 30 11,5 0,0124312

8,6 30 11,5 0,0118846

8,9 30 11,5 0,0113901

9,8 30 11,5 0,0101491

10,1 30 11,5 0,0097992

10,4 30 11,5 0,0094749

10,7 30 11,5 0,0091734

13,4 30 11,5 0,0071717

14 30 11,5 0,0068473

5,6 5 12 0,1646127

5,9 5 12 0,1436413

6,2 5 12 0,1301417

6,5 5 12 0,120163

6,8 5 12 0,1122932

7,1 5 12 0,1058432

7,4 5 12 0,1004183

7,7 5 12 0,0957684

8 5 12 0,0917269

8,3 5 12 0,0881737

8,6 5 12 0,0850204

8,9 5 12 0,0822019

9,2 5 12 0,0796654

9,5 5 12 0,0773707

9,8 5 12 0,0752836

10,1 5 12 0,0733783

10,4 5 12 0,0716317

10,7 5 12 0,0700256

11 5 12 0,0685439

11,3 5 12 0,067173

11,6 5 12 0,0659019

11,9 5 12 0,0647205

12,2 5 12 0,0636198

12,5 5 12 0,0625922

12,8 5 12 0,0616316

13,1 5 12 0,0607318

13,4 5 12 0,0598875

13,7 5 12 0,059094

14 5 12 0,0583473

14,3 5 12 0,0576439

14,6 5 12 0,0569802

14,9 5 12 0,0563537

5,6 7 12 0,110416

5,9 7 12 0,096786

6,2 7 12 0,0876763

6,5 7 12 0,0808209

6,8 7 12 0,075349

7,1 7 12 0,070823

7,4 7 12 0,0669862

7,7 7 12 0,0636764

8 7 12 0,0607814

8,3 7 12 0,0582212

8,6 7 12 0,0559369

8,9 7 12 0,0538847

9,2 7 12 0,0520282

9,5 7 12 0,0503402

9,8 7 12 0,0487975

10,1 7 12 0,0473824

10,4 7 12 0,0460796

10,7 7 12 0,044876

11 7 12 0,0437603

11,3 7 12 0,0427239

11,6 7 12 0,041759

11,9 7 12 0,040858

12,2 7 12 0,0400149

12,5 7 12 0,039225

Page 97: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

87

12,8 7 12 0,0384834

13,1 7 12 0,0377855

13,4 7 12 0,0371286

13,7 7 12 0,0365087

14 7 12 0,0359233

14,3 7 12 0,0353697

14,6 7 12 0,0348454

14,9 7 12 0,0343483

5,6 10 12 0,0747093

5,9 10 12 0,0655964

6,2 10 12 0,0593948

6,5 10 12 0,0546846

6,8 10 12 0,0509008

7,1 10 12 0,0477542

7,4 10 12 0,0450759

7,7 10 12 0,0427555

8 10 12 0,0407186

8,3 10 12 0,0389113

8,6 10 12 0,037293

8,9 10 12 0,0358341

9,2 10 12 0,0345099

9,5 10 12 0,0333022

9,8 10 12 0,0321951

10,1 10 12 0,0311758

10,4 10 12 0,0302344

10,7 10 12 0,0293622

11 10 12 0,0285509

11,3 10 12 0,0277948

11,6 10 12 0,0270883

11,9 10 12 0,0264269

12,2 10 12 0,025806

12,5 10 12 0,0252223

12,8 10 12 0,0246724

13,1 10 12 0,0241535

13,4 10 12 0,0236632

13,7 10 12 0,0231994

14 10 12 0,0227596

14,3 10 12 0,0223425

14,6 10 12 0,0219463

14,9 10 12 0,0215693

5,6 12 12 0,0616344

5,9 12 12 0,0541366

6,2 12 12 0,0490101

6,5 12 12 0,0451051

6,8 12 12 0,0419625

7,1 12 12 0,0393444

7,4 12 12 0,0371132

7,7 12 12 0,0351785

8 12 12 0,0334778

8,3 12 12 0,0319662

8,6 12 12 0,0306125

8,9 12 12 0,02939

9,2 12 12 0,0282793

9,5 12 12 0,0272656

9,8 12 12 0,0263347

10,1 12 12 0,0254778

10,4 12 12 0,0246848

10,7 12 12 0,0239491

11 12 12 0,0232642

11,3 12 12 0,0226257

11,6 12 12 0,0220281

11,9 12 12 0,0214676

12,2 12 12 0,0209413

12,5 12 12 0,0204459

12,8 12 12 0,0199784

13,1 12 12 0,019537

13,4 12 12 0,0191192

13,7 12 12 0,0187236

14 12 12 0,0183484

14,3 12 12 0,0179916

14,6 12 12 0,0176525

14,9 12 12 0,0173298

5,6 15 12 0,0489015

5,9 15 12 0,0429645

6,2 15 12 0,0388898

6,5 15 12 0,0357794

6,8 15 12 0,0332705

7,1 15 12 0,0311795

7,4 15 12 0,0293944

7,7 15 12 0,0278449

8 15 12 0,0264824

8,3 15 12 0,0252699

8,6 15 12 0,0241825

8,9 15 12 0,0232003

9,2 15 12 0,0223068

9,5 15 12 0,0214903

9,8 15 12 0,0207406

10,1 15 12 0,0200491

10,4 15 12 0,0194088

10,7 15 12 0,0188142

11 15 12 0,0182606

11,3 15 12 0,017743

11,6 15 12 0,0172587

11,9 15 12 0,0168044

12,2 15 12 0,0163769

12,5 15 12 0,0159738

12,8 15 12 0,0155937

13,1 15 12 0,0152341

13,4 15 12 0,0148935

13,7 15 12 0,0145704

14 15 12 0,0142637

14,3 15 12 0,0139719

14,6 15 12 0,0136942

14,9 15 12 0,0134295

5,6 17 12 0,0430069

5,9 17 12 0,0377905

6,2 17 12 0,034204

6,5 17 12 0,0314632

6,8 17 12 0,0292524

7,1 17 12 0,0274077

7,4 17 12 0,0258334

7,7 17 12 0,024466

8 17 12 0,0232619

8,3 17 12 0,0221913

8,6 17 12 0,0212302

8,9 17 12 0,0203615

9,2 17 12 0,0195715

9,5 17 12 0,0188496

9,8 17 12 0,0181857

10,1 17 12 0,0175734

10,4 17 12 0,0170066

10,7 17 12 0,0164799

11 17 12 0,015989

11,3 17 12 0,0155303

11,6 17 12 0,0151006

11,9 17 12 0,0146971

12,2 17 12 0,0143178

12,5 17 12 0,0139599

12,8 17 12 0,013622

13,1 17 12 0,0133024

14 17 12 0,0124391

14,6 17 12 0,0119318

14,9 17 12 0,0116957

5,6 20 12 0,0364395

5,9 20 12 0,032024

6,2 20 12 0,0289811

6,5 20 12 0,0266552

6,8 20 12 0,0247785

7,1 20 12 0,0232112

7,4 20 12 0,0218725

7,7 20 12 0,0207093

Page 98: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

88

8 20 12 0,0196858

8,3 20 12 0,018774

8,6 20 12 0,0179561

8,9 20 12 0,0172166

9,2 20 12 0,0165439

9,5 20 12 0,0159279

9,8 20 12 0,0153624

10,1 20 12 0,0148403

10,4 20 12 0,0143563

11 20 12 0,0134877

11,6 20 12 0,0127289

12,5 20 12 0,0117533

12,8 20 12 0,011464

13,4 20 12 0,0109309

13,7 20 12 0,0106845

14 20 12 0,0104505

5,6 22 12 0,0330787

5,9 22 12 0,0290715

6,2 22 12 0,0263089

6,5 22 12 0,0241959

6,8 22 12 0,02249

7,1 22 12 0,021066

7,7 22 12 0,0187915

8 22 12 0,0178603

8,3 22 12 0,0170311

9,2 22 12 0,0150019

9,8 22 12 0,0139264

10,4 22 12 0,0130106

10,7 22 12 0,012601

11,9 22 12 0,0112133

12,2 22 12 0,0109174

13,4 22 12 0,0098881

13,7 22 12 0,0096634

14 22 12 0,0094497

5,6 25 12 0,0290649

5,9 25 12 0,0255443

6,2 25 12 0,0231163

6,5 25 12 0,0212584

7,1 25 12 0,0185046

7,4 25 12 0,0174335

8 25 12 0,0156828

8,3 25 12 0,0149531

8,9 25 12 0,013705

9,2 25 12 0,0131654

10,4 25 12 0,0114105

11,9 25 12 0,0098252

12,8 25 12 0,0090847

14,3 25 12 0,0080876

14,9 25 12 0,0077524

5,6 27 12 0,0268915

5,9 27 12 0,0236348

6,2 27 12 0,0213881

7,1 27 12 0,0171183

7,4 27 12 0,0161271

7,7 27 12 0,0152651

8,3 27 12 0,0138299

9,2 27 12 0,012174

10,1 27 12 0,0109076

10,4 27 12 0,0105477

10,7 27 12 0,0102131

11,3 27 12 0,0096089

13,1 27 12 0,0081867

5,6 30 12 0,02418

6,2 30 12 0,0192324

6,5 30 12 0,0176848

7,1 30 12 0,0153911

7,7 30 12 0,0137227

8,3 30 12 0,0124309

8,9 30 12 0,0113898

9,2 30 12 0,0109398

10,7 30 12 0,0091733

Page 99: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

89

APPENDIX – B

First Group of Testing Data:

Lo/Do n C Pkr ANN Result

Absolute Error %

5,6 4 3 0,2320 0,2209 4,765

6,4 4 3 0,1663 0,1616 2,802

7,2 4 3 0,1402 0,1361 2,928

8 4 3 0,1243 0,1207 2,923

8,8 4 3 0,1134 0,11 2,985

9,6 4 3 0,1053 0,102 3,154

10,4 4 3 0,0991 0,0959 3,262

11,2 4 3 0,0942 0,0911 3,338

12 4 3 0,0903 0,0872 3,434

12,8 4 3 0,0871 0,084 3,515

13,6 4 3 0,0844 0,0813 3,629

14,4 4 3 0,0821 0,0791 3,640

15,2 4 3 0,0802 0,0771 3,808

16 4 3 0,0785 0,0753 4,065

5,6 6 3 0,1368 0,1367 0,074

6,4 6 3 0,1002 0,1003 0,092

7,2 6 3 0,0838 0,0838 0,033

8 6 3 0,0734 0,0734 0,024

8,8 6 3 0,0660 0,066 0,042

9,6 6 3 0,0605 0,0605 0,006

10,4 6 3 0,0562 0,0562 0,051

11,2 6 3 0,0527 0,0528 0,196

12 6 3 0,0498 0,05 0,307

12,8 6 3 0,0475 0,0476 0,269

13,6 6 3 0,0455 0,0456 0,291

14,4 6 3 0,0438 0,0438 0,098

15,2 6 3 0,0423 0,0423 0,037

16 6 3 0,0410 0,0409 0,258

5,6 8 3 0,0984 0,0981 0,256

6,4 8 3 0,0723 0,0722 0,164

7,2 8 3 0,0602 0,06 0,303

8 8 3 0,0524 0,0523 0,190

8,8 8 3 0,0468 0,0467 0,278

9,6 8 3 0,0426 0,0424 0,471

10,4 8 3 0,0393 0,0391 0,416

11,2 8 3 0,0366 0,0365 0,158

12 8 3 0,0343 0,0343 0,057

12,8 8 3 0,0324 0,0324 0,119

13,6 8 3 0,0308 0,0308 0,122

14,4 8 3 0,0295 0,0294 0,204

15,2 8 3 0,0283 0,0281 0,582

16 8 3 0,0272 0,0269 1,171

5,6 11 3 0,0697 0,0697 0,018

6,4 11 3 0,0513 0,0513 0,071

7,2 11 3 0,0426 0,0426 0,041

8 11 3 0,0369 0,0369 0,048

8,8 11 3 0,0328 0,0327 0,411

9,6 11 3 0,0297 0,0296 0,381

10,4 11 3 0,0272 0,0272 0,125

11,2 11 3 0,0252 0,0252 0,043

12 11 3 0,0235 0,0235 0,111

12,8 11 3 0,0221 0,0221 0,004

13,6 11 3 0,0209 0,0209 0,098

14,4 11 3 0,0198 0,0198 0,109

15,2 11 3 0,0189 0,0188 0,514

16 11 3 0,0181 0,018 0,458

5,6 13 3 0,0585 0,0585 0,007

6,4 13 3 0,0431 0,0431 0,006

7,2 13 3 0,0357 0,0357 0,023

8 13 3 0,0309 0,0309 0,041

8,8 13 3 0,0274 0,0274 0,174

9,6 13 3 0,0248 0,0247 0,373

10,4 13 3 0,0227 0,0226 0,348

11,2 13 3 0,0210 0,0209 0,240

12 13 3 0,0195 0,0195 0,038

12,8 13 3 0,0183 0,0183 0,090

13,6 13 3 0,0172 0,0173 0,393

14,4 13 3 0,0163 0,0163 0,119

15,2 13 3 0,0155 0,0155 0,126

16 13 3 0,0148 0,0147 0,764

5,6 16 3 0,0472 0,0472 0,000

6,4 16 3 0,0348 0,0347 0,227

7,2 16 3 0,0288 0,0287 0,303

8 16 3 0,0249 0,0248 0,356

8,8 16 3 0,0221 0,022 0,298

9,6 16 3 0,0199 0,0198 0,495

10,4 16 3 0,0182 0,0181 0,383

11,2 16 3 0,0168 0,0167 0,314

12 16 3 0,0156 0,0156 0,209

12,8 16 3 0,0146 0,0146 0,274

13,6 16 3 0,0137 0,0137 0,054

14,4 16 3 0,0129 0,0129 0,290

15,2 16 3 0,0123 0,0122 0,605

16 16 3 0,0117 0,0116 0,747

Page 100: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

90

5,6 18 3 0,0418 0,0418 0,083

6,4 18 3 0,0308 0,0308 0,092

7,2 18 3 0,0255 0,0255 0,026

8 18 3 0,0220 0,022 0,183

8,8 18 3 0,0195 0,0195 0,145

9,6 18 3 0,0176 0,0175 0,557

10,4 18 3 0,0161 0,016 0,354

11,2 18 3 0,0148 0,0148 0,049

12 18 3 0,0137 0,0137 0,250

12,8 18 3 0,0128 0,0128 0,265

13,6 18 3 0,0121 0,0121 0,350

14,4 18 3 0,0114 0,0114 0,161

15,2 18 3 0,0108 0,0108 0,120

16 18 3 0,0103 0,0102 0,586

5,6 20 3 0,0376 0,0375 0,196

6,4 20 3 0,0277 0,0276 0,325

7,2 20 3 0,0229 0,0229 0,014

8 20 3 0,0198 0,0197 0,418

8,8 20 3 0,0175 0,0175 0,115

9,6 20 3 0,0158 0,0157 0,509

10,4 20 3 0,0144 0,0143 0,629

11,2 20 3 0,0132 0,0132 0,376

12 20 3 0,0123 0,0123 0,048

12,8 20 3 0,0115 0,0115 0,170

13,6 20 3 0,0108 0,0108 0,198

14,4 20 3 0,0102 0,0102 0,328

15,2 20 3 0,0096 0,0096 0,293

16 20 3 0,0092 0,0091 0,553

5,6 23 3 0,0326 0,0326 0,008

6,4 23 3 0,0240 0,024 0,116

7,2 23 3 0,0199 0,0198 0,342

8 23 3 0,0172 0,0171 0,315

8,8 23 3 0,0152 0,0151 0,559

9,6 23 3 0,0137 0,0136 0,510

10,4 23 3 0,0125 0,0124 0,470

11,2 23 3 0,0115 0,0114 0,556

12 23 3 0,0106 0,0106 0,281

12,8 23 3 0,0099 0,0099 0,195

13,6 23 3 0,0093 0,0093 0,064

14,4 23 3 0,0088 0,0088 0,333

15,2 23 3 0,0083 0,0083 0,007

16 23 3 0,0079 0,0078 1,028

5,6 25 3 0,0300 0,0299 0,213

6,4 25 3 0,0221 0,022 0,379

7,2 25 3 0,0183 0,0182 0,315

8 25 3 0,0158 0,0157 0,384

8,8 25 3 0,0139 0,0139 0,344

9,6 25 3 0,0126 0,0125 0,423

10,4 25 3 0,0114 0,0114 0,330

11,2 25 3 0,0105 0,0105 0,202

12 25 3 0,0098 0,0098 0,484

12,8 25 3 0,0091 0,0091 0,025

13,6 25 3 0,0085 0,0085 0,376

14,4 25 3 0,0080 0,008 0,477

15,2 25 3 0,0076 0,0076 0,044

16 25 3 0,0072 0,0072 0,236

5,6 28 3 0,0267 0,0266 0,460

6,4 28 3 0,0197 0,0196 0,485

7,2 28 3 0,0163 0,0163 0,121

8 28 3 0,0141 0,014 0,360

8,8 28 3 0,0124 0,0124 0,254

9,6 28 3 0,0112 0,0112 0,133

10,4 28 3 0,0102 0,0102 0,117

11,2 28 3 0,0094 0,0094 0,335

12 28 3 0,0087 0,0087 0,217

12,8 28 3 0,0081 0,0081 0,062

13,6 28 3 0,0076 0,0076 0,151

14,4 28 3 0,0071 0,0071 0,648

15,2 28 3 0,0068 0,0067 0,836

16 28 3 0,0064 0,0064 0,159

5,6 30 3 0,0249 0,0247 0,910

6,4 30 3 0,0184 0,0183 0,393

7,2 30 3 0,0152 0,0152 0,098

8 30 3 0,0131 0,0131 0,030

8,8 30 3 0,0116 0,0116 0,065

9,6 30 3 0,0104 0,0104 0,274

10,4 30 3 0,0095 0,0095 0,027

11,2 30 3 0,0087 0,0087 0,367

12 30 3 0,0081 0,0081 0,127

12,8 30 3 0,0075 0,0075 0,557

13,6 30 3 0,0071 0,0071 0,442

14,4 30 3 0,0067 0,0066 0,831

15,2 30 3 0,0063 0,0063 0,146

16 30 3 0,0060 0,0059 1,121

5,6 32 3 0,0234 0,0231 1,104

6,4 32 3 0,0172 0,0171 0,673

7,2 32 3 0,0142 0,0142 0,200

8 32 3 0,0123 0,0122 0,629

8,8 32 3 0,0109 0,0108 0,552

9,6 32 3 0,0098 0,0097 0,700

10,4 32 3 0,0089 0,0089 0,055

11,2 32 3 0,0082 0,0082 0,281

12 32 3 0,0076 0,0076 0,338

12,8 32 3 0,0071 0,0071 0,560

13,6 32 3 0,0066 0,0066 0,245

14,4 32 3 0,0062 0,0062 0,452

Page 101: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

91

15,2 32 3 0,0059 0,0058 1,459

16 32 3 0,0056 0,0055 1,464

5,6 35 3 0,0213 0,0209 2,079

6,4 35 3 0,0157 0,0155 1,472

7,2 35 3 0,0130 0,0129 0,774

8 35 3 0,0112 0,0111 1,038

8,8 35 3 0,0099 0,0099 0,206

9,6 35 3 0,0089 0,0089 0,247

10,4 35 3 0,0081 0,0081 0,284

11,2 35 3 0,0075 0,0074 0,885

12 35 3 0,0069 0,0069 0,212

12,8 35 3 0,0064 0,0064 0,685

13,6 35 3 0,0060 0,006 0,620

14,4 35 3 0,0057 0,0056 1,444

15,2 35 3 0,0054 0,0053 1,278

16 35 3 0,0051 0,005 1,766

5,6 37 3 0,0202 0,0197 2,397

6,4 37 3 0,0149 0,0146 1,861

7,2 37 3 0,0123 0,0121 1,575

8 37 3 0,0106 0,0105 0,999

8,8 37 3 0,0094 0,0093 0,850

9,6 37 3 0,0084 0,0083 1,602

10,4 37 3 0,0077 0,0076 1,031

11,2 37 3 0,0071 0,007 0,813

12 37 3 0,0065 0,0065 0,543

12,8 37 3 0,0061 0,006 1,480

13,6 37 3 0,0057 0,0056 1,844

14,4 37 3 0,0054 0,0053 1,280

15,2 37 3 0,0051 0,005 1,418

16 37 3 0,0048 0,0047 2,246

5,6 40 3 0,0187 0,0179 4,090

6,4 40 3 0,0138 0,0133 3,315

7,2 40 3 0,0114 0,0111 2,347

8 40 3 0,0098 0,0096 2,097

8,8 40 3 0,0087 0,0085 1,975

9,6 40 3 0,0078 0,0076 2,530

10,4 40 3 0,0071 0,007 1,376

11,2 40 3 0,0065 0,0064 1,875

12 40 3 0,0060 0,0059 2,305

12,8 40 3 0,0056 0,0055 2,257

13,6 40 3 0,0053 0,0052 1,339

14,4 40 3 0,0050 0,0049 1,190

15,2 40 3 0,0047 0,0046 1,796

16 40 3 0,0044 0,0043 3,146

5,6 4 7,2 0,2221 0,2147 3,318

6,4 4 7,2 0,1643 0,1599 2,685

7,2 4 7,2 0,1393 0,1356 2,646

8 4 7,2 0,1238 0,1205 2,667

8,8 4 7,2 0,1130 0,1099 2,781

9,6 4 7,2 0,1051 0,1019 3,036

10,4 4 7,2 0,0990 0,0958 3,205

11,2 4 7,2 0,0941 0,091 3,325

12 4 7,2 0,0902 0,0872 3,342

12,8 4 7,2 0,0870 0,084 3,445

13,6 4 7,2 0,0843 0,0813 3,576

14,4 4 7,2 0,0821 0,079 3,721

15,2 4 7,2 0,0801 0,077 3,903

16 4 7,2 0,0785 0,0753 4,043

5,6 6 7,2 0,1324 0,1328 0,269

6,4 6 7,2 0,0991 0,0992 0,076

7,2 6 7,2 0,0832 0,0834 0,194

8 6 7,2 0,0731 0,0733 0,324

8,8 6 7,2 0,0658 0,066 0,278

9,6 6 7,2 0,0603 0,0605 0,251

10,4 6 7,2 0,0561 0,0562 0,243

11,2 6 7,2 0,0526 0,0528 0,351

12 6 7,2 0,0498 0,05 0,433

12,8 6 7,2 0,0474 0,0476 0,372

13,6 6 7,2 0,0454 0,0456 0,377

14,4 6 7,2 0,0437 0,0438 0,169

15,2 6 7,2 0,0423 0,0423 0,097

16 6 7,2 0,0410 0,0409 0,208

5,6 8 7,2 0,0955 0,0953 0,181

6,4 8 7,2 0,0716 0,0714 0,222

7,2 8 7,2 0,0598 0,0598 0,005

8 8 7,2 0,0522 0,0522 0,055

8,8 8 7,2 0,0467 0,0466 0,169

9,6 8 7,2 0,0425 0,0424 0,220

10,4 8 7,2 0,0392 0,0391 0,215

11,2 8 7,2 0,0365 0,0365 0,006

12 8 7,2 0,0343 0,0343 0,079

12,8 8 7,2 0,0324 0,0324 0,005

13,6 8 7,2 0,0308 0,0308 0,025

14,4 8 7,2 0,0294 0,0294 0,121

15,2 8 7,2 0,0282 0,0281 0,511

16 8 7,2 0,0272 0,0269 1,110

5,6 11 7,2 0,0678 0,0677 0,099

6,4 11 7,2 0,0508 0,0508 0,013

7,2 11 7,2 0,0423 0,0424 0,198

8 11 7,2 0,0368 0,0368 0,117

8,8 11 7,2 0,0327 0,0327 0,085

9,6 11 7,2 0,0296 0,0296 0,126

10,4 11 7,2 0,0272 0,0272 0,081

11,2 11 7,2 0,0252 0,0252 0,127

12 11 7,2 0,0235 0,0235 0,031

12,8 11 7,2 0,0221 0,0221 0,117

Page 102: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

92

13,6 11 7,2 0,0209 0,0209 0,203

14,4 11 7,2 0,0198 0,0198 0,018

15,2 11 7,2 0,0189 0,0188 0,435

16 11 7,2 0,0181 0,018 0,389

5,6 13 7,2 0,0569 0,0569 0,007

6,4 13 7,2 0,0427 0,0427 0,105

7,2 13 7,2 0,0355 0,0355 0,040

8 13 7,2 0,0308 0,0308 0,072

8,8 13 7,2 0,0274 0,0273 0,212

9,6 13 7,2 0,0247 0,0247 0,117

10,4 13 7,2 0,0226 0,0226 0,141

11,2 13 7,2 0,0209 0,0209 0,068

12 13 7,2 0,0195 0,0195 0,107

12,8 13 7,2 0,0183 0,0183 0,213

13,6 13 7,2 0,0172 0,0173 0,500

14,4 13 7,2 0,0163 0,0163 0,026

15,2 13 7,2 0,0155 0,0155 0,044

16 13 7,2 0,0148 0,0147 0,693

5,6 16 7,2 0,0459 0,0459 0,041

6,4 16 7,2 0,0344 0,0344 0,069

7,2 16 7,2 0,0286 0,0286 0,029

8 16 7,2 0,0248 0,0248 0,080

8,8 16 7,2 0,0220 0,022 0,029

9,6 16 7,2 0,0198 0,0198 0,238

10,4 16 7,2 0,0181 0,0181 0,175

11,2 16 7,2 0,0167 0,0167 0,142

12 16 7,2 0,0155 0,0156 0,356

12,8 16 7,2 0,0145 0,0146 0,400

13,6 16 7,2 0,0137 0,0137 0,162

14,4 16 7,2 0,0129 0,0129 0,195

15,2 16 7,2 0,0123 0,0122 0,523

16 16 7,2 0,0117 0,0116 0,673

5,6 18 7,2 0,0407 0,0407 0,013

6,4 18 7,2 0,0305 0,0305 0,047

7,2 18 7,2 0,0253 0,0254 0,204

8 18 7,2 0,0219 0,0219 0,202

8,8 18 7,2 0,0195 0,0194 0,331

9,6 18 7,2 0,0176 0,0175 0,300

10,4 18 7,2 0,0160 0,016 0,146

11,2 18 7,2 0,0148 0,0147 0,454

12 18 7,2 0,0137 0,0137 0,104

12,8 18 7,2 0,0128 0,0128 0,139

13,6 18 7,2 0,0120 0,0121 0,459

14,4 18 7,2 0,0114 0,0114 0,257

15,2 18 7,2 0,0108 0,0107 0,723

16 18 7,2 0,0103 0,0102 0,512

5,6 20 7,2 0,0366 0,0366 0,103

6,4 20 7,2 0,0274 0,0274 0,030

7,2 20 7,2 0,0228 0,0228 0,172

8 20 7,2 0,0197 0,0197 0,016

8,8 20 7,2 0,0175 0,0174 0,360

9,6 20 7,2 0,0157 0,0157 0,252

10,4 20 7,2 0,0144 0,0143 0,420

11,2 20 7,2 0,0132 0,0132 0,203

12 20 7,2 0,0123 0,0123 0,195

12,8 20 7,2 0,0115 0,0115 0,297

13,6 20 7,2 0,0108 0,0108 0,308

14,4 20 7,2 0,0102 0,0101 0,561

15,2 20 7,2 0,0096 0,0096 0,209

16 20 7,2 0,0091 0,0091 0,478

5,6 23 7,2 0,0317 0,0318 0,224

6,4 23 7,2 0,0238 0,0238 0,068

7,2 23 7,2 0,0197 0,0198 0,279

8 23 7,2 0,0171 0,0171 0,121

8,8 23 7,2 0,0151 0,0151 0,232

9,6 23 7,2 0,0136 0,0136 0,252

10,4 23 7,2 0,0124 0,0124 0,261

11,2 23 7,2 0,0114 0,0114 0,383

12 23 7,2 0,0106 0,0106 0,134

12,8 23 7,2 0,0099 0,0099 0,068

13,6 23 7,2 0,0093 0,0093 0,046

14,4 23 7,2 0,0088 0,0088 0,430

15,2 23 7,2 0,0083 0,0083 0,093

5,6 25 7,2 0,0292 0,0292 0,129

6,4 25 7,2 0,0219 0,0219 0,184

7,2 25 7,2 0,0181 0,0182 0,307

8 25 7,2 0,0157 0,0157 0,052

8,8 25 7,2 0,0139 0,0139 0,017

9,6 25 7,2 0,0125 0,0125 0,165

10,4 25 7,2 0,0114 0,0114 0,119

11,2 25 7,2 0,0105 0,0105 0,028

12 25 7,2 0,0097 0,0097 0,393

16 25 7,2 0,0072 0,0071 1,546

5,6 28 7,2 0,0260 0,026 0,036

6,4 28 7,2 0,0195 0,0195 0,021

7,2 28 7,2 0,0162 0,0162 0,127

8 28 7,2 0,0140 0,014 0,075

11,2 28 7,2 0,0094 0,0094 0,510

12 28 7,2 0,0087 0,0087 0,366

16 28 7,2 0,0064 0,0063 1,643

5,6 30 7,2 0,0243 0,0242 0,256

6,4 30 7,2 0,0182 0,0181 0,473

7,2 30 7,2 0,0151 0,0151 0,058

8 30 7,2 0,0130 0,0131 0,407

8,8 30 7,2 0,0116 0,0116 0,394

9,6 30 7,2 0,0104 0,0104 0,016

Page 103: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

93

10,4 30 7,2 0,0095 0,0095 0,238

11,2 30 7,2 0,0087 0,0087 0,193

12,8 30 7,2 0,0075 0,0075 0,430

13,6 30 7,2 0,0071 0,0071 0,554

15,2 30 7,2 0,0063 0,0063 0,233

16 30 7,2 0,0060 0,0059 1,045

5,6 32 7,2 0,0227 0,0226 0,597

6,4 32 7,2 0,0170 0,017 0,243

7,2 32 7,2 0,0141 0,0141 0,286

8 32 7,2 0,0122 0,0122 0,195

11,2 32 7,2 0,0082 0,0082 0,457

13,6 32 7,2 0,0066 0,0066 0,135

15,2 32 7,2 0,0059 0,0058 1,374

5,6 35 7,2 0,0208 0,0205 1,325

6,4 35 7,2 0,0156 0,0154 1,105

7,2 35 7,2 0,0129 0,0128 0,930

8 35 7,2 0,0112 0,0111 0,606

8,8 35 7,2 0,0099 0,0098 0,888

9,6 35 7,2 0,0089 0,0089 0,012

5,6 37 7,2 0,0196 0,0193 1,765

8,8 37 7,2 0,0093 0,0093 0,524

9,6 37 7,2 0,0084 0,0083 1,347

12,8 37 7,2 0,0061 0,006 1,354

5,6 40 7,2 0,0182 0,0176 3,122

6,4 40 7,2 0,0136 0,0132 3,060

8 40 7,2 0,0098 0,0096 1,670

9,6 40 7,2 0,0078 0,0076 2,277

15,2 40 7,2 0,0047 0,0046 1,711

5,6 4 11 0,2210 0,2137 3,309

6,4 4 11 0,1641 0,1596 2,728

7,2 4 11 0,1392 0,1354 2,710

8 4 11 0,1237 0,1204 2,696

8,8 4 11 0,1130 0,1098 2,833

9,6 4 11 0,1051 0,1019 3,010

10,4 4 11 0,0990 0,0958 3,185

11,2 4 11 0,0941 0,091 3,310

12 4 11 0,0902 0,0871 3,442

12,8 4 11 0,0870 0,0839 3,552

13,6 4 11 0,0843 0,0813 3,570

14,4 4 11 0,0820 0,079 3,716

15,2 4 11 0,0801 0,077 3,899

16 4 11 0,0785 0,0752 4,168

5,6 6 11 0,1320 0,1323 0,263

6,4 6 11 0,0990 0,0991 0,108

7,2 6 11 0,0832 0,0834 0,274

8 6 11 0,0730 0,0732 0,241

8,8 6 11 0,0658 0,0659 0,165

9,6 6 11 0,0603 0,0604 0,115

10,4 6 11 0,0561 0,0562 0,267

11,2 6 11 0,0526 0,0527 0,180

12 6 11 0,0498 0,0499 0,247

12,8 6 11 0,0474 0,0476 0,385

13,6 6 11 0,0454 0,0456 0,387

14,4 6 11 0,0437 0,0438 0,178

15,2 6 11 0,0423 0,0423 0,104

16 6 11 0,0410 0,0409 0,202

5,6 8 11 0,0951 0,095 0,152

6,4 8 11 0,0715 0,0713 0,234

7,2 8 11 0,0598 0,0597 0,094

8 8 11 0,0521 0,0521 0,082

8,8 8 11 0,0467 0,0466 0,129

9,6 8 11 0,0425 0,0424 0,189

10,4 8 11 0,0392 0,0391 0,190

11,2 8 11 0,0365 0,0364 0,248

12 8 11 0,0343 0,0342 0,196

12,8 8 11 0,0324 0,0324 0,009

13,6 8 11 0,0308 0,0308 0,012

14,4 8 11 0,0294 0,0293 0,451

15,2 8 11 0,0282 0,0281 0,502

16 8 11 0,0272 0,0269 1,103

5,6 11 11 0,0675 0,0675 0,065

6,4 11 11 0,0507 0,0507 0,082

7,2 11 11 0,0423 0,0423 0,039

8 11 11 0,0367 0,0368 0,171

8,8 11 11 0,0327 0,0327 0,044

9,6 11 11 0,0296 0,0296 0,095

10,4 11 11 0,0272 0,0271 0,261

11,2 11 11 0,0252 0,0252 0,147

12 11 11 0,0235 0,0235 0,049

12,8 11 11 0,0221 0,0221 0,132

13,6 11 11 0,0209 0,0209 0,215

14,4 11 11 0,0198 0,0198 0,008

15,2 11 11 0,0189 0,0188 0,425

16 11 11 0,0181 0,0179 0,934

5,6 13 11 0,0567 0,0567 0,020

6,4 13 11 0,0426 0,0426 0,002

7,2 13 11 0,0355 0,0355 0,116

8 13 11 0,0308 0,0308 0,125

8,8 13 11 0,0273 0,0273 0,171

9,6 13 11 0,0247 0,0247 0,086

10,4 13 11 0,0226 0,0226 0,116

11,2 13 11 0,0209 0,0209 0,047

12 13 11 0,0195 0,0195 0,125

12,8 13 11 0,0183 0,0183 0,228

13,6 13 11 0,0172 0,0173 0,512

14,4 13 11 0,0163 0,0163 0,014

Page 104: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

94

15,2 13 11 0,0155 0,0155 0,034

16 13 11 0,0148 0,0147 0,684

5,6 16 11 0,0458 0,0458 0,063

6,4 16 11 0,0344 0,0344 0,057

7,2 16 11 0,0286 0,0286 0,046

8 16 11 0,0248 0,0248 0,134

8,8 16 11 0,0220 0,0219 0,385

9,6 16 11 0,0198 0,0198 0,206

10,4 16 11 0,0181 0,0181 0,150

11,2 16 11 0,0167 0,0167 0,120

12 16 11 0,0155 0,0155 0,270

12,8 16 11 0,0145 0,0146 0,415

13,6 16 11 0,0137 0,0137 0,175

14,4 16 11 0,0129 0,0129 0,185

15,2 16 11 0,0123 0,0122 0,512

5,6 18 11 0,0406 0,0406 0,061

6,4 18 11 0,0305 0,0304 0,247

7,2 18 11 0,0253 0,0253 0,115

8 18 11 0,0219 0,0219 0,150

8,8 18 11 0,0195 0,0194 0,291

9,6 18 11 0,0175 0,0175 0,269

10,4 18 11 0,0160 0,016 0,120

11,2 18 11 0,0148 0,0147 0,433

12 18 11 0,0137 0,0137 0,086

12,8 18 11 0,0128 0,0128 0,124

5,6 20 11 0,0364 0,0365 0,148

6,4 20 11 0,0274 0,0273 0,272

7,2 20 11 0,0227 0,0228 0,249

8 20 11 0,0197 0,0197 0,069

8,8 20 11 0,0175 0,0174 0,320

9,6 20 11 0,0157 0,0157 0,221

11,2 20 11 0,0132 0,0132 0,180

12 20 11 0,0123 0,0123 0,213

12,8 20 11 0,0115 0,0115 0,313

13,6 20 11 0,0108 0,0108 0,321

5,6 23 11 0,0316 0,0317 0,228

6,4 23 11 0,0238 0,0237 0,229

8 23 11 0,0171 0,0171 0,174

8,8 23 11 0,0151 0,0151 0,191

9,6 23 11 0,0136 0,0136 0,221

10,4 23 11 0,0124 0,0124 0,234

13,6 23 11 0,0093 0,0093 0,059

5,6 25 11 0,0291 0,0291 0,103

6,4 25 11 0,0218 0,0218 0,145

7,2 25 11 0,0181 0,0182 0,384

11,2 25 11 0,0105 0,0105 0,005

13,6 25 11 0,0085 0,0085 0,253

14,4 25 11 0,0080 0,008 0,369

15,2 25 11 0,0076 0,0076 0,052

16 25 11 0,0072 0,0071 1,537

5,6 28 11 0,0259 0,0259 0,105

8 28 11 0,0140 0,014 0,130

8,8 28 11 0,0124 0,0124 0,114

10,4 28 11 0,0102 0,0102 0,354

13,6 28 11 0,0076 0,0076 0,275

15,2 28 11 0,0067 0,0067 0,740

5,6 30 11 0,0242 0,0241 0,354

6,4 30 11 0,0182 0,0181 0,346

7,2 30 11 0,0151 0,0151 0,137

14,4 30 11 0,0066 0,0066 0,723

5,6 32 11 0,0227 0,0225 0,722

6,4 32 11 0,0170 0,0169 0,706

8,8 32 11 0,0108 0,0108 0,184

5,6 35 11 0,0207 0,0204 1,496

7,2 35 11 0,0129 0,0128 0,853

12,8 35 11 0,0064 0,0064 0,542

15,2 35 11 0,0054 0,0053 1,182

16 35 11 0,0051 0,005 1,681

8,8 37 11 0,0093 0,0093 0,483

9,6 37 11 0,0084 0,0083 1,315

5,6 4 16 0,2207 0,213 3,485

6,4 4 16 0,1640 0,1594 2,808

7,2 4 16 0,1391 0,1353 2,757

8 4 16 0,1237 0,1203 2,762

8,8 4 16 0,1130 0,1097 2,911

9,6 4 16 0,1051 0,1018 3,097

10,4 4 16 0,0989 0,0958 3,180

11,2 4 16 0,0941 0,091 3,306

12 4 16 0,0902 0,0871 3,439

12,8 4 16 0,0870 0,0839 3,549

13,6 4 16 0,0843 0,0812 3,687

14,4 4 16 0,0820 0,079 3,715

15,2 4 16 0,0801 0,077 3,898

16 4 16 0,0785 0,0752 4,167

5,6 6 16 0,1318 0,1319 0,073

6,4 6 16 0,0990 0,099 0,047

7,2 6 16 0,0832 0,0833 0,178

8 6 16 0,0730 0,0732 0,258

8,8 6 16 0,0658 0,0659 0,178

9,6 6 16 0,0603 0,0604 0,124

10,4 6 16 0,0560 0,0561 0,095

11,2 6 16 0,0526 0,0527 0,185

12 6 16 0,0498 0,0499 0,253

12,8 6 16 0,0474 0,0476 0,389

13,6 6 16 0,0454 0,0455 0,171

14,4 6 16 0,0437 0,0438 0,180

Page 105: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

95

15,2 6 16 0,0423 0,0422 0,130

16 6 16 0,0410 0,0408 0,444

5,6 8 16 0,0950 0,0948 0,257

6,4 8 16 0,0714 0,0713 0,195

7,2 8 16 0,0597 0,0597 0,071

8 8 16 0,0521 0,0521 0,065

8,8 8 16 0,0467 0,0466 0,117

9,6 8 16 0,0425 0,0424 0,179

10,4 8 16 0,0392 0,0391 0,183

11,2 8 16 0,0365 0,0364 0,241

12 8 16 0,0343 0,0342 0,191

12,8 8 16 0,0324 0,0324 0,013

13,6 8 16 0,0308 0,0307 0,335

14,4 8 16 0,0294 0,0293 0,447

15,2 8 16 0,0282 0,0281 0,499

16 8 16 0,0272 0,0269 1,100

5,6 11 16 0,0675 0,0674 0,112

6,4 11 16 0,0507 0,0507 0,044

7,2 11 16 0,0423 0,0423 0,063

8 11 16 0,0367 0,0367 0,086

8,8 11 16 0,0327 0,0327 0,032

9,6 11 16 0,0296 0,0296 0,087

10,4 11 16 0,0272 0,0271 0,253

11,2 11 16 0,0252 0,0251 0,244

12 11 16 0,0235 0,0235 0,054

12,8 11 16 0,0221 0,0221 0,136

13,6 11 16 0,0209 0,0209 0,218

14,4 11 16 0,0198 0,0198 0,005

15,2 11 16 0,0189 0,0188 0,423

16 11 16 0,0181 0,0179 0,931

5,6 13 16 0,0567 0,0566 0,099

6,4 13 16 0,0426 0,0426 0,033

7,2 13 16 0,0355 0,0355 0,139

8 13 16 0,0308 0,0308 0,143

8,8 13 16 0,0273 0,0273 0,158

9,6 13 16 0,0247 0,0247 0,077

10,4 13 16 0,0226 0,0226 0,109

11,2 13 16 0,0209 0,0209 0,043

12 13 16 0,0195 0,0195 0,130

12,8 13 16 0,0183 0,0183 0,231

14,4 13 16 0,0163 0,0163 0,011

15,2 13 16 0,0155 0,0155 0,032

16 13 16 0,0148 0,0147 0,682

5,6 16 16 0,0457 0,0457 0,058

6,4 16 16 0,0344 0,0343 0,195

7,2 16 16 0,0286 0,0286 0,070

8 16 16 0,0248 0,0247 0,252

8,8 16 16 0,0220 0,0219 0,372

9,6 16 16 0,0198 0,0198 0,198

10,4 16 16 0,0181 0,0181 0,140

11,2 16 16 0,0167 0,0167 0,115

12 16 16 0,0155 0,0155 0,264

13,6 16 16 0,0137 0,0137 0,180

5,6 18 16 0,0405 0,0405 0,088

6,4 18 16 0,0305 0,0304 0,214

7,2 18 16 0,0253 0,0253 0,091

8,8 18 16 0,0195 0,0194 0,277

9,6 18 16 0,0175 0,0175 0,260

12 18 16 0,0137 0,0137 0,081

5,6 20 16 0,0364 0,0364 0,029

6,4 20 16 0,0274 0,0273 0,236

5,6 23 16 0,0316 0,0316 0,001

6,4 23 16 0,0237 0,0237 0,189

9,6 23 16 0,0136 0,0136 0,210

11,2 23 16 0,0114 0,0114 0,354

13,6 23 16 0,0093 0,0093 0,063

5,6 25 16 0,0290 0,0291 0,195

8,8 25 16 0,0139 0,0139 0,036

15,2 25 16 0,0076 0,0076 0,056

5,6 28 16 0,0259 0,0259 0,011

6,4 28 16 0,0195 0,0194 0,327

8,8 28 16 0,0124 0,0124 0,128

10,4 28 16 0,0102 0,0102 0,362

5,6 30 16 0,0242 0,0241 0,259

6,4 30 16 0,0182 0,0181 0,310

12,8 30 16 0,0075 0,0075 0,409

7,2 32 16 0,0141 0,0141 0,185

5,6 35 16 0,0207 0,0204 1,402

15,2 37 16 0,0051 0,005 1,319

5,6 40 16 0,0181 0,0175 3,271

8 40 16 0,0098 0,0096 1,599

12 40 16 0,0060 0,0059 2,136

Page 106: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

96

Second Group of Testing Datas: Lo/Do n C PkrB NN

Result Absolute Error %

6 4 3 0,1883 0,1835 2,574 7 4 3 0,1454 0,1412 2,893 8 4 3 0,1243 0,1207 2,923 9 4 3 0,1111 0,1078 3,013 10 4 3 0,1020 0,0988 3,171 11 4 3 0,0954 0,0922 3,322 12 4 3 0,0903 0,0872 3,434 13 4 3 0,0863 0,0833 3,521 14 4 3 0,0832 0,0802 3,580 15 4 3 0,0806 0,0775 3,856 16 4 3 0,0785 0,0753 4,065 6 6 3 0,1135 0,1139 0,368 7 6 3 0,0871 0,0871 0,018 8 6 3 0,0734 0,0734 0,024 9 6 3 0,0645 0,0645 0,007 10 6 3 0,0582 0,0582 0,016 11 6 3 0,0535 0,0536 0,188 12 6 3 0,0498 0,0500 0,307 13 6 3 0,0469 0,0471 0,341 14 6 3 0,0446 0,0447 0,270 15 6 3 0,0426 0,0427 0,158 16 6 3 0,0410 0,0409 0,258 6 8 3 0,0820 0,0820 0,051 7 8 3 0,0627 0,0625 0,267 8 8 3 0,0524 0,0523 0,190 9 8 3 0,0457 0,0455 0,371 10 8 3 0,0408 0,0407 0,342 11 8 3 0,0372 0,0371 0,229 12 8 3 0,0343 0,0343 0,057 13 8 3 0,0320 0,0320 0,046 14 8 3 0,0301 0,0301 0,079 15 8 3 0,0285 0,0284 0,519 16 8 3 0,0272 0,0269 1,171 6 10 3 0,0644 0,0645 0,154 7 10 3 0,0491 0,0491 0,065 8 10 3 0,0409 0,0408 0,295 9 10 3 0,0355 0,0354 0,285 10 10 3 0,0316 0,0315 0,278 11 10 3 0,0286 0,0286 0,028 12 10 3 0,0263 0,0262 0,219 13 10 3 0,0244 0,0244 0,186 14 10 3 0,0228 0,0228 0,070 15 10 3 0,0215 0,0214 0,313 16 10 3 0,0203 0,0202 0,732 6 12 3 0,0531 0,0532 0,114 7 12 3 0,0405 0,0405 0,033 8 12 3 0,0336 0,0336 0,129 9 12 3 0,0291 0,0290 0,375 10 12 3 0,0258 0,0258 0,088 11 12 3 0,0233 0,0233 0,050

12 12 3 0,0213 0,0213 0,109 13 12 3 0,0197 0,0197 0,039 14 12 3 0,0184 0,0184 0,170 15 12 3 0,0172 0,0172 0,241 16 12 3 0,0163 0,0162 0,496 6 14 3 0,0453 0,0453 0,054 7 14 3 0,0345 0,0344 0,191 8 14 3 0,0286 0,0285 0,347 9 14 3 0,0247 0,0246 0,416 10 14 3 0,0219 0,0218 0,330 11 14 3 0,0197 0,0197 0,022 12 14 3 0,0180 0,0180 0,090 13 14 3 0,0166 0,0166 0,107 14 14 3 0,0154 0,0154 0,116 15 14 3 0,0144 0,0144 0,243 16 14 3 0,0136 0,0135 0,698 6 16 3 0,0395 0,0395 0,098 7 16 3 0,0300 0,0300 0,075 8 16 3 0,0249 0,0248 0,356 9 16 3 0,0215 0,0214 0,341 10 16 3 0,0190 0,0189 0,466 11 16 3 0,0171 0,0170 0,483 12 16 3 0,0156 0,0156 0,209 13 16 3 0,0143 0,0143 0,218 14 16 3 0,0133 0,0133 0,018 15 16 3 0,0124 0,0124 0,261 16 16 3 0,0117 0,0116 0,747 6 18 3 0,0350 0,0350 0,051 7 18 3 0,0266 0,0266 0,017 8 18 3 0,0220 0,0220 0,183 9 18 3 0,0190 0,0189 0,530 10 18 3 0,0168 0,0167 0,518 11 18 3 0,0151 0,0150 0,578 12 18 3 0,0137 0,0137 0,250 13 18 3 0,0126 0,0126 0,233 14 18 3 0,0117 0,0117 0,073 15 18 3 0,0109 0,0109 0,264 16 18 3 0,0103 0,0102 0,586 6 20 3 0,0314 0,0314 0,074 7 20 3 0,0239 0,0239 0,038 8 20 3 0,0198 0,0197 0,418 9 20 3 0,0170 0,0170 0,262 10 20 3 0,0150 0,0150 0,327 11 20 3 0,0135 0,0135 0,115 12 20 3 0,0123 0,0123 0,048 13 20 3 0,0113 0,0113 0,040 14 20 3 0,0105 0,0105 0,358 15 20 3 0,0098 0,0097 0,581 16 20 3 0,0092 0,0091 0,553 6 22 3 0,0285 0,0285 0,091 7 22 3 0,0217 0,0217 0,077 8 22 3 0,0179 0,0179 0,269

Page 107: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

97

9 22 3 0,0155 0,0154 0,372 10 22 3 0,0136 0,0136 0,302 11 22 3 0,0122 0,0122 0,363 12 22 3 0,0111 0,0111 0,281 13 22 3 0,0102 0,0102 0,203 14 22 3 0,0095 0,0095 0,416 15 22 3 0,0088 0,0088 0,182 16 22 3 0,0083 0,0082 0,753 6 24 3 0,0261 0,0261 0,077 7 24 3 0,0199 0,0198 0,259 8 24 3 0,0164 0,0164 0,167 9 24 3 0,0141 0,0141 0,305 10 24 3 0,0125 0,0124 0,613 11 24 3 0,0112 0,0112 0,050 12 24 3 0,0102 0,0102 0,274 13 24 3 0,0093 0,0093 0,380 14 24 3 0,0086 0,0086 0,425 15 24 3 0,0080 0,0080 0,545 16 24 3 0,0075 0,0075 0,453 6 26 3 0,0241 0,0241 0,040 7 26 3 0,0183 0,0183 0,035 8 26 3 0,0151 0,0151 0,302 9 26 3 0,0130 0,0130 0,278 10 26 3 0,0115 0,0115 0,029 11 26 3 0,0103 0,0103 0,116 12 26 3 0,0094 0,0094 0,353 13 26 3 0,0086 0,0086 0,079 14 26 3 0,0079 0,0079 0,589 15 26 3 0,0074 0,0074 0,027 16 26 3 0,0069 0,0069 0,375 6 28 3 0,0224 0,0223 0,245 7 28 3 0,0170 0,0170 0,085 8 28 3 0,0141 0,0140 0,360 9 28 3 0,0121 0,0121 0,073 10 28 3 0,0107 0,0107 0,368 11 28 3 0,0096 0,0096 0,422 12 28 3 0,0087 0,0087 0,217 13 28 3 0,0080 0,0080 0,482 14 28 3 0,0074 0,0074 0,540 15 28 3 0,0068 0,0068 0,724 16 28 3 0,0064 0,0064 0,159 6 30 3 0,0209 0,0207 0,734 7 30 3 0,0158 0,0158 0,273 8 30 3 0,0131 0,0131 0,030 9 30 3 0,0113 0,0113 0,226 10 30 3 0,0099 0,0099 0,391 11 30 3 0,0089 0,0089 0,118 12 30 3 0,0081 0,0081 0,127 13 30 3 0,0074 0,0074 0,234 14 30 3 0,0069 0,0068 0,807 15 30 3 0,0064 0,0063 1,220 16 30 3 0,0060 0,0059 1,121 6 32 3 0,0195 0,0194 0,721 7 32 3 0,0148 0,0148 0,306

8 32 3 0,0123 0,0122 0,629 9 32 3 0,0106 0,0105 0,585 10 32 3 0,0093 0,0093 0,098 11 32 3 0,0083 0,0083 0,533 12 32 3 0,0076 0,0076 0,338 13 32 3 0,0069 0,0069 0,626 14 32 3 0,0064 0,0064 0,247 15 32 3 0,0060 0,0059 1,133 16 32 3 0,0056 0,0055 1,464 6 34 3 0,0184 0,0181 1,548 7 34 3 0,0140 0,0139 0,474 8 34 3 0,0115 0,0115 0,424 9 34 3 0,0099 0,0099 0,345 10 34 3 0,0088 0,0087 0,627 11 34 3 0,0078 0,0078 0,592 12 34 3 0,0071 0,0071 0,299 13 34 3 0,0065 0,0065 0,413 14 34 3 0,0060 0,0060 0,496 15 34 3 0,0056 0,0056 0,134 16 34 3 0,0052 0,0052 0,835 6 36 3 0,0174 0,0170 2,062 7 36 3 0,0132 0,0130 1,408 8 36 3 0,0109 0,0108 0,941 9 36 3 0,0094 0,0093 0,825 10 36 3 0,0083 0,0082 0,765 11 36 3 0,0074 0,0074 0,067 12 36 3 0,0067 0,0067 0,293 13 36 3 0,0062 0,0061 0,941 14 36 3 0,0057 0,0056 1,549 15 36 3 0,0053 0,0052 1,679 16 36 3 0,0049 0,0048 2,930 6 38 3 0,0164 0,0160 2,677 7 38 3 0,0125 0,0123 1,504 8 38 3 0,0103 0,0102 1,211 9 38 3 0,0089 0,0088 0,899 10 38 3 0,0078 0,0077 1,585 11 38 3 0,0070 0,0069 1,579 12 38 3 0,0064 0,0063 0,962 13 38 3 0,0058 0,0058 0,493 14 38 3 0,0054 0,0053 1,548 15 38 3 0,0050 0,0049 2,092 16 38 3 0,0047 0,0046 1,679 6 40 3 0,0156 0,0151 3,296 7 40 3 0,0119 0,0115 3,039 8 40 3 0,0098 0,0096 2,097 9 40 3 0,0084 0,0083 1,572 10 40 3 0,0074 0,0073 1,742 11 40 3 0,0067 0,0065 2,351 12 40 3 0,0060 0,0059 2,305 13 40 3 0,0055 0,0054 2,406 14 40 3 0,0051 0,0050 2,148 15 40 3 0,0047 0,0046 3,153 16 40 3 0,0044 0,0043 3,146 6 4 4 0,1865 0,1819 2,463

Page 108: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

98

7 4 4 0,1448 0,1408 2,782 8 4 4 0,1241 0,1206 2,781 9 4 4 0,1110 0,1077 2,960 10 4 4 0,1019 0,0987 3,172 11 4 4 0,0953 0,0922 3,254 12 4 4 0,0903 0,0872 3,385 13 4 4 0,0863 0,0833 3,486 14 4 4 0,0832 0,0802 3,555 15 4 4 0,0806 0,0775 3,839 16 4 4 0,0785 0,0753 4,053 6 6 4 0,1125 0,1129 0,355 7 6 4 0,0868 0,0869 0,135 8 6 4 0,0732 0,0733 0,120 9 6 4 0,0644 0,0645 0,151 10 6 4 0,0581 0,0582 0,098 11 6 4 0,0535 0,0536 0,275 12 6 4 0,0498 0,0500 0,374 13 6 4 0,0469 0,0471 0,394 14 6 4 0,0446 0,0447 0,312 15 6 4 0,0426 0,0427 0,191 16 6 4 0,0410 0,0409 0,231 6 8 4 0,0813 0,0813 0,025 7 8 4 0,0624 0,0624 0,052 8 8 4 0,0523 0,0522 0,149 9 8 4 0,0456 0,0455 0,210 10 8 4 0,0408 0,0407 0,223 11 8 4 0,0372 0,0371 0,137 12 8 4 0,0343 0,0343 0,015 13 8 4 0,0320 0,0320 0,013 14 8 4 0,0301 0,0301 0,031 15 8 4 0,0285 0,0284 0,480 16 8 4 0,0272 0,0269 1,139 6 10 4 0,0639 0,0639 0,035 7 10 4 0,0489 0,0489 0,100 8 10 4 0,0408 0,0408 0,063 9 10 4 0,0354 0,0354 0,123 10 10 4 0,0315 0,0315 0,157 11 10 4 0,0286 0,0285 0,284 12 10 4 0,0262 0,0262 0,144 13 10 4 0,0243 0,0244 0,247 14 10 4 0,0228 0,0228 0,120 15 10 4 0,0215 0,0214 0,271 16 10 4 0,0203 0,0202 0,697 6 12 4 0,0527 0,0528 0,166 7 12 4 0,0403 0,0404 0,157 8 12 4 0,0336 0,0336 0,103 9 12 4 0,0291 0,0290 0,212 10 12 4 0,0258 0,0258 0,034 11 12 4 0,0233 0,0233 0,045 12 12 4 0,0213 0,0213 0,033 13 12 4 0,0197 0,0197 0,024 14 12 4 0,0184 0,0184 0,223 15 12 4 0,0172 0,0172 0,197 16 12 4 0,0163 0,0162 0,458

6 14 4 0,0449 0,0449 0,031 7 14 4 0,0343 0,0344 0,180 8 14 4 0,0285 0,0285 0,115 9 14 4 0,0247 0,0246 0,253 10 14 4 0,0218 0,0218 0,208 11 14 4 0,0197 0,0197 0,074 12 14 4 0,0180 0,0180 0,168 13 14 4 0,0166 0,0166 0,170 14 14 4 0,0154 0,0154 0,063 15 14 4 0,0144 0,0144 0,198 16 14 4 0,0136 0,0135 0,660 6 16 4 0,0391 0,0392 0,134 7 16 4 0,0299 0,0299 0,040 8 16 4 0,0248 0,0248 0,125 9 16 4 0,0214 0,0214 0,178 10 16 4 0,0190 0,0189 0,344 11 16 4 0,0171 0,0170 0,388 12 16 4 0,0156 0,0156 0,287 13 16 4 0,0143 0,0143 0,154 14 16 4 0,0133 0,0133 0,036 15 16 4 0,0124 0,0124 0,215 16 16 4 0,0117 0,0116 0,708 6 18 4 0,0347 0,0347 0,015 7 18 4 0,0265 0,0265 0,024 8 18 4 0,0220 0,0220 0,049 9 18 4 0,0190 0,0189 0,367 10 18 4 0,0168 0,0167 0,396 11 18 4 0,0151 0,0150 0,482 12 18 4 0,0137 0,0137 0,173 13 18 4 0,0126 0,0126 0,168 14 18 4 0,0117 0,0117 0,019 15 18 4 0,0109 0,0109 0,218 16 18 4 0,0103 0,0102 0,547 6 20 4 0,0312 0,0312 0,081 7 20 4 0,0238 0,0238 0,013 8 20 4 0,0197 0,0197 0,188 9 20 4 0,0170 0,0170 0,099 10 20 4 0,0150 0,0150 0,204 11 20 4 0,0135 0,0135 0,019 12 20 4 0,0123 0,0123 0,126 13 20 4 0,0113 0,0113 0,104 14 20 4 0,0105 0,0105 0,412 15 20 4 0,0098 0,0097 0,535 16 20 4 0,0091 0,0091 0,514 6 22 4 0,0283 0,0283 0,002 7 22 4 0,0216 0,0216 0,016 8 22 4 0,0179 0,0179 0,038 9 22 4 0,0154 0,0154 0,209 10 22 4 0,0136 0,0136 0,179 11 22 4 0,0122 0,0122 0,267 12 22 4 0,0111 0,0111 0,203 13 22 4 0,0102 0,0102 0,138 14 22 4 0,0095 0,0095 0,471 15 22 4 0,0088 0,0088 0,136

Page 109: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

99

16 22 4 0,0083 0,0082 0,713 6 24 4 0,0259 0,0259 0,055 7 24 4 0,0198 0,0198 0,109 8 24 4 0,0164 0,0164 0,064 9 24 4 0,0141 0,0141 0,141 10 24 4 0,0125 0,0124 0,491 11 24 4 0,0112 0,0112 0,147 12 24 4 0,0102 0,0102 0,352 13 24 4 0,0093 0,0093 0,315 14 24 4 0,0086 0,0086 0,371 15 24 4 0,0080 0,0080 0,498 16 24 4 0,0075 0,0075 0,412 6 26 4 0,0239 0,0239 0,003 7 26 4 0,0182 0,0183 0,333 8 26 4 0,0151 0,0151 0,071 9 26 4 0,0130 0,0130 0,114 10 26 4 0,0115 0,0115 0,152 11 26 4 0,0103 0,0103 0,019 12 26 4 0,0094 0,0094 0,431 13 26 4 0,0086 0,0086 0,144 14 26 4 0,0079 0,0079 0,534 15 26 4 0,0074 0,0074 0,074 16 26 4 0,0069 0,0069 0,335 6 28 4 0,0222 0,0221 0,354 7 28 4 0,0169 0,0169 0,137 8 28 4 0,0140 0,0140 0,129 9 28 4 0,0121 0,0121 0,237 10 28 4 0,0106 0,0107 0,492 11 28 4 0,0096 0,0096 0,520 12 28 4 0,0087 0,0087 0,296 13 28 4 0,0080 0,0080 0,548 14 28 4 0,0074 0,0074 0,595 15 28 4 0,0068 0,0068 0,677 16 28 4 0,0064 0,0063 1,679 6 30 4 0,0207 0,0206 0,430 7 30 4 0,0158 0,0158 0,094 8 30 4 0,0131 0,0131 0,202 9 30 4 0,0113 0,0113 0,390 10 30 4 0,0099 0,0099 0,268 11 30 4 0,0089 0,0089 0,021 12 30 4 0,0081 0,0081 0,206 13 30 4 0,0074 0,0074 0,169 14 30 4 0,0069 0,0068 0,752 15 30 4 0,0064 0,0063 1,174 16 30 4 0,0060 0,0059 1,081 6 32 4 0,0194 0,0192 0,966 7 32 4 0,0148 0,0147 0,615 8 32 4 0,0122 0,0122 0,398 9 32 4 0,0105 0,0105 0,422 10 32 4 0,0093 0,0093 0,025 11 32 4 0,0083 0,0083 0,436 12 32 4 0,0076 0,0076 0,416 13 32 4 0,0069 0,0069 0,561 14 32 4 0,0064 0,0064 0,192

15 32 4 0,0060 0,0059 1,086 16 32 4 0,0056 0,0055 1,424 6 34 4 0,0182 0,0180 1,316 7 34 4 0,0139 0,0138 0,826 8 34 4 0,0115 0,0115 0,193 9 34 4 0,0099 0,0099 0,181 10 34 4 0,0087 0,0087 0,503 11 34 4 0,0078 0,0078 0,496 12 34 4 0,0071 0,0071 0,221 13 34 4 0,0065 0,0065 0,348 14 34 4 0,0060 0,0060 0,441 6 36 4 0,0172 0,0169 1,867 7 36 4 0,0131 0,0130 1,045 8 36 4 0,0109 0,0108 0,712 9 36 4 0,0094 0,0093 0,663 10 36 4 0,0083 0,0082 0,642 11 36 4 0,0074 0,0074 0,030 12 36 4 0,0067 0,0067 0,214 13 36 4 0,0062 0,0061 0,877 14 36 4 0,0057 0,0056 1,495 15 36 4 0,0053 0,0052 1,633 6 38 4 0,0163 0,0159 2,519 7 38 4 0,0124 0,0122 1,945 8 38 4 0,0103 0,0102 0,981 9 38 4 0,0089 0,0088 0,736 11 38 4 0,0070 0,0069 1,483 12 38 4 0,0064 0,0063 0,884 13 38 4 0,0058 0,0058 0,428 14 38 4 0,0054 0,0053 1,493 16 38 4 0,0047 0,0046 1,638 6 40 4 0,0155 0,0150 3,176 7 40 4 0,0118 0,0115 2,682 8 40 4 0,0098 0,0096 1,870 9 40 4 0,0084 0,0083 1,410 10 40 4 0,0074 0,0073 1,620 11 40 4 0,0067 0,0065 2,256 13 40 4 0,0055 0,0054 2,342 14 40 4 0,0051 0,0050 2,093 16 40 4 0,0044 0,0043 3,106 6 4 5 0,1857 0,1811 2,461 7 4 5 0,1446 0,1406 2,743 8 4 5 0,1239 0,1206 2,679 9 4 5 0,1109 0,1077 2,894 10 4 5 0,1019 0,0987 3,127 11 4 5 0,0953 0,0922 3,223 12 4 5 0,0902 0,0872 3,363 13 4 5 0,0863 0,0833 3,470 14 4 5 0,0831 0,0801 3,664 15 4 5 0,0806 0,0775 3,831 16 4 5 0,0785 0,0753 4,048 6 6 5 0,1121 0,1124 0,302 7 6 5 0,0866 0,0868 0,194 8 6 5 0,0731 0,0733 0,226 9 6 5 0,0644 0,0645 0,224

Page 110: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

100

10 6 5 0,0581 0,0582 0,151 11 6 5 0,0534 0,0536 0,314 12 6 5 0,0498 0,0500 0,405 13 6 5 0,0469 0,0471 0,418 14 6 5 0,0446 0,0447 0,331 15 6 5 0,0426 0,0427 0,206 16 6 5 0,0410 0,0409 0,219 6 8 5 0,0810 0,0809 0,093 7 8 5 0,0623 0,0623 0,040 8 8 5 0,0522 0,0522 0,042 9 8 5 0,0456 0,0455 0,136 10 8 5 0,0408 0,0407 0,169 11 8 5 0,0371 0,0371 0,095 12 8 5 0,0343 0,0343 0,049 13 8 5 0,0320 0,0320 0,039 14 8 5 0,0301 0,0301 0,009 15 8 5 0,0285 0,0284 0,462 16 8 5 0,0272 0,0269 1,124 6 10 5 0,0636 0,0636 0,067 7 10 5 0,0489 0,0489 0,071 8 10 5 0,0408 0,0408 0,043 9 10 5 0,0354 0,0354 0,049 10 10 5 0,0315 0,0315 0,101 11 10 5 0,0286 0,0285 0,241 12 10 5 0,0262 0,0262 0,110 13 10 5 0,0243 0,0244 0,275 14 10 5 0,0228 0,0228 0,144 15 10 5 0,0215 0,0214 0,251 16 10 5 0,0203 0,0202 0,680 6 12 5 0,0525 0,0525 0,040 7 12 5 0,0403 0,0403 0,080 8 12 5 0,0335 0,0336 0,210 9 12 5 0,0290 0,0290 0,137 10 12 5 0,0258 0,0258 0,090 11 12 5 0,0233 0,0233 0,089 12 12 5 0,0213 0,0213 0,003 13 12 5 0,0197 0,0197 0,053 14 12 5 0,0184 0,0184 0,247 15 12 5 0,0172 0,0172 0,177 16 12 5 0,0163 0,0162 0,441 6 14 5 0,0448 0,0448 0,108 7 14 5 0,0343 0,0343 0,058 8 14 5 0,0285 0,0285 0,009 9 14 5 0,0246 0,0246 0,178 10 14 5 0,0218 0,0218 0,151 11 14 5 0,0197 0,0197 0,118 12 14 5 0,0180 0,0180 0,203 13 14 5 0,0166 0,0166 0,200 14 14 5 0,0154 0,0154 0,038 15 14 5 0,0144 0,0144 0,177 16 14 5 0,0136 0,0135 0,642 6 16 5 0,0390 0,0390 0,017 7 16 5 0,0299 0,0299 0,130 8 16 5 0,0248 0,0248 0,018

9 16 5 0,0214 0,0214 0,103 10 16 5 0,0190 0,0189 0,288 11 16 5 0,0171 0,0170 0,344 12 16 5 0,0155 0,0156 0,323 13 16 5 0,0143 0,0143 0,125 14 16 5 0,0133 0,0133 0,060 15 16 5 0,0124 0,0124 0,194 16 16 5 0,0117 0,0116 0,690 6 18 5 0,0346 0,0346 0,056 7 18 5 0,0265 0,0265 0,145 8 18 5 0,0220 0,0220 0,156 9 18 5 0,0190 0,0189 0,292 10 18 5 0,0168 0,0167 0,340 11 18 5 0,0151 0,0150 0,438 12 18 5 0,0137 0,0137 0,137 13 18 5 0,0126 0,0126 0,139 14 18 5 0,0117 0,0117 0,006 15 18 5 0,0109 0,0109 0,197 16 18 5 0,0103 0,0102 0,528 6 20 5 0,0311 0,0310 0,204 7 20 5 0,0238 0,0238 0,157 8 20 5 0,0197 0,0197 0,081 9 20 5 0,0170 0,0170 0,023 10 20 5 0,0150 0,0150 0,147 11 20 5 0,0135 0,0135 0,026 12 20 5 0,0123 0,0123 0,162 13 20 5 0,0113 0,0113 0,134 14 20 5 0,0105 0,0105 0,437 15 20 5 0,0098 0,0097 0,514 16 20 5 0,0091 0,0091 0,495 6 22 5 0,0282 0,0282 0,003 7 22 5 0,0216 0,0216 0,153 8 22 5 0,0179 0,0179 0,068 9 22 5 0,0154 0,0154 0,134 10 22 5 0,0136 0,0136 0,122 11 22 5 0,0122 0,0122 0,222 12 22 5 0,0111 0,0111 0,167 13 22 5 0,0102 0,0102 0,108 14 22 5 0,0095 0,0094 0,562 15 22 5 0,0088 0,0088 0,114 16 22 5 0,0083 0,0082 0,695 6 24 5 0,0258 0,0258 0,084 7 24 5 0,0197 0,0198 0,279 8 24 5 0,0164 0,0164 0,171 9 24 5 0,0141 0,0141 0,066 10 24 5 0,0125 0,0124 0,434 11 24 5 0,0112 0,0112 0,191 12 24 5 0,0102 0,0102 0,389 13 24 5 0,0093 0,0093 0,285 14 24 5 0,0086 0,0086 0,346 15 24 5 0,0080 0,0080 0,477 16 24 5 0,0075 0,0075 0,394 6 26 5 0,0238 0,0238 0,065 7 26 5 0,0182 0,0182 0,046

Page 111: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

101

8 26 5 0,0151 0,0151 0,036 9 26 5 0,0130 0,0130 0,039 10 26 5 0,0115 0,0115 0,209 11 26 5 0,0103 0,0103 0,026 12 26 5 0,0094 0,0094 0,468 13 26 5 0,0086 0,0086 0,174 14 26 5 0,0079 0,0079 0,509 15 26 5 0,0074 0,0074 0,096 16 26 5 0,0069 0,0069 0,316 6 28 5 0,0221 0,0221 0,002 7 28 5 0,0169 0,0169 0,031 8 28 5 0,0140 0,0140 0,023 9 28 5 0,0121 0,0121 0,313 10 28 5 0,0106 0,0106 0,390 11 28 5 0,0095 0,0096 0,565 12 28 5 0,0087 0,0087 0,333 13 28 5 0,0080 0,0080 0,578 14 28 5 0,0074 0,0074 0,621 15 28 5 0,0068 0,0068 0,655 6 30 5 0,0206 0,0205 0,558 7 30 5 0,0158 0,0158 0,262 8 30 5 0,0131 0,0131 0,309 9 30 5 0,0112 0,0113 0,465 10 30 5 0,0099 0,0099 0,211 11 30 5 0,0089 0,0089 0,024 12 30 5 0,0081 0,0081 0,242 13 30 5 0,0074 0,0074 0,139 15 30 5 0,0064 0,0063 1,152 16 30 5 0,0060 0,0059 1,062 6 32 5 0,0193 0,0192 0,613 7 32 5 0,0148 0,0147 0,447 8 32 5 0,0122 0,0122 0,292 9 32 5 0,0105 0,0105 0,347 10 32 5 0,0093 0,0093 0,083 11 32 5 0,0083 0,0083 0,391 12 32 5 0,0076 0,0076 0,453 13 32 5 0,0069 0,0069 0,531 14 32 5 0,0064 0,0064 0,167 6 34 5 0,0182 0,0180 0,964 7 34 5 0,0139 0,0138 0,660 8 34 5 0,0115 0,0115 0,087 9 34 5 0,0099 0,0099 0,106 10 34 5 0,0087 0,0087 0,447 11 34 5 0,0078 0,0078 0,451 12 34 5 0,0071 0,0071 0,184 13 34 5 0,0065 0,0065 0,318 15 34 5 0,0056 0,0056 0,065 16 34 5 0,0052 0,0052 0,776 6 36 5 0,0172 0,0169 1,516 7 36 5 0,0131 0,0130 0,879 8 36 5 0,0109 0,0108 0,606 9 36 5 0,0094 0,0093 0,588 10 36 5 0,0082 0,0082 0,585 11 36 5 0,0074 0,0074 0,075

12 36 5 0,0067 0,0067 0,178 13 36 5 0,0062 0,0061 0,846 14 36 5 0,0057 0,0056 1,470 16 36 5 0,0049 0,0048 2,872 6 38 5 0,0163 0,0159 2,171 7 38 5 0,0124 0,0122 1,780 9 38 5 0,0089 0,0088 0,662 10 38 5 0,0078 0,0077 1,407 13 38 5 0,0058 0,0058 0,398 14 38 5 0,0054 0,0053 1,468 15 38 5 0,0050 0,0049 2,024 6 40 5 0,0154 0,0149 3,478 7 40 5 0,0118 0,0115 2,518 8 40 5 0,0098 0,0096 1,766 10 40 5 0,0074 0,0073 1,564 11 40 5 0,0066 0,0065 2,212 13 40 5 0,0055 0,0054 2,313 6 4 6 0,1852 0,1806 2,500 7 4 6 0,1444 0,1405 2,717 8 4 6 0,1239 0,1205 2,705 9 4 6 0,1109 0,1077 2,858 10 4 6 0,1019 0,0987 3,103 11 4 6 0,0953 0,0922 3,206 12 4 6 0,0902 0,0872 3,351 13 4 6 0,0863 0,0833 3,462 14 4 6 0,0831 0,0801 3,658 15 4 6 0,0806 0,0775 3,827 16 4 6 0,0785 0,0753 4,045 6 6 6 0,1118 0,1121 0,245 7 6 6 0,0865 0,0867 0,174 8 6 6 0,0731 0,0733 0,284 9 6 6 0,0643 0,0645 0,263 10 6 6 0,0581 0,0582 0,180 11 6 6 0,0534 0,0536 0,336 12 6 6 0,0498 0,0500 0,421 13 6 6 0,0469 0,0471 0,431 14 6 6 0,0445 0,0447 0,341 15 6 6 0,0426 0,0427 0,214 16 6 6 0,0410 0,0409 0,213 6 8 6 0,0808 0,0807 0,139 7 8 6 0,0623 0,0622 0,108 8 8 6 0,0522 0,0522 0,015 9 8 6 0,0455 0,0455 0,096 10 8 6 0,0408 0,0407 0,139 11 8 6 0,0371 0,0371 0,072 12 8 6 0,0343 0,0343 0,067 13 8 6 0,0320 0,0320 0,054 14 8 6 0,0301 0,0300 0,329 15 8 6 0,0285 0,0284 0,452 16 8 6 0,0272 0,0269 1,115 6 10 6 0,0635 0,0634 0,185 7 10 6 0,0488 0,0488 0,042 8 10 6 0,0408 0,0408 0,102 9 10 6 0,0354 0,0354 0,008

Page 112: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

102

10 10 6 0,0315 0,0315 0,071 11 10 6 0,0286 0,0285 0,218 12 10 6 0,0262 0,0262 0,091 13 10 6 0,0243 0,0244 0,290 14 10 6 0,0228 0,0228 0,156 15 10 6 0,0215 0,0214 0,241 16 10 6 0,0203 0,0202 0,671 6 12 6 0,0524 0,0524 0,035 7 12 6 0,0402 0,0403 0,171 8 12 6 0,0335 0,0335 0,030 9 12 6 0,0290 0,0290 0,096 10 12 6 0,0258 0,0257 0,268 11 12 6 0,0233 0,0233 0,113 12 12 6 0,0213 0,0213 0,022 13 12 6 0,0197 0,0197 0,068 14 12 6 0,0184 0,0184 0,260 15 12 6 0,0172 0,0172 0,166 16 12 6 0,0163 0,0162 0,432 6 14 6 0,0447 0,0447 0,078 7 14 6 0,0342 0,0343 0,150 8 14 6 0,0285 0,0285 0,049 9 14 6 0,0246 0,0246 0,137 10 14 6 0,0218 0,0218 0,121 11 14 6 0,0197 0,0197 0,142 12 14 6 0,0180 0,0180 0,223 13 14 6 0,0166 0,0166 0,216 14 14 6 0,0154 0,0154 0,025 15 14 6 0,0144 0,0144 0,166 16 14 6 0,0136 0,0135 0,632 6 16 6 0,0389 0,0389 0,080 7 16 6 0,0298 0,0299 0,221 8 16 6 0,0248 0,0248 0,040 9 16 6 0,0214 0,0214 0,062 10 16 6 0,0189 0,0189 0,257 11 16 6 0,0171 0,0170 0,319 12 16 6 0,0155 0,0156 0,342 13 16 6 0,0143 0,0143 0,109 14 16 6 0,0133 0,0133 0,074 15 16 6 0,0124 0,0124 0,183 16 16 6 0,0117 0,0116 0,680 6 18 6 0,0345 0,0345 0,040 7 18 6 0,0264 0,0264 0,142 8 18 6 0,0220 0,0219 0,242 9 18 6 0,0189 0,0189 0,251 10 18 6 0,0168 0,0167 0,309 11 18 6 0,0151 0,0150 0,414 12 18 6 0,0137 0,0137 0,117 13 18 6 0,0126 0,0126 0,123 14 18 6 0,0117 0,0117 0,020 15 18 6 0,0109 0,0109 0,185 16 18 6 0,0103 0,0102 0,519 6 20 6 0,0310 0,0310 0,012 7 20 6 0,0237 0,0238 0,248 8 20 6 0,0197 0,0197 0,023

9 20 6 0,0170 0,0170 0,017 10 20 6 0,0150 0,0150 0,117 11 20 6 0,0135 0,0135 0,050 12 20 6 0,0123 0,0123 0,182 13 20 6 0,0113 0,0113 0,151 14 20 6 0,0105 0,0104 0,505 15 20 6 0,0097 0,0097 0,502 16 20 6 0,0091 0,0091 0,485 6 22 6 0,0281 0,0281 0,160 7 22 6 0,0215 0,0216 0,244 8 22 6 0,0179 0,0179 0,126 9 22 6 0,0154 0,0154 0,093 10 22 6 0,0136 0,0136 0,091 11 22 6 0,0122 0,0122 0,198 12 22 6 0,0111 0,0111 0,148 13 22 6 0,0102 0,0102 0,092 14 22 6 0,0095 0,0094 0,549 15 22 6 0,0088 0,0088 0,103 16 22 6 0,0083 0,0082 0,685 6 24 6 0,0258 0,0258 0,109 7 24 6 0,0197 0,0198 0,370 8 24 6 0,0164 0,0164 0,229 9 24 6 0,0141 0,0141 0,025 10 24 6 0,0125 0,0124 0,403 11 24 6 0,0112 0,0112 0,216 12 24 6 0,0102 0,0102 0,408 13 24 6 0,0093 0,0093 0,269 14 24 6 0,0086 0,0086 0,332 15 24 6 0,0080 0,0080 0,465 16 24 6 0,0075 0,0075 0,384 6 26 6 0,0238 0,0237 0,294 7 26 6 0,0182 0,0182 0,045 8 26 6 0,0151 0,0151 0,093 9 26 6 0,0130 0,0130 0,002 10 26 6 0,0115 0,0115 0,240 11 26 6 0,0103 0,0103 0,050 12 26 6 0,0094 0,0094 0,487 13 26 6 0,0086 0,0086 0,191 14 26 6 0,0079 0,0079 0,495 15 26 6 0,0074 0,0074 0,107 16 26 6 0,0069 0,0069 0,306 6 28 6 0,0221 0,0220 0,259 7 28 6 0,0169 0,0169 0,122 8 28 6 0,0140 0,0140 0,034 9 28 6 0,0121 0,0121 0,354 10 28 6 0,0106 0,0106 0,360 11 28 6 0,0095 0,0096 0,589 12 28 6 0,0087 0,0087 0,352 13 28 6 0,0080 0,0080 0,594 14 28 6 0,0074 0,0074 0,635 15 28 6 0,0068 0,0068 0,644 16 28 6 0,0064 0,0063 1,650 6 30 6 0,0206 0,0205 0,368 7 30 6 0,0157 0,0157 0,281

Page 113: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

103

8 30 6 0,0131 0,0131 0,367 9 30 6 0,0112 0,0113 0,507 10 30 6 0,0099 0,0099 0,181 11 30 6 0,0089 0,0089 0,048 14 30 6 0,0068 0,0068 0,713 16 30 6 0,0060 0,0059 1,052 6 32 6 0,0193 0,0191 0,940 7 32 6 0,0148 0,0147 0,357 8 32 6 0,0122 0,0122 0,236 9 32 6 0,0105 0,0105 0,307 10 32 6 0,0093 0,0093 0,114 14 32 6 0,0064 0,0064 0,153 15 32 6 0,0060 0,0059 1,053 6 34 6 0,0181 0,0179 1,326 7 34 6 0,0139 0,0138 0,568 8 34 6 0,0115 0,0115 0,030 9 34 6 0,0099 0,0099 0,065 10 34 6 0,0087 0,0087 0,416 11 34 6 0,0078 0,0078 0,427 12 34 6 0,0071 0,0071 0,165 6 36 6 0,0171 0,0168 1,912 7 36 6 0,0131 0,0130 0,787 8 36 6 0,0109 0,0108 0,549 10 36 6 0,0082 0,0082 0,555 12 36 6 0,0067 0,0067 0,158 13 36 6 0,0062 0,0061 0,830 15 36 6 0,0053 0,0052 1,600 6 38 6 0,0162 0,0158 2,599 9 38 6 0,0089 0,0088 0,621 10 38 6 0,0078 0,0077 1,376 13 38 6 0,0058 0,0058 0,381 14 38 6 0,0054 0,0053 1,455 6 40 6 0,0154 0,0149 3,293 7 40 6 0,0118 0,0115 2,429 9 40 6 0,0084 0,0083 1,296 11 40 6 0,0066 0,0065 2,188 12 40 6 0,0060 0,0059 2,173 6 4 7 0,1850 0,1804 2,471 7 4 7 0,1443 0,1405 2,660 8 4 7 0,1238 0,1205 2,672 9 4 7 0,1108 0,1077 2,837 10 4 7 0,1018 0,0987 3,088 11 4 7 0,0952 0,0921 3,300 12 4 7 0,0902 0,0872 3,343 13 4 7 0,0863 0,0833 3,457 14 4 7 0,0831 0,0801 3,654 15 4 7 0,0806 0,0775 3,824 16 4 7 0,0785 0,0753 4,043 6 6 7 0,1117 0,1119 0,191 7 6 7 0,0865 0,0867 0,230 8 6 7 0,0731 0,0733 0,319 9 6 7 0,0643 0,0645 0,288 10 6 7 0,0581 0,0582 0,197 11 6 7 0,0534 0,0536 0,349

12 6 7 0,0498 0,0500 0,432 13 6 7 0,0469 0,0471 0,439 14 6 7 0,0445 0,0447 0,347 15 6 7 0,0426 0,0426 0,015 16 6 7 0,0410 0,0409 0,209 6 8 7 0,0807 0,0806 0,142 7 8 7 0,0622 0,0622 0,052 8 8 7 0,0522 0,0522 0,050 9 8 7 0,0455 0,0455 0,072 10 8 7 0,0407 0,0407 0,121 11 8 7 0,0371 0,0371 0,058 12 8 7 0,0343 0,0343 0,077 13 8 7 0,0320 0,0320 0,063 14 8 7 0,0301 0,0300 0,322 15 8 7 0,0285 0,0284 0,446 16 8 7 0,0272 0,0269 1,111 6 10 7 0,0634 0,0634 0,067 7 10 7 0,0488 0,0488 0,013 8 10 7 0,0407 0,0408 0,136 9 10 7 0,0354 0,0354 0,016 10 10 7 0,0315 0,0315 0,053 11 10 7 0,0286 0,0285 0,204 12 10 7 0,0262 0,0262 0,080 13 10 7 0,0243 0,0244 0,299 14 10 7 0,0228 0,0228 0,164 15 10 7 0,0215 0,0214 0,234 16 10 7 0,0203 0,0202 0,666 6 12 7 0,0524 0,0523 0,109 7 12 7 0,0402 0,0403 0,227 8 12 7 0,0335 0,0335 0,004 9 12 7 0,0290 0,0290 0,072 10 12 7 0,0258 0,0257 0,249 11 12 7 0,0233 0,0233 0,128 12 12 7 0,0213 0,0213 0,033 13 12 7 0,0197 0,0197 0,078 14 12 7 0,0184 0,0184 0,268 15 12 7 0,0172 0,0172 0,160 16 12 7 0,0163 0,0162 0,426 6 14 7 0,0446 0,0446 0,029 7 14 7 0,0342 0,0343 0,205 8 14 7 0,0285 0,0285 0,084 9 14 7 0,0246 0,0246 0,113 10 14 7 0,0218 0,0218 0,103 11 14 7 0,0197 0,0197 0,156 12 14 7 0,0180 0,0180 0,234 13 14 7 0,0166 0,0166 0,225 14 14 7 0,0154 0,0154 0,017 15 14 7 0,0144 0,0144 0,160 16 14 7 0,0136 0,0135 0,627 6 16 7 0,0389 0,0389 0,035 7 16 7 0,0298 0,0298 0,059 8 16 7 0,0248 0,0248 0,075 9 16 7 0,0214 0,0214 0,038 10 16 7 0,0189 0,0189 0,239

Page 114: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

104

11 16 7 0,0171 0,0170 0,305 12 16 7 0,0155 0,0156 0,354 13 16 7 0,0143 0,0143 0,100 14 16 7 0,0133 0,0133 0,081 15 16 7 0,0124 0,0124 0,176 16 16 7 0,0117 0,0116 0,674 6 18 7 0,0345 0,0344 0,215 7 18 7 0,0264 0,0264 0,088 8 18 7 0,0219 0,0219 0,207 9 18 7 0,0189 0,0189 0,227 10 18 7 0,0167 0,0167 0,291 11 18 7 0,0151 0,0150 0,400 12 18 7 0,0137 0,0137 0,106 13 18 7 0,0126 0,0126 0,113 14 18 7 0,0117 0,0117 0,028 15 18 7 0,0109 0,0109 0,179 16 18 7 0,0103 0,0102 0,513 6 20 7 0,0310 0,0309 0,218 7 20 7 0,0237 0,0237 0,118 8 20 7 0,0197 0,0197 0,011 9 20 7 0,0170 0,0170 0,041 10 20 7 0,0150 0,0150 0,098 11 20 7 0,0135 0,0135 0,064 12 20 7 0,0123 0,0123 0,194 13 20 7 0,0113 0,0113 0,160 14 20 7 0,0105 0,0104 0,497 15 20 7 0,0097 0,0097 0,495 16 20 7 0,0091 0,0091 0,480 6 22 7 0,0281 0,0281 0,046 7 22 7 0,0215 0,0216 0,299 8 22 7 0,0179 0,0179 0,160 9 22 7 0,0154 0,0154 0,068 10 22 7 0,0136 0,0136 0,073 11 22 7 0,0122 0,0122 0,183 12 22 7 0,0111 0,0111 0,136 13 22 7 0,0102 0,0102 0,082 14 22 7 0,0095 0,0094 0,541 15 22 7 0,0088 0,0088 0,095 16 22 7 0,0083 0,0082 0,679 6 24 7 0,0257 0,0257 0,165 7 24 7 0,0197 0,0197 0,082 8 24 7 0,0164 0,0164 0,263 9 24 7 0,0141 0,0141 0,001 10 24 7 0,0124 0,0124 0,385 11 24 7 0,0112 0,0112 0,231 12 24 7 0,0102 0,0102 0,420 13 24 7 0,0093 0,0093 0,259 14 24 7 0,0086 0,0086 0,324 15 24 7 0,0080 0,0080 0,458 16 24 7 0,0075 0,0075 0,378 6 26 7 0,0237 0,0237 0,179 7 26 7 0,0182 0,0182 0,098 8 26 7 0,0151 0,0151 0,127 9 26 7 0,0130 0,0130 0,026

10 26 7 0,0115 0,0115 0,258 11 26 7 0,0103 0,0103 0,064 12 26 7 0,0094 0,0094 0,500 13 26 7 0,0086 0,0086 0,200 15 26 7 0,0074 0,0074 0,114 16 26 7 0,0069 0,0069 0,300 6 28 7 0,0220 0,0220 0,146 7 28 7 0,0169 0,0169 0,176 8 28 7 0,0140 0,0140 0,070 9 28 7 0,0121 0,0121 0,378 10 28 7 0,0106 0,0106 0,341 11 28 7 0,0095 0,0096 0,604 12 28 7 0,0087 0,0087 0,364 13 28 7 0,0080 0,0080 0,604 6 30 7 0,0206 0,0205 0,254 7 30 7 0,0157 0,0157 0,226 8 30 7 0,0130 0,0131 0,401 9 30 7 0,0112 0,0113 0,531 12 30 7 0,0081 0,0081 0,273 14 30 7 0,0068 0,0068 0,705 16 30 7 0,0060 0,0059 1,046 6 32 7 0,0193 0,0191 0,827 7 32 7 0,0147 0,0147 0,303 8 32 7 0,0122 0,0122 0,201 9 32 7 0,0105 0,0105 0,282 10 32 7 0,0093 0,0093 0,132 6 34 7 0,0181 0,0179 1,214 7 34 7 0,0139 0,0138 0,515 9 34 7 0,0099 0,0099 0,040 10 34 7 0,0087 0,0087 0,398 13 34 7 0,0065 0,0065 0,292 6 36 7 0,0171 0,0168 1,801 13 36 7 0,0062 0,0061 0,821 14 36 7 0,0057 0,0056 1,448 6 38 7 0,0162 0,0158 2,489 10 38 7 0,0078 0,0077 1,359 11 38 7 0,0070 0,0069 1,400 12 38 7 0,0064 0,0063 0,816 14 38 7 0,0054 0,0053 1,446 16 38 7 0,0047 0,0046 1,604 6 40 7 0,0154 0,0149 3,182 7 40 7 0,0118 0,0115 2,376 8 40 7 0,0098 0,0096 1,674 12 40 7 0,0060 0,0059 2,162 14 40 7 0,0051 0,0050 2,047 6 4 8 0,1848 0,1802 2,490 7 4 8 0,1443 0,1404 2,692 8 4 8 0,1238 0,1205 2,650 9 4 8 0,1108 0,1077 2,823 10 4 8 0,1018 0,0987 3,079 11 4 8 0,0952 0,0921 3,294 12 4 8 0,0902 0,0872 3,339 13 4 8 0,0863 0,0833 3,453 14 4 8 0,0831 0,0801 3,652

Page 115: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

105

15 4 8 0,0806 0,0775 3,823 16 4 8 0,0785 0,0753 4,042 6 6 8 0,1116 0,1118 0,183 7 6 8 0,0865 0,0866 0,151 8 6 8 0,0731 0,0733 0,341 9 6 8 0,0643 0,0644 0,147 10 6 8 0,0581 0,0582 0,208 11 6 8 0,0534 0,0535 0,170 12 6 8 0,0498 0,0499 0,237 13 6 8 0,0469 0,0471 0,444 14 6 8 0,0445 0,0447 0,351 15 6 8 0,0426 0,0426 0,012 16 6 8 0,0410 0,0409 0,206 6 8 8 0,0807 0,0805 0,189 7 8 8 0,0622 0,0622 0,016 8 8 8 0,0522 0,0521 0,119 9 8 8 0,0455 0,0455 0,056 10 8 8 0,0407 0,0407 0,109 11 8 8 0,0371 0,0371 0,050 12 8 8 0,0343 0,0342 0,207 13 8 8 0,0320 0,0320 0,068 14 8 8 0,0301 0,0300 0,318 15 8 8 0,0285 0,0284 0,443 16 8 8 0,0272 0,0269 1,108 6 10 8 0,0634 0,0633 0,148 7 10 8 0,0488 0,0488 0,049 8 10 8 0,0407 0,0408 0,159 9 10 8 0,0354 0,0354 0,032 10 10 8 0,0315 0,0315 0,041 11 10 8 0,0286 0,0285 0,195 12 10 8 0,0262 0,0262 0,072 13 10 8 0,0243 0,0243 0,106 14 10 8 0,0228 0,0228 0,169 15 10 8 0,0214 0,0214 0,230 16 10 8 0,0203 0,0202 0,662 6 12 8 0,0523 0,0523 0,033 7 12 8 0,0402 0,0403 0,262 8 12 8 0,0335 0,0335 0,027 9 12 8 0,0290 0,0290 0,056 10 12 8 0,0258 0,0257 0,237 11 12 8 0,0233 0,0233 0,137 12 12 8 0,0213 0,0213 0,040 13 12 8 0,0197 0,0197 0,084 14 12 8 0,0183 0,0184 0,273 15 12 8 0,0172 0,0172 0,155 16 12 8 0,0163 0,0162 0,422 6 14 8 0,0446 0,0446 0,046 7 14 8 0,0342 0,0343 0,240 8 14 8 0,0285 0,0285 0,106 9 14 8 0,0246 0,0246 0,097 10 14 8 0,0218 0,0218 0,091 11 14 8 0,0197 0,0197 0,165 12 14 8 0,0180 0,0180 0,241 13 14 8 0,0166 0,0166 0,232

14 14 8 0,0154 0,0154 0,012 15 14 8 0,0144 0,0144 0,155 16 14 8 0,0136 0,0135 0,623 6 16 8 0,0389 0,0388 0,147 7 16 8 0,0298 0,0298 0,024 8 16 8 0,0248 0,0248 0,097 9 16 8 0,0214 0,0214 0,022 10 16 8 0,0189 0,0189 0,227 11 16 8 0,0171 0,0170 0,296 12 16 8 0,0155 0,0155 0,281 13 16 8 0,0143 0,0143 0,093 14 16 8 0,0133 0,0133 0,087 15 16 8 0,0124 0,0124 0,172 16 16 8 0,0117 0,0116 0,670 6 18 8 0,0344 0,0344 0,140 7 18 8 0,0264 0,0264 0,052 8 18 8 0,0219 0,0219 0,186 9 18 8 0,0189 0,0189 0,212 10 18 8 0,0167 0,0167 0,278 11 18 8 0,0151 0,0150 0,391 12 18 8 0,0137 0,0137 0,098 13 18 8 0,0126 0,0126 0,107 14 18 8 0,0117 0,0117 0,033 15 18 8 0,0109 0,0109 0,174 16 18 8 0,0103 0,0102 0,509 6 20 8 0,0309 0,0309 0,145 7 20 8 0,0237 0,0237 0,082 8 20 8 0,0197 0,0197 0,034 9 20 8 0,0170 0,0170 0,058 10 20 8 0,0150 0,0150 0,086 11 20 8 0,0135 0,0135 0,073 12 20 8 0,0123 0,0123 0,202 13 20 8 0,0113 0,0113 0,166 14 20 8 0,0105 0,0104 0,492 15 20 8 0,0097 0,0097 0,491 16 20 8 0,0091 0,0091 0,475 6 22 8 0,0281 0,0281 0,027 7 22 8 0,0215 0,0216 0,334 8 22 8 0,0179 0,0179 0,184 9 22 8 0,0154 0,0154 0,053 10 22 8 0,0136 0,0136 0,062 11 22 8 0,0122 0,0122 0,174 12 22 8 0,0111 0,0111 0,128 13 22 8 0,0102 0,0102 0,076 14 22 8 0,0095 0,0094 0,535 6 24 8 0,0257 0,0257 0,091 7 24 8 0,0197 0,0197 0,047 8 24 8 0,0164 0,0164 0,285 9 24 8 0,0141 0,0141 0,015 10 24 8 0,0124 0,0124 0,374 11 24 8 0,0112 0,0112 0,239 12 24 8 0,0102 0,0102 0,427 13 24 8 0,0093 0,0093 0,254 14 24 8 0,0086 0,0086 0,318

Page 116: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

106

15 24 8 0,0080 0,0080 0,454 16 24 8 0,0075 0,0075 0,374 6 26 8 0,0237 0,0237 0,105 7 26 8 0,0182 0,0182 0,133 8 26 8 0,0151 0,0151 0,149 9 26 8 0,0130 0,0130 0,043 10 26 8 0,0115 0,0115 0,270 11 26 8 0,0103 0,0103 0,074 12 26 8 0,0094 0,0094 0,507 13 26 8 0,0086 0,0086 0,207 14 26 8 0,0079 0,0079 0,482 15 26 8 0,0074 0,0074 0,119 6 28 8 0,0220 0,0220 0,072 7 28 8 0,0169 0,0169 0,213 8 28 8 0,0140 0,0140 0,091 10 28 8 0,0106 0,0106 0,329 12 28 8 0,0087 0,0087 0,372 13 28 8 0,0080 0,0080 0,611 14 28 8 0,0074 0,0074 0,649 15 28 8 0,0068 0,0068 0,632 6 30 8 0,0205 0,0205 0,179 7 30 8 0,0157 0,0157 0,191 9 30 8 0,0112 0,0112 0,343 6 32 8 0,0192 0,0191 0,754 8 32 8 0,0122 0,0122 0,178 9 32 8 0,0105 0,0105 0,266 10 32 8 0,0093 0,0093 0,144 15 32 8 0,0060 0,0059 1,041 10 34 8 0,0087 0,0087 0,386 6 36 8 0,0171 0,0168 1,727 6 38 8 0,0162 0,0158 2,415 8 38 8 0,0103 0,0102 0,762 12 38 8 0,0064 0,0063 0,809 13 38 8 0,0058 0,0058 0,365 15 38 8 0,0050 0,0049 2,001 6 40 8 0,0154 0,0149 3,110 11 40 8 0,0066 0,0065 2,164 15 40 8 0,0047 0,0046 3,063 6 4 9 0,1847 0,1801 2,483 7 4 9 0,1442 0,1404 2,667 8 4 9 0,1238 0,1205 2,636 9 4 9 0,1108 0,1076 2,904 10 4 9 0,1018 0,0987 3,073 11 4 9 0,0952 0,0921 3,289 12 4 9 0,0902 0,0872 3,336 13 4 9 0,0863 0,0833 3,451 14 4 9 0,0831 0,0801 3,650 15 4 9 0,0806 0,0775 3,821 16 4 9 0,0785 0,0752 4,169 6 6 9 0,1115 0,1118 0,238 7 6 9 0,0864 0,0866 0,176 8 6 9 0,0730 0,0732 0,220 9 6 9 0,0643 0,0644 0,157 10 6 9 0,0581 0,0582 0,216

11 6 9 0,0534 0,0535 0,176 12 6 9 0,0498 0,0499 0,242 13 6 9 0,0469 0,0471 0,447 14 6 9 0,0445 0,0447 0,354 15 6 9 0,0426 0,0426 0,010 16 6 9 0,0410 0,0409 0,205 6 8 9 0,0806 0,0805 0,136 7 8 9 0,0622 0,0622 0,009 8 8 9 0,0522 0,0521 0,104 9 8 9 0,0455 0,0455 0,046 10 8 9 0,0407 0,0407 0,101 11 8 9 0,0371 0,0371 0,043 12 8 9 0,0343 0,0342 0,202 13 8 9 0,0320 0,0320 0,072 14 8 9 0,0301 0,0300 0,315 15 8 9 0,0285 0,0284 0,440 16 8 9 0,0272 0,0269 1,105 6 10 9 0,0634 0,0633 0,095 7 10 9 0,0488 0,0488 0,074 8 10 9 0,0407 0,0407 0,071 9 10 9 0,0354 0,0353 0,240 10 10 9 0,0315 0,0315 0,034 11 10 9 0,0286 0,0285 0,189 12 10 9 0,0262 0,0262 0,068 13 10 9 0,0243 0,0243 0,101 14 10 9 0,0228 0,0228 0,172 15 10 9 0,0214 0,0214 0,228 16 10 9 0,0203 0,0202 0,660 6 12 9 0,0523 0,0523 0,018 7 12 9 0,0402 0,0402 0,038 8 12 9 0,0335 0,0335 0,043 9 12 9 0,0290 0,0290 0,045 10 12 9 0,0258 0,0257 0,230 11 12 9 0,0233 0,0233 0,143 12 12 9 0,0213 0,0213 0,045 13 12 9 0,0197 0,0197 0,088 14 12 9 0,0183 0,0184 0,276 15 12 9 0,0172 0,0172 0,152 16 12 9 0,0163 0,0162 0,420 6 14 9 0,0446 0,0445 0,126 7 14 9 0,0342 0,0343 0,265 8 14 9 0,0285 0,0285 0,121 9 14 9 0,0246 0,0246 0,086 10 14 9 0,0218 0,0218 0,083 11 14 9 0,0197 0,0197 0,172 12 14 9 0,0180 0,0180 0,246 13 14 9 0,0166 0,0166 0,235 14 14 9 0,0154 0,0154 0,009 15 14 9 0,0144 0,0144 0,152 16 14 9 0,0136 0,0135 0,620 6 16 9 0,0388 0,0388 0,097 7 16 9 0,0298 0,0298 0,001 8 16 9 0,0248 0,0248 0,112 9 16 9 0,0214 0,0214 0,011

Page 117: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

107

10 16 9 0,0189 0,0189 0,219 11 16 9 0,0170 0,0170 0,289 12 16 9 0,0155 0,0155 0,276 13 16 9 0,0143 0,0143 0,089 14 16 9 0,0133 0,0133 0,091 15 16 9 0,0124 0,0124 0,169 16 16 9 0,0117 0,0116 0,667 6 18 9 0,0344 0,0344 0,089 7 18 9 0,0264 0,0264 0,027 8 18 9 0,0219 0,0219 0,170 9 18 9 0,0189 0,0189 0,201 10 18 9 0,0167 0,0167 0,271 11 18 9 0,0151 0,0150 0,384 12 18 9 0,0137 0,0137 0,093 13 18 9 0,0126 0,0126 0,103 14 18 9 0,0117 0,0117 0,036 15 18 9 0,0109 0,0109 0,171 16 18 9 0,0103 0,0102 0,506 6 20 9 0,0309 0,0309 0,093 7 20 9 0,0237 0,0237 0,059 8 20 9 0,0197 0,0197 0,049 9 20 9 0,0170 0,0170 0,068 10 20 9 0,0150 0,0150 0,077 11 20 9 0,0135 0,0135 0,080 12 20 9 0,0123 0,0123 0,206 13 20 9 0,0113 0,0113 0,171 14 20 9 0,0105 0,0104 0,488 16 20 9 0,0091 0,0091 0,473 6 22 9 0,0281 0,0281 0,080 7 22 9 0,0215 0,0215 0,107 8 22 9 0,0179 0,0179 0,199 9 22 9 0,0154 0,0154 0,041 10 22 9 0,0136 0,0136 0,053 11 22 9 0,0122 0,0122 0,168 12 22 9 0,0111 0,0111 0,124 13 22 9 0,0102 0,0102 0,071 16 22 9 0,0083 0,0082 0,672 6 24 9 0,0257 0,0257 0,040 7 24 9 0,0197 0,0197 0,024 8 24 9 0,0164 0,0164 0,302 9 24 9 0,0141 0,0141 0,025 11 24 9 0,0112 0,0112 0,246 6 26 9 0,0237 0,0237 0,055 7 26 9 0,0182 0,0182 0,159 8 26 9 0,0151 0,0151 0,164 9 26 9 0,0130 0,0130 0,052 11 26 9 0,0103 0,0103 0,080 14 26 9 0,0079 0,0079 0,478 16 26 9 0,0069 0,0069 0,293 6 28 9 0,0220 0,0220 0,023 11 28 9 0,0095 0,0096 0,620 16 28 9 0,0064 0,0063 1,637 6 30 9 0,0205 0,0205 0,130 7 30 9 0,0157 0,0157 0,166

9 30 9 0,0112 0,0112 0,332 12 30 9 0,0081 0,0081 0,287 13 30 9 0,0074 0,0074 0,102 6 32 9 0,0192 0,0191 0,701 7 32 9 0,0147 0,0147 0,242 8 32 9 0,0122 0,0122 0,163 9 32 9 0,0105 0,0105 0,255 6 34 9 0,0181 0,0179 1,091 7 34 9 0,0139 0,0138 0,454 10 34 9 0,0087 0,0087 0,377 14 34 9 0,0060 0,0060 0,385 16 34 9 0,0052 0,0052 0,753 7 36 9 0,0131 0,0130 0,674 8 36 9 0,0109 0,0108 0,476 9 36 9 0,0093 0,0093 0,496 11 36 9 0,0074 0,0073 1,223 12 36 9 0,0067 0,0067 0,133 13 36 9 0,0061 0,0061 0,810 6 38 9 0,0162 0,0158 2,368 8 38 9 0,0103 0,0102 0,747 15 38 9 0,0050 0,0049 1,998 6 40 9 0,0154 0,0149 3,061 8 40 9 0,0098 0,0096 1,637 6 4 10 0,1846 0,1800 2,494 7 4 10 0,1442 0,1403 2,718 8 4 10 0,1237 0,1204 2,706 9 4 10 0,1108 0,1076 2,897 10 4 10 0,1018 0,0987 3,068 11 4 10 0,0952 0,0921 3,286 12 4 10 0,0902 0,0871 3,444 13 4 10 0,0863 0,0833 3,449 14 4 10 0,0831 0,0801 3,649 15 4 10 0,0806 0,0775 3,821 16 4 10 0,0785 0,0752 4,168 6 6 10 0,1115 0,1117 0,188 7 6 10 0,0864 0,0866 0,195 8 6 10 0,0730 0,0732 0,231 9 6 10 0,0643 0,0644 0,165 10 6 10 0,0581 0,0582 0,222 11 6 10 0,0534 0,0535 0,180 12 6 10 0,0498 0,0499 0,245 13 6 10 0,0469 0,0471 0,450 14 6 10 0,0445 0,0447 0,356 15 6 10 0,0426 0,0426 0,008 16 6 10 0,0410 0,0409 0,203 6 8 10 0,0806 0,0805 0,097 7 8 10 0,0622 0,0622 0,026 8 8 10 0,0521 0,0521 0,093 9 8 10 0,0455 0,0454 0,258 10 8 10 0,0407 0,0407 0,096 11 8 10 0,0371 0,0371 0,039 12 8 10 0,0343 0,0342 0,199 13 8 10 0,0320 0,0320 0,075 14 8 10 0,0301 0,0300 0,312

Page 118: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

108

15 8 10 0,0285 0,0284 0,438 16 8 10 0,0272 0,0269 1,104 6 10 10 0,0633 0,0633 0,058 7 10 10 0,0488 0,0488 0,092 8 10 10 0,0407 0,0407 0,061 9 10 10 0,0354 0,0353 0,232 10 10 10 0,0315 0,0315 0,028 11 10 10 0,0286 0,0285 0,184 12 10 10 0,0262 0,0262 0,064 13 10 10 0,0243 0,0243 0,099 14 10 10 0,0228 0,0228 0,175 15 10 10 0,0214 0,0214 0,225 16 10 10 0,0203 0,0202 0,658 6 12 10 0,0523 0,0523 0,054 7 12 10 0,0402 0,0402 0,055 8 12 10 0,0335 0,0335 0,053 9 12 10 0,0290 0,0290 0,038 10 12 10 0,0258 0,0257 0,224 11 12 10 0,0233 0,0233 0,147 12 12 10 0,0213 0,0213 0,050 13 12 10 0,0197 0,0197 0,091 14 12 10 0,0183 0,0184 0,278 15 12 10 0,0172 0,0172 0,151 16 12 10 0,0163 0,0162 0,418 6 14 10 0,0445 0,0445 0,091 7 14 10 0,0342 0,0342 0,010 8 14 10 0,0285 0,0285 0,133 9 14 10 0,0246 0,0246 0,078 10 14 10 0,0218 0,0218 0,077 11 14 10 0,0197 0,0197 0,177 12 14 10 0,0180 0,0180 0,250 13 14 10 0,0166 0,0166 0,238 14 14 10 0,0154 0,0154 0,006 15 14 10 0,0144 0,0144 0,150 16 14 10 0,0136 0,0135 0,619 6 16 10 0,0388 0,0388 0,060 7 16 10 0,0298 0,0298 0,019 8 16 10 0,0248 0,0248 0,122 9 16 10 0,0214 0,0214 0,004 10 16 10 0,0189 0,0189 0,213 11 16 10 0,0170 0,0170 0,285 12 16 10 0,0155 0,0155 0,273 13 16 10 0,0143 0,0143 0,087 14 16 10 0,0133 0,0133 0,093 15 16 10 0,0124 0,0124 0,167 16 16 10 0,0117 0,0116 0,666 6 18 10 0,0344 0,0344 0,054 7 18 10 0,0264 0,0264 0,011 8 18 10 0,0219 0,0219 0,160 9 18 10 0,0189 0,0189 0,194 10 18 10 0,0167 0,0167 0,265 11 18 10 0,0151 0,0150 0,380 12 18 10 0,0137 0,0137 0,090 13 18 10 0,0126 0,0126 0,100

14 18 10 0,0117 0,0117 0,039 15 18 10 0,0109 0,0109 0,168 6 20 10 0,0309 0,0309 0,058 7 20 10 0,0237 0,0237 0,042 8 20 10 0,0197 0,0197 0,059 9 20 10 0,0170 0,0170 0,076 10 20 10 0,0150 0,0150 0,072 11 20 10 0,0135 0,0135 0,085 12 20 10 0,0123 0,0123 0,210 13 20 10 0,0113 0,0113 0,173 15 20 10 0,0097 0,0097 0,485 16 20 10 0,0091 0,0091 0,471 6 22 10 0,0281 0,0280 0,240 7 22 10 0,0215 0,0215 0,089 8 22 10 0,0179 0,0179 0,209 9 22 10 0,0154 0,0154 0,035 10 22 10 0,0136 0,0136 0,047 11 22 10 0,0122 0,0122 0,163 12 22 10 0,0111 0,0111 0,120 14 22 10 0,0094 0,0094 0,529 6 24 10 0,0257 0,0257 0,002 7 24 10 0,0197 0,0197 0,006 8 24 10 0,0163 0,0164 0,310 10 24 10 0,0124 0,0124 0,359 11 24 10 0,0112 0,0112 0,251 15 24 10 0,0080 0,0080 0,449 6 26 10 0,0237 0,0237 0,020 7 26 10 0,0182 0,0182 0,177 8 26 10 0,0151 0,0151 0,177 9 26 10 0,0130 0,0130 0,061 10 26 10 0,0115 0,0115 0,285 12 26 10 0,0094 0,0094 0,516 15 26 10 0,0074 0,0074 0,124 6 28 10 0,0220 0,0220 0,017 7 28 10 0,0169 0,0169 0,253 8 28 10 0,0140 0,0140 0,118 6 30 10 0,0205 0,0204 0,579 7 30 10 0,0157 0,0157 0,149 9 30 10 0,0112 0,0112 0,324 14 30 10 0,0068 0,0068 0,694 16 30 10 0,0060 0,0059 1,037 6 32 10 0,0192 0,0191 0,667 8 32 10 0,0122 0,0122 0,150 10 32 10 0,0093 0,0093 0,158 15 32 10 0,0060 0,0059 1,036 12 34 10 0,0071 0,0071 0,136 13 34 10 0,0065 0,0065 0,278 7 36 10 0,0131 0,0130 0,657 8 36 10 0,0109 0,0108 0,465 10 36 10 0,0082 0,0082 0,510 13 36 10 0,0061 0,0061 0,807 6 38 10 0,0162 0,0158 2,332 9 40 10 0,0084 0,0082 2,427 6 4 11 0,1845 0,1799 2,516

Page 119: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

109

7 4 11 0,1442 0,1403 2,705 8 4 11 0,1237 0,1204 2,699 9 4 11 0,1108 0,1076 2,892 10 4 11 0,1018 0,0987 3,065 11 4 11 0,0952 0,0921 3,284 12 4 11 0,0902 0,0871 3,442 13 4 11 0,0863 0,0832 3,564 14 4 11 0,0831 0,0801 3,648 15 4 11 0,0806 0,0775 3,820 16 4 11 0,0785 0,0752 4,168 6 6 11 0,1115 0,1117 0,217 7 6 11 0,0864 0,0866 0,208 8 6 11 0,0730 0,0732 0,238 9 6 11 0,0643 0,0644 0,170 10 6 11 0,0581 0,0582 0,226 11 6 11 0,0534 0,0535 0,183 12 6 11 0,0498 0,0499 0,247 13 6 11 0,0469 0,0470 0,238 14 6 11 0,0445 0,0447 0,357 15 6 11 0,0426 0,0426 0,007 16 6 11 0,0410 0,0409 0,202 6 8 11 0,0806 0,0804 0,194 7 8 11 0,0622 0,0621 0,121 8 8 11 0,0521 0,0521 0,085 9 8 11 0,0455 0,0454 0,252 10 8 11 0,0407 0,0407 0,092 11 8 11 0,0371 0,0371 0,036 12 8 11 0,0343 0,0342 0,197 13 8 11 0,0320 0,0320 0,077 14 8 11 0,0301 0,0300 0,311 15 8 11 0,0285 0,0284 0,437 16 8 11 0,0272 0,0269 1,103 6 10 11 0,0633 0,0632 0,189 7 10 11 0,0487 0,0488 0,105 8 10 11 0,0407 0,0407 0,053 9 10 11 0,0354 0,0353 0,226 10 10 11 0,0315 0,0315 0,024 11 10 11 0,0286 0,0285 0,180 12 10 11 0,0262 0,0262 0,061 13 10 11 0,0243 0,0243 0,097 14 10 11 0,0228 0,0228 0,176 15 10 11 0,0214 0,0214 0,224 16 10 11 0,0203 0,0202 0,657 6 12 11 0,0523 0,0522 0,108 7 12 11 0,0402 0,0402 0,068 8 12 11 0,0335 0,0335 0,061 9 12 11 0,0290 0,0290 0,033 10 12 11 0,0258 0,0257 0,219 11 12 11 0,0233 0,0233 0,151 12 12 11 0,0213 0,0213 0,052 13 12 11 0,0197 0,0197 0,094 14 12 11 0,0183 0,0184 0,280 15 12 11 0,0172 0,0172 0,149 16 12 11 0,0163 0,0162 0,416

6 14 11 0,0445 0,0445 0,063 7 14 11 0,0342 0,0342 0,003 8 14 11 0,0285 0,0285 0,141 9 14 11 0,0246 0,0246 0,073 10 14 11 0,0218 0,0218 0,074 11 14 11 0,0197 0,0197 0,180 12 14 11 0,0180 0,0180 0,252 13 14 11 0,0166 0,0166 0,241 14 14 11 0,0154 0,0154 0,004 15 14 11 0,0144 0,0144 0,149 16 14 11 0,0136 0,0135 0,618 6 16 11 0,0388 0,0388 0,032 7 16 11 0,0298 0,0298 0,032 8 16 11 0,0248 0,0248 0,131 9 16 11 0,0214 0,0214 0,001 10 16 11 0,0189 0,0189 0,210 11 16 11 0,0170 0,0170 0,282 12 16 11 0,0155 0,0155 0,271 13 16 11 0,0143 0,0143 0,084 14 16 11 0,0133 0,0133 0,095 15 16 11 0,0124 0,0124 0,165 16 16 11 0,0117 0,0116 0,665 6 18 11 0,0344 0,0344 0,029 7 18 11 0,0264 0,0264 0,002 8 18 11 0,0219 0,0219 0,150 9 18 11 0,0189 0,0189 0,188 10 18 11 0,0167 0,0167 0,261 11 18 11 0,0151 0,0150 0,376 13 18 11 0,0126 0,0126 0,098 14 18 11 0,0117 0,0117 0,041 15 18 11 0,0109 0,0109 0,167 16 18 11 0,0103 0,0102 0,503 6 20 11 0,0309 0,0309 0,029 7 20 11 0,0237 0,0237 0,029 8 20 11 0,0197 0,0197 0,068 9 20 11 0,0170 0,0170 0,082 10 20 11 0,0150 0,0150 0,068 11 20 11 0,0135 0,0135 0,088 12 20 11 0,0123 0,0123 0,212 13 20 11 0,0113 0,0113 0,177 15 20 11 0,0097 0,0097 0,484 6 22 11 0,0281 0,0280 0,214 7 22 11 0,0215 0,0215 0,077 8 22 11 0,0179 0,0179 0,218 9 22 11 0,0154 0,0154 0,029 10 22 11 0,0136 0,0136 0,042 11 22 11 0,0122 0,0122 0,159 15 22 11 0,0088 0,0088 0,085 6 24 11 0,0257 0,0257 0,024 7 24 11 0,0197 0,0197 0,006 8 24 11 0,0163 0,0164 0,320 10 24 11 0,0124 0,0124 0,354 11 24 11 0,0112 0,0112 0,254 12 24 11 0,0102 0,0102 0,440

Page 120: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

110

15 24 11 0,0080 0,0080 0,447 16 24 11 0,0075 0,0075 0,368 6 26 11 0,0237 0,0237 0,005 9 26 11 0,0130 0,0130 0,066 11 26 11 0,0103 0,0103 0,088 12 26 11 0,0094 0,0094 0,519 13 26 11 0,0086 0,0086 0,216 15 26 11 0,0074 0,0074 0,126 6 28 11 0,0220 0,0219 0,411 7 28 11 0,0169 0,0169 0,267 8 28 11 0,0140 0,0140 0,126 11 28 11 0,0095 0,0095 0,420 13 28 11 0,0080 0,0080 0,621 14 28 11 0,0074 0,0073 0,704 6 30 11 0,0205 0,0204 0,555 8 30 11 0,0130 0,0131 0,459 9 30 11 0,0112 0,0112 0,317 10 30 11 0,0099 0,0099 0,131 13 30 11 0,0074 0,0074 0,097 6 32 11 0,0192 0,0191 0,639 6 34 11 0,0181 0,0179 1,028 7 34 11 0,0139 0,0138 0,424 12 34 11 0,0071 0,0071 0,133 16 34 11 0,0052 0,0052 0,750 6 36 11 0,0171 0,0168 1,613 13 38 11 0,0058 0,0058 0,356 6 4 12 0,1845 0,1798 2,547 7 4 12 0,1442 0,1403 2,694 8 4 12 0,1237 0,1204 2,693 9 4 12 0,1108 0,1076 2,888 10 4 12 0,1018 0,0986 3,160 11 4 12 0,0952 0,0921 3,282 12 4 12 0,0902 0,0871 3,441 13 4 12 0,0863 0,0832 3,563 14 4 12 0,0831 0,0801 3,648 15 4 12 0,0806 0,0775 3,819 16 4 12 0,0785 0,0752 4,168 6 6 12 0,1114 0,1116 0,150 7 6 12 0,0864 0,0866 0,217 8 6 12 0,0730 0,0732 0,244 9 6 12 0,0643 0,0644 0,174 10 6 12 0,0581 0,0582 0,228 11 6 12 0,0534 0,0535 0,185 12 6 12 0,0498 0,0499 0,248 13 6 12 0,0469 0,0470 0,239 14 6 12 0,0445 0,0447 0,359 15 6 12 0,0426 0,0426 0,006 16 6 12 0,0410 0,0409 0,202 6 8 12 0,0805 0,0804 0,173 7 8 12 0,0622 0,0621 0,112 8 8 12 0,0521 0,0521 0,079 9 8 12 0,0455 0,0454 0,247 10 8 12 0,0407 0,0406 0,334 11 8 12 0,0371 0,0370 0,303

12 8 12 0,0343 0,0342 0,195 13 8 12 0,0320 0,0319 0,234 14 8 12 0,0301 0,0300 0,310 15 8 12 0,0285 0,0284 0,436 16 8 12 0,0272 0,0269 1,102 6 10 12 0,0633 0,0632 0,170 7 10 12 0,0487 0,0488 0,113 8 10 12 0,0407 0,0407 0,046 9 10 12 0,0354 0,0353 0,222 10 10 12 0,0315 0,0315 0,020 11 10 12 0,0286 0,0285 0,178 12 10 12 0,0262 0,0262 0,060 13 10 12 0,0243 0,0243 0,096 14 10 12 0,0228 0,0228 0,178 15 10 12 0,0214 0,0214 0,223 16 10 12 0,0203 0,0202 0,657 6 12 12 0,0522 0,0522 0,088 7 12 12 0,0402 0,0402 0,079 8 12 12 0,0335 0,0335 0,066 9 12 12 0,0290 0,0290 0,028 10 12 12 0,0258 0,0257 0,216 11 12 12 0,0233 0,0233 0,154 12 12 12 0,0213 0,0213 0,054 13 12 12 0,0197 0,0197 0,095 14 12 12 0,0183 0,0184 0,281 15 12 12 0,0172 0,0172 0,148 16 12 12 0,0163 0,0162 0,415 6 14 12 0,0445 0,0445 0,044 7 14 12 0,0342 0,0342 0,013 8 14 12 0,0285 0,0285 0,146 9 14 12 0,0246 0,0246 0,068 10 14 12 0,0218 0,0218 0,070 11 14 12 0,0197 0,0197 0,182 12 14 12 0,0180 0,0180 0,255 13 14 12 0,0166 0,0166 0,242 14 14 12 0,0154 0,0154 0,003 15 14 12 0,0144 0,0144 0,147 16 14 12 0,0136 0,0135 0,616 6 16 12 0,0388 0,0388 0,013 7 16 12 0,0298 0,0298 0,041 8 16 12 0,0248 0,0248 0,137 9 16 12 0,0214 0,0214 0,007 10 16 12 0,0189 0,0189 0,207 11 16 12 0,0170 0,0170 0,279 12 16 12 0,0155 0,0155 0,270 13 16 12 0,0143 0,0143 0,082 14 16 12 0,0133 0,0133 0,096 15 16 12 0,0124 0,0124 0,164 6 18 12 0,0344 0,0344 0,007 7 18 12 0,0264 0,0264 0,012 8 18 12 0,0219 0,0219 0,146 9 18 12 0,0189 0,0189 0,185 10 18 12 0,0167 0,0167 0,258 11 18 12 0,0151 0,0150 0,373

Page 121: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

111

12 18 12 0,0137 0,0137 0,085 13 18 12 0,0126 0,0126 0,095 6 20 12 0,0309 0,0309 0,010 7 20 12 0,0237 0,0237 0,019 8 20 12 0,0197 0,0197 0,072 10 20 12 0,0150 0,0150 0,064 11 20 12 0,0135 0,0135 0,091 14 20 12 0,0105 0,0104 0,483 16 20 12 0,0091 0,0091 0,469 6 22 12 0,0281 0,0280 0,197 7 22 12 0,0215 0,0215 0,066 8 22 12 0,0179 0,0179 0,222 9 22 12 0,0154 0,0154 0,025 13 22 12 0,0102 0,0102 0,064 14 22 12 0,0094 0,0094 0,526 16 22 12 0,0083 0,0082 0,668 6 24 12 0,0257 0,0257 0,040 8 24 12 0,0163 0,0164 0,325 10 24 12 0,0124 0,0124 0,351 12 24 12 0,0102 0,0102 0,442 13 24 12 0,0093 0,0093 0,241 6 26 12 0,0237 0,0237 0,026 7 26 12 0,0182 0,0182 0,199 13 26 12 0,0086 0,0086 0,218 14 26 12 0,0079 0,0079 0,472 16 26 12 0,0069 0,0069 0,289 6 28 12 0,0220 0,0219 0,390 8 28 12 0,0140 0,0140 0,133 12 28 12 0,0087 0,0087 0,386 14 28 12 0,0074 0,0073 0,702 6 30 12 0,0205 0,0204 0,536 8 32 12 0,0122 0,0122 0,137 9 32 12 0,0105 0,0105 0,237 6 34 12 0,0181 0,0179 1,005 8 34 12 0,0115 0,0115 0,069 6 36 12 0,0171 0,0168 1,595 7 36 12 0,0131 0,0130 0,635 10 36 12 0,0082 0,0082 0,502 8 38 12 0,0103 0,0101 1,695 12 38 12 0,0064 0,0063 0,795 6 40 12 0,0154 0,0149 2,980 14 40 12 0,0051 0,0050 2,032 6 4 13 0,1845 0,1797 2,582 7 4 13 0,1442 0,1403 2,687 8 4 13 0,1237 0,1204 2,688 9 4 13 0,1108 0,1076 2,886 10 4 13 0,1018 0,0986 3,158 11 4 13 0,0952 0,0921 3,281 12 4 13 0,0902 0,0871 3,440 13 4 13 0,0863 0,0832 3,563 14 4 13 0,0831 0,0801 3,647 15 4 13 0,0806 0,0775 3,820 16 4 13 0,0785 0,0752 4,168 6 6 13 0,1114 0,1116 0,166

7 6 13 0,0864 0,0866 0,226 8 6 13 0,0730 0,0732 0,249 9 6 13 0,0643 0,0644 0,178 10 6 13 0,0581 0,0582 0,231 11 6 13 0,0534 0,0535 0,187 12 6 13 0,0498 0,0499 0,250 13 6 13 0,0469 0,0470 0,241 14 6 13 0,0445 0,0447 0,359 15 6 13 0,0426 0,0426 0,006 16 6 13 0,0410 0,0408 0,445 6 8 13 0,0805 0,0804 0,157 7 8 13 0,0622 0,0621 0,105 8 8 13 0,0521 0,0521 0,074 9 8 13 0,0455 0,0454 0,245 10 8 13 0,0407 0,0406 0,331 11 8 13 0,0371 0,0370 0,302 12 8 13 0,0343 0,0342 0,193 13 8 13 0,0320 0,0319 0,233 14 8 13 0,0301 0,0300 0,309 15 8 13 0,0285 0,0284 0,435 16 8 13 0,0272 0,0269 1,102 6 10 13 0,0633 0,0632 0,151 7 10 13 0,0487 0,0488 0,122 8 10 13 0,0407 0,0407 0,042 9 10 13 0,0354 0,0353 0,219 10 10 13 0,0315 0,0314 0,335 11 10 13 0,0286 0,0285 0,176 12 10 13 0,0262 0,0262 0,058 13 10 13 0,0243 0,0243 0,094 14 10 13 0,0228 0,0227 0,261 15 10 13 0,0214 0,0214 0,223 16 10 13 0,0203 0,0202 0,656 6 12 13 0,0522 0,0522 0,073 7 12 13 0,0402 0,0402 0,086 8 12 13 0,0335 0,0335 0,072 9 12 13 0,0290 0,0290 0,026 10 12 13 0,0258 0,0257 0,213 11 12 13 0,0233 0,0233 0,154 12 12 13 0,0213 0,0213 0,055 13 12 13 0,0197 0,0197 0,096 14 12 13 0,0183 0,0184 0,282 15 12 13 0,0172 0,0172 0,148 16 12 13 0,0163 0,0162 0,416 6 14 13 0,0445 0,0445 0,027 7 14 13 0,0342 0,0342 0,019 8 14 13 0,0285 0,0285 0,151 9 14 13 0,0246 0,0246 0,065 10 14 13 0,0218 0,0218 0,068 11 14 13 0,0197 0,0197 0,183 12 14 13 0,0180 0,0180 0,256 13 14 13 0,0166 0,0166 0,244 14 14 13 0,0154 0,0154 0,002 15 14 13 0,0144 0,0144 0,146 6 16 13 0,0388 0,0388 0,002

Page 122: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

112

7 16 13 0,0298 0,0298 0,046 8 16 13 0,0248 0,0248 0,142 9 16 13 0,0214 0,0214 0,008 10 16 13 0,0189 0,0189 0,205 11 16 13 0,0170 0,0170 0,278 13 16 13 0,0143 0,0143 0,081 15 16 13 0,0124 0,0124 0,163 16 16 13 0,0117 0,0116 0,663 6 18 13 0,0344 0,0344 0,009 7 18 13 0,0264 0,0264 0,021 8 18 13 0,0219 0,0219 0,140 9 18 13 0,0189 0,0189 0,180 10 18 13 0,0167 0,0167 0,255 13 18 13 0,0126 0,0126 0,094 16 18 13 0,0103 0,0102 0,502 6 20 13 0,0309 0,0309 0,002 7 20 13 0,0237 0,0237 0,014 9 20 13 0,0170 0,0169 0,501 10 20 13 0,0150 0,0150 0,063 13 20 13 0,0113 0,0113 0,179 14 20 13 0,0105 0,0104 0,482 16 20 13 0,0091 0,0091 0,468 6 22 13 0,0281 0,0280 0,183 7 22 13 0,0215 0,0215 0,060 8 22 13 0,0179 0,0179 0,229 12 22 13 0,0111 0,0111 0,113 6 24 13 0,0257 0,0257 0,057 7 24 13 0,0197 0,0197 0,022 8 24 13 0,0163 0,0164 0,330 9 24 13 0,0141 0,0141 0,046 10 24 13 0,0124 0,0124 0,349 11 24 13 0,0112 0,0112 0,259 13 24 13 0,0093 0,0093 0,240 14 24 13 0,0086 0,0086 0,308 16 24 13 0,0075 0,0075 0,366 8 26 13 0,0151 0,0151 0,194 9 26 13 0,0130 0,0130 0,074 10 26 13 0,0115 0,0115 0,294 11 26 13 0,0103 0,0103 0,093 16 26 13 0,0069 0,0069 0,288 6 28 13 0,0220 0,0219 0,376 7 28 13 0,0169 0,0169 0,285 9 28 13 0,0120 0,0121 0,427 6 30 13 0,0205 0,0204 0,516 10 30 13 0,0099 0,0099 0,125 6 32 13 0,0192 0,0191 0,605 9 32 13 0,0105 0,0105 0,234 8 34 13 0,0115 0,0115 0,074 6 36 13 0,0171 0,0168 1,579 11 36 13 0,0074 0,0073 1,210 15 38 13 0,0050 0,0049 1,992 6 4 14 0,1844 0,1796 2,620 7 4 14 0,1442 0,1402 2,750 8 4 14 0,1237 0,1204 2,685

9 4 14 0,1108 0,1076 2,883 10 4 14 0,1018 0,0986 3,157 11 4 14 0,0952 0,0921 3,279 12 4 14 0,0902 0,0871 3,440 13 4 14 0,0863 0,0832 3,563 14 4 14 0,0831 0,0801 3,647 15 4 14 0,0806 0,0775 3,819 16 4 14 0,0785 0,0752 4,168 6 6 14 0,1114 0,1115 0,092 7 6 14 0,0864 0,0865 0,115 8 6 14 0,0730 0,0732 0,254 9 6 14 0,0643 0,0644 0,180 10 6 14 0,0581 0,0582 0,233 11 6 14 0,0534 0,0535 0,188 12 6 14 0,0498 0,0499 0,251 13 6 14 0,0469 0,0470 0,241 14 6 14 0,0445 0,0446 0,135 15 6 14 0,0426 0,0426 0,005 16 6 14 0,0410 0,0408 0,445 6 8 14 0,0805 0,0803 0,267 7 8 14 0,0622 0,0621 0,098 8 8 14 0,0521 0,0521 0,071 9 8 14 0,0455 0,0454 0,243 10 8 14 0,0407 0,0406 0,330 11 8 14 0,0371 0,0370 0,300 12 8 14 0,0343 0,0342 0,192 13 8 14 0,0320 0,0319 0,232 14 8 14 0,0301 0,0300 0,308 15 8 14 0,0285 0,0284 0,435 16 8 14 0,0272 0,0269 1,101 6 10 14 0,0633 0,0632 0,139 7 10 14 0,0487 0,0488 0,126 8 10 14 0,0407 0,0407 0,038 9 10 14 0,0354 0,0353 0,216 10 10 14 0,0315 0,0314 0,334 11 10 14 0,0286 0,0285 0,176 12 10 14 0,0262 0,0262 0,058 13 10 14 0,0243 0,0243 0,093 14 10 14 0,0228 0,0227 0,260 15 10 14 0,0214 0,0214 0,222 16 10 14 0,0203 0,0202 0,655 6 12 14 0,0522 0,0522 0,061 7 12 14 0,0402 0,0402 0,089 8 12 14 0,0335 0,0335 0,075 9 12 14 0,0290 0,0290 0,024 10 12 14 0,0258 0,0257 0,212 11 12 14 0,0233 0,0233 0,155 12 12 14 0,0213 0,0213 0,057 13 12 14 0,0197 0,0197 0,097 14 12 14 0,0183 0,0184 0,283 15 12 14 0,0172 0,0172 0,146 16 12 14 0,0163 0,0162 0,415 6 14 14 0,0445 0,0445 0,014 7 14 14 0,0342 0,0342 0,025

Page 123: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

113

8 14 14 0,0285 0,0285 0,153 9 14 14 0,0246 0,0246 0,063 10 14 14 0,0218 0,0218 0,066 11 14 14 0,0197 0,0196 0,322 12 14 14 0,0180 0,0180 0,257 13 14 14 0,0166 0,0166 0,245 14 14 14 0,0154 0,0154 0,001 15 14 14 0,0144 0,0144 0,146 16 14 14 0,0136 0,0135 0,615 6 16 14 0,0388 0,0387 0,245 7 16 14 0,0298 0,0298 0,053 8 16 14 0,0248 0,0248 0,143 9 16 14 0,0214 0,0213 0,456 10 16 14 0,0189 0,0189 0,202 11 16 14 0,0170 0,0170 0,278 12 16 14 0,0155 0,0155 0,267 14 16 14 0,0133 0,0133 0,098 15 16 14 0,0124 0,0124 0,163 6 18 14 0,0344 0,0343 0,271 7 18 14 0,0264 0,0264 0,024 8 18 14 0,0219 0,0219 0,136 9 18 14 0,0189 0,0189 0,177 11 18 14 0,0151 0,0150 0,370 12 18 14 0,0137 0,0137 0,082 13 18 14 0,0126 0,0126 0,093 15 18 14 0,0109 0,0109 0,164 16 18 14 0,0103 0,0102 0,501 6 20 14 0,0309 0,0308 0,305 7 20 14 0,0237 0,0237 0,009 9 20 14 0,0170 0,0169 0,498 10 20 14 0,0150 0,0150 0,060 12 20 14 0,0123 0,0123 0,217 15 20 14 0,0097 0,0097 0,480 16 20 14 0,0091 0,0091 0,467 6 22 14 0,0280 0,0280 0,168 8 22 14 0,0179 0,0179 0,232 9 22 14 0,0154 0,0154 0,019 10 22 14 0,0136 0,0136 0,034 16 22 14 0,0083 0,0082 0,667 6 24 14 0,0257 0,0256 0,321 12 24 14 0,0102 0,0102 0,445 14 24 14 0,0086 0,0086 0,307 6 26 14 0,0237 0,0237 0,057 12 26 14 0,0094 0,0094 0,524 6 28 14 0,0220 0,0219 0,363 7 30 14 0,0157 0,0157 0,114 13 30 14 0,0074 0,0074 0,092 6 32 14 0,0192 0,0191 0,591 12 36 14 0,0067 0,0067 0,122 7 38 14 0,0124 0,0122 1,526 6 4 15 0,1844 0,1795 2,663 7 4 15 0,1442 0,1402 2,745 8 4 15 0,1237 0,1204 2,682 9 4 15 0,1108 0,1076 2,882

10 4 15 0,1018 0,0986 3,156 11 4 15 0,0952 0,0921 3,279 12 4 15 0,0902 0,0871 3,439 13 4 15 0,0863 0,0832 3,562 14 4 15 0,0831 0,0801 3,647 15 4 15 0,0806 0,0774 3,943 16 4 15 0,0785 0,0752 4,167 6 6 15 0,1114 0,1115 0,102 7 6 15 0,0864 0,0865 0,121 8 6 15 0,0730 0,0732 0,257 9 6 15 0,0643 0,0644 0,183 10 6 15 0,0581 0,0582 0,234 11 6 15 0,0534 0,0535 0,189 12 6 15 0,0498 0,0499 0,251 13 6 15 0,0469 0,0470 0,242 14 6 15 0,0445 0,0446 0,135 15 6 15 0,0426 0,0426 0,006 16 6 15 0,0410 0,0408 0,445 6 8 15 0,0805 0,0803 0,259 7 8 15 0,0622 0,0621 0,093 8 8 15 0,0521 0,0521 0,066 9 8 15 0,0455 0,0454 0,241 10 8 15 0,0407 0,0406 0,328 11 8 15 0,0371 0,0370 0,298 12 8 15 0,0343 0,0342 0,192 13 8 15 0,0320 0,0319 0,231 14 8 15 0,0301 0,0300 0,307 15 8 15 0,0285 0,0284 0,434 16 8 15 0,0272 0,0269 1,101 6 10 15 0,0633 0,0632 0,129 7 10 15 0,0487 0,0487 0,073 8 10 15 0,0407 0,0407 0,036 9 10 15 0,0354 0,0353 0,216 10 10 15 0,0315 0,0314 0,332 11 10 15 0,0285 0,0285 0,173 12 10 15 0,0262 0,0262 0,056 13 10 15 0,0243 0,0243 0,093 14 10 15 0,0228 0,0227 0,260 15 10 15 0,0214 0,0214 0,221 16 10 15 0,0203 0,0202 0,655 6 12 15 0,0522 0,0522 0,051 7 12 15 0,0402 0,0402 0,094 8 12 15 0,0335 0,0335 0,077 9 12 15 0,0290 0,0290 0,022 10 12 15 0,0258 0,0257 0,211 11 12 15 0,0233 0,0233 0,158 12 12 15 0,0213 0,0213 0,058 13 12 15 0,0197 0,0197 0,098 14 12 15 0,0183 0,0184 0,284 15 12 15 0,0172 0,0172 0,146 16 12 15 0,0163 0,0162 0,413 6 14 15 0,0445 0,0445 0,004 7 14 15 0,0342 0,0342 0,028 8 14 15 0,0285 0,0285 0,157

Page 124: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

114

9 14 15 0,0246 0,0246 0,063 10 14 15 0,0218 0,0218 0,064 11 14 15 0,0197 0,0196 0,322 12 14 15 0,0180 0,0180 0,259 13 14 15 0,0166 0,0166 0,245 14 14 15 0,0154 0,0154 0,000 15 14 15 0,0144 0,0144 0,146 16 14 15 0,0136 0,0135 0,615 6 16 15 0,0388 0,0387 0,236 7 16 15 0,0298 0,0298 0,055 8 16 15 0,0248 0,0248 0,148 9 16 15 0,0214 0,0213 0,452 10 16 15 0,0189 0,0189 0,199 11 16 15 0,0170 0,0170 0,276 13 16 15 0,0143 0,0143 0,080 14 16 15 0,0133 0,0133 0,098 6 18 15 0,0344 0,0343 0,263 7 18 15 0,0264 0,0264 0,031 8 18 15 0,0219 0,0219 0,133 9 18 15 0,0189 0,0189 0,176 10 18 15 0,0167 0,0167 0,253 11 18 15 0,0151 0,0150 0,368 12 18 15 0,0137 0,0137 0,081 14 18 15 0,0117 0,0117 0,046 15 18 15 0,0109 0,0109 0,164 6 20 15 0,0309 0,0308 0,294 7 20 15 0,0237 0,0237 0,004 8 20 15 0,0197 0,0197 0,087 9 20 15 0,0170 0,0169 0,495 12 20 15 0,0123 0,0123 0,218 14 20 15 0,0105 0,0104 0,481 7 22 15 0,0215 0,0215 0,050 8 22 15 0,0179 0,0179 0,236 9 22 15 0,0154 0,0154 0,017 7 24 15 0,0197 0,0197 0,036 9 24 15 0,0141 0,0141 0,052 16 24 15 0,0075 0,0075 0,365 7 26 15 0,0182 0,0182 0,218 11 26 15 0,0103 0,0103 0,096 14 28 15 0,0074 0,0073 0,700 7 30 15 0,0157 0,0157 0,108 11 30 15 0,0089 0,0089 0,095 13 32 15 0,0069 0,0069 0,484 9 34 15 0,0099 0,0099 0,012 10 34 15 0,0087 0,0087 0,358 10 36 15 0,0082 0,0082 0,496 10 38 15 0,0078 0,0077 1,319 11 40 15 0,0066 0,0065 2,142 12 40 15 0,0060 0,0059 2,137 6 4 16 0,1844 0,1794 2,709 7 4 16 0,1442 0,1402 2,742 8 4 16 0,1237 0,1203 2,760 9 4 16 0,1108 0,1076 2,881 10 4 16 0,1018 0,0986 3,155

11 4 16 0,0952 0,0921 3,279 12 4 16 0,0902 0,0871 3,439 13 4 16 0,0863 0,0832 3,562 14 4 16 0,0831 0,0801 3,647 15 4 16 0,0806 0,0774 3,943 16 4 16 0,0785 0,0752 4,168 6 6 16 0,1114 0,1115 0,110 7 6 16 0,0864 0,0865 0,125 8 6 16 0,0730 0,0732 0,260 9 6 16 0,0643 0,0644 0,185 10 6 16 0,0581 0,0581 0,062 11 6 16 0,0534 0,0535 0,190 12 6 16 0,0498 0,0499 0,252 13 6 16 0,0469 0,0470 0,242 14 6 16 0,0445 0,0446 0,136 15 6 16 0,0426 0,0426 0,005 16 6 16 0,0410 0,0408 0,445 6 8 16 0,0805 0,0803 0,247 7 8 16 0,0622 0,0621 0,090 8 8 16 0,0521 0,0521 0,066 9 8 16 0,0455 0,0454 0,240 10 8 16 0,0407 0,0406 0,328 11 8 16 0,0371 0,0370 0,297 12 8 16 0,0343 0,0342 0,190 13 8 16 0,0320 0,0319 0,231 14 8 16 0,0301 0,0300 0,307 15 8 16 0,0285 0,0284 0,435 16 8 16 0,0272 0,0269 1,101 6 10 16 0,0633 0,0631 0,279 7 10 16 0,0487 0,0487 0,069 8 10 16 0,0407 0,0407 0,032 9 10 16 0,0354 0,0353 0,214 10 10 16 0,0315 0,0314 0,331 11 10 16 0,0285 0,0285 0,174 12 10 16 0,0262 0,0262 0,056 13 10 16 0,0243 0,0243 0,093 14 10 16 0,0228 0,0227 0,260 15 10 16 0,0214 0,0214 0,221 16 10 16 0,0203 0,0202 0,654 6 12 16 0,0522 0,0522 0,045 7 12 16 0,0402 0,0402 0,100 8 12 16 0,0335 0,0335 0,082 9 12 16 0,0290 0,0290 0,018 10 12 16 0,0258 0,0257 0,210 11 12 16 0,0233 0,0232 0,273 12 12 16 0,0213 0,0213 0,059 13 12 16 0,0197 0,0197 0,097 14 12 16 0,0183 0,0184 0,284 15 12 16 0,0172 0,0172 0,145 16 12 16 0,0163 0,0162 0,413 6 14 16 0,0445 0,0444 0,225 7 14 16 0,0342 0,0342 0,032 8 14 16 0,0285 0,0285 0,161 9 14 16 0,0246 0,0246 0,059

Page 125: ÇUKUROVA UNIVERSITY INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED ... · matrix method to collect consistent dimensionless numerical data for the training process. Then almost perfect weight

115

10 14 16 0,0218 0,0218 0,065 11 14 16 0,0197 0,0196 0,320 14 14 16 0,0154 0,0154 0,001 6 16 16 0,0388 0,0387 0,228 7 16 16 0,0298 0,0298 0,063 8 16 16 0,0248 0,0247 0,253 9 16 16 0,0214 0,0213 0,452 6 18 16 0,0344 0,0343 0,253 7 18 16 0,0264 0,0264 0,035 8 18 16 0,0219 0,0219 0,131 9 18 16 0,0189 0,0189 0,175 10 18 16 0,0167 0,0167 0,249 11 18 16 0,0151 0,0150 0,367 12 18 16 0,0137 0,0137 0,079 6 20 16 0,0309 0,0308 0,293 7 20 16 0,0237 0,0237 0,001 10 20 16 0,0150 0,0150 0,057 12 20 16 0,0123 0,0123 0,220 13 20 16 0,0113 0,0113 0,182 15 20 16 0,0097 0,0097 0,480

6 22 16 0,0280 0,0280 0,153 7 22 16 0,0215 0,0215 0,043 9 22 16 0,0154 0,0154 0,013 11 22 16 0,0122 0,0122 0,151 15 22 16 0,0088 0,0088 0,080 16 22 16 0,0083 0,0082 0,666 7 24 16 0,0197 0,0197 0,038 10 24 16 0,0124 0,0124 0,344 6 26 16 0,0237 0,0236 0,349 11 26 16 0,0103 0,0103 0,097 16 26 16 0,0069 0,0069 0,286 11 28 16 0,0095 0,0095 0,412 6 30 16 0,0205 0,0204 0,488 9 30 16 0,0112 0,0112 0,304 11 30 16 0,0089 0,0089 0,096 9 34 16 0,0099 0,0099 0,014 9 36 16 0,0093 0,0093 0,467 10 36 16 0,0082 0,0082 0,495