Do&#231;. Dr. MURAT TAŞY&#220;REK

FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS , cilt.184, ss.1-27, 2026 (SCI-Expanded, Scopus)

3. Comparative analysis of transformer, CNN, and YOLO architectures for mandibular condyle segmentation on panoramic radiographs: a deep learning benchmark

Yilmaz S., Ozturk H. P., Ozgedik H. S., Avsever I. H., Senel B., Taşyürek M., et al.

BMC ORAL HEALTH , cilt.1, ss.1-40, 2026 (SCI-Expanded, Scopus)

4. An improved marine predators algorithm for shipment status time estimation and regression problems

Moustapha M., Taşyürek M., Ozturk C.

INTERNATIONAL JOURNAL OF MACHINE LEARNING AND CYBERNETICS , cilt.17, sa.66, ss.1-30, 2026 (SCI-Expanded, Scopus)

5. Enhancing COVID-19 classification of X-ray images with hybrid deep transfer learning models

FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE , cilt.8, ss.1-26, 2025 (ESCI)

6. Predictive analysis of urban wastewater capacity using ANN and ODE model: A case study

Arslan R. S., Taşyürek M., Daşbaşı B., Daşbaşı T.

Environmental Research and Technology , cilt.8, sa.2, ss.429-446, 2025 (Scopus)

7. EL-NRF: Enhancing Ensemble Learning for Regression with a Noise Reduction Framework

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , cilt.1, ss.1-20, 2025 (SCI-Expanded)

8. Çevre Kirliliği Artışının Azaltılması için Geri Dönüşüm Noktalarının Çok Boyutlu K-ortalamalar Algoritması ile Belirlenmesi

GUL E., Taşyürek M.

Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , cilt.41, sa.1, ss.110-119, 2025 (TRDizin)

9. Using an Artificial Neural Networks Approach to Assess the Links Among Environmental Protection Expenditure, Energy use and Growth in Finland

Daşbaşı B., Burak D., Taşyürek M., Arslan R. S.

Journal of the Knowledge Economy , cilt.1, ss.1-29, 2025 (Scopus)

10. BBD: a new hybrid method for geospatial building boundary detection from huge size satellite imagery

Taşyürek M., Kılıçkaya F. N., Öztürk C.

Multimedia Tools and Applications , cilt.84, ss.8515-8545, 2025 (Scopus)

11. Comparative Forecasting of Some Key Economic Indicators Using Artificial Neural Networks and Ordinary Differential Equations: A Case Study of the Turkish Economy

Daşbaşı B., Taşyürek M.

Journal of advanced research in natural and applied sciences (Online) , cilt.10, sa.4, ss.922-937, 2024 (TRDizin)

12. DGAG: A Novel Approach That Detects Green Areas With Geolocation From Large‐Scale Satellite Imaging Instance Segmentation and GIS Application

TRANSACTIONS IN GIS , cilt.28, sa.8, ss.2742-2762, 2024 (SSCI, Scopus)

13. Performance evaluation of YOLOv5 and YOLOv8 models in car detection

Kılıçkaya F. N., Taşyürek M., Öztürk C.

Imaging and Radiation Research , cilt.6, sa.2, ss.1-13, 2024 (Hakemli Dergi) Sürdürülebilir Kalkınma

14. “Developing Deep Learning Methods for Classification of Teeth in Dental Panoramic Radiography”

Yılmaz S., Taşyürek M., Amuk M., Celık M., Canger E. M.

Elsevier Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology , cilt.138, sa.1, ss.118-127, 2024 (SCI-Expanded)

15. Prediction of Precipitation using Multiscale Geographically Weighted Regression

Taşyürek M., Çelik M., Kömüşcü A. Ü., Dadaşer Çelik F.

International Journal of Environment and Geoinformatics , cilt.11, sa.2, ss.61-66, 2024 (TRDizin)

16. Improved Marine Predators Algorithm and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for shipment status time prediction

Durmaz Yilmaz O. M., Tasyurek M., Gumus H. O.

KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , cilt.294, ss.1-20, 2024 (SCI-Expanded, Scopus)

17. Evaluation of different color measurement methods for determining tooth color.

International journal of computerized dentistry , cilt.0, sa.0, 2024 (SCI-Expanded, Scopus)

18. SDPH: a new technique for spatial detection of path holes from huge volume high-resolution raster images in near real-time

JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING , cilt.21, sa.70, ss.1-19, 2024 (SCI-Expanded, Scopus)

19. ODRP: a new approach for spatial street sign detection from EXIF using deep learning-based object detection, distance estimation, rotation and projection system

Taşyürek M., Türkdamar M. U., Öztürk C.

VISUAL COMPUTER , cilt.40, sa.2, ss.983-1003, 2024 (SCI-Expanded)

20. DSHFS: a new hybrid approach that detects structures with their spatial location from large volume satellite images using CNN, GeoServer and TileCache

NEURAL COMPUTING AND APPLICATIONS , cilt.36, ss.1237-1259, 2024 (SCI-Expanded)

21. MR Görüntülerinde Evrişimli Sinir Ağlar Kullanılarak Alzheimer Hastalık Tespiti

Ünlüleblebici S., Taşyürek M., Öztürk C.

Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , cilt.39, sa.3, ss.357-368, 2023 (TRDizin)

22. A new deep learning approach based on grayscale conversion and DWT for object detection on adversarial attacked images

Taşyürek M., Gül E.

JOURNAL OF SUPERCOMPUTING , cilt.79, sa.18, ss.20383-20416, 2023 (SCI-Expanded, Scopus) Sürdürülebilir Kalkınma

23. Nesne Tespitinde En Uygun Modelin Seçimi İçin Görüntüler Üzerinde Evrişimli Sinir Ağları ile Çekişmeli Saldırı Tespiti

Taşyürek M., Gül E.

Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , cilt.13, sa.4, ss.2353-2363, 2023 (TRDizin)

24. A fine-tuned YOLOv5 deep learning approach for real-time house number detection

Taşyürek M., Öztürk C.

PEERJ COMPUTER SCIENCE , cilt.9, sa.e1453, ss.1-26, 2023 (SCI-Expanded)

25. A Novel YoloV5 Deep Learning Model for Handwriting Detection and Recognition

Moustapha M., Taşyürek M., Ozturk C.

INTERNATIONAL JOURNAL ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS , cilt.32, sa.04, ss.2350016, 2023 (SCI-Expanded, Scopus)

26. RT-Droid: a novel approach for real-time android application analysis with transfer learning-based CNN models

TAŞYÜREK M., ARSLAN R. S.

JOURNAL OF REAL-TIME IMAGE PROCESSING , cilt.20, sa.3, 2023 (SCI-Expanded, Scopus)

27. Transfer learning and fine‐tuned transfer learning methods' effectiveness analyse in the CNN‐based deep learning models

Öztürk C., Taşyürek M., Türkdamar M. U.

CONCURRENCY COMPUTATION PRACTICE AND EXPERIENCE , cilt.35, sa.4, ss.1-26, 2023 (SCI-Expanded, Scopus)

28. Transfer öğrenmeli ve transfer öğrenmesiz derin ağlar ile inşaat alanında kask tespiti

Türkdamar M. U., Taşyürek M., Öztürk C.

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi , cilt.12, sa.1, ss.39-51, 2023 (Hakemli Dergi) Sürdürülebilir Kalkınma

29. AMD-CNN: Android malware detection via feature graph and convolutional neural networks

Arslan R. S., Taşyürek M.

CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , cilt.34, sa.23, 2022 (SCI-Expanded, Scopus)

30. A Novel Approach to Improve the Performance of the Database Storing Big Data with Time Information

Özmerdivenli N. M., Taşyürek M., Hızlısoy S., Daşbaşı B.

Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering , cilt.10, sa.4, ss.388-396, 2022 (TRDizin)

31. Performance of Machine Learning Methods in Location-Based Prediction

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi , cilt.37, sa.3, ss.793-802, 2022 (TRDizin)

32. Karınca Koloni ve Genetik Algoritma Yöntemleri Kullanarak En iyi Sayaç Okuma Güzergahının Tespit Edilmesi

Taşyürek M., Erat M.

Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi , cilt.13, sa.2, ss.405-411, 2022 (TRDizin)

33. DDL: A new deep learning based approach for multiple house numbers detection and clustering

Taşyürek M., Öztürk C.

Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University , cilt.37, sa.2, ss.843-856, 2022 (SCI-Expanded, Scopus, TRDizin)

34. 4D-GWR: geographically, altitudinal, and temporally weighted regression

Karaaslan İ., Azgınoğlu N., Taşyürek M.

NEURAL COMPUTING AND APPLICATIONS , cilt.34, ss.14777-14791, 2022 (SCI-Expanded)

35. İmar uygulamalarında dağıtımın veri madenciliği yöntemi kullanılarak yapılması

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi , cilt.1, sa.1, ss.1, 2022 (TRDizin)

36. Kentsel Dönüşüm Sürecinde Binaların Mekânsal Veri Madenciliği Yöntemleri ile Tespiti

Turgut E., Taşyürek M., Azgınoğlu N.

DÜMF Mühendislik Dergisi , cilt.13, sa.2, ss.161-167, 2022 (TRDizin) Sürdürülebilir Kalkınma

37. Dini Tesis Yapılacak En İyi Konumun K-means Kümeleme Yöntemleri ile Tespit Edilmesi

Özmerdivenli N. M., TAŞYÜREK M., DAŞBAŞI B.

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , sa.32, ss.424-430, 2021 (TRDizin)

38. Derin Öğrenme Yöntemi ile İç Anadolu Bölgesi ve Çevresi Hava Kirliliği Tahmini

AYDIN S., TAŞYÜREK M., ÖZTÜRK C.

European Journal of Science and Technology , sa.Special Issue 29, ss.168-173, 2021 (TRDizin) Sürdürülebilir Kalkınma

39. Coğrafik Bilgi Sistemleri İçin Mekânsal Etkileşim Analizi ile Adresi Bilgi Sistemi

Taşyürek M., Azgınoğlu N.

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , cilt.32, ss.451-456, 2021 (TRDizin)

40. Traffic Density Estimation using Machine Learning Methods

Aydın S., Taşyürek M., Öztürk C.

Journal of Artificial Intelligence and Data Science (JAIDA) , cilt.1, sa.2, ss.136-143, 2021 (Hakemli Dergi)

41. ŞEHİR İÇİ OTOBÜS DURAK NUMARALARININ HİYERARŞİK KÜMELEME YÖNTEMİYLE YENİDEN NUMARALANDIRILMASI: KAHRAMANMARAŞ İLİ ÖRNEĞİ

Şengül S., Taşyürek M., Daşbaşı B.

Euroasia Journal of Mathematics, Engineering, Natural & Medical Sciences , cilt.8, sa.18, ss.165-174, 2021 (Hakemli Dergi) Sürdürülebilir Kalkınma

42. FastGTWR: Hızlı coğrafi ve zamansal ağırlıklı regresyon yaklaşımı

Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University , cilt.36, sa.2, ss.715-726, 2021 (SCI-Expanded, Scopus, TRDizin)

43. Mekân-Zamansal Veri Madenciliği Yöntemi ile Otobüs Durak İhlallerinin Tespiti

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , sa.24, ss.449-454, 2021 (TRDizin)

44. Mekânsal Verilerin Sıklıkla Güncellendiği Coğrafi Bilgi Sistemleri Arama İşleminde Denormalizasyon Yöntemi

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , sa.24, ss.18-23, 2021 (TRDizin)

45. Hava Sıcaklık Değerlerinin Coğrafi ve Rakım Ağırlıklı Regresyon Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , ss.81-86, 2020 (TRDizin)

46. RNN-GWR: A geographically weighted regression approach for frequently updated data

Tasyurek M., Çelik M.

NEUROCOMPUTING , cilt.399, ss.258-270, 2020 (SCI-Expanded, Scopus) Sürdürülebilir Kalkınma

47. Akıllı Durak Sistemindeki Araç Seyahat Sürelerinin Birleşik Yapay Sinir Ağları Kullanarak Tahmini

Kılıçkaya F. N., Taşyürek M., Öztürk C.

Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi , sa.2020, ss.72-79, 2020 (TRDizin)

Hakemli Bilimsel Toplantılarda Yayımlanmış Bildiriler 22

1. Deep Learning-Based Water Area Segmentation and Water Coverage Ratio Analysis in Satellite Images

BRITISH CONGRESS-VI, London, İngiltere, 18 - 21 Haziran 2026, ss.1-3, (Özet Bildiri)

2. Multi-Class Semantic Segmentation of Green Areas from Satellite Images Using Transformer-Based Models

Kılıçkaya F. N., Taşyürek M., Öztürk C.

7. Uluslararası Uygulamalı İstatistik Kongresi (UYİK 2026), İstanbul, Türkiye, 11 - 13 Mayıs 2026, ss.1-3, (Özet Bildiri)

3. Water Cashier Offices Location Optimisation Using Machine Learning-Based Clustering Approaches: A Case Study of Ordu Altınordu

Selvi K., Taşyürek M., Öztürk C.

Proceedings of the 2nd International Conference on Advances in Electrical, Electronics, Energy, and Computer Sciences, Gaziantep, Türkiye, 24 Ekim - 25 Kasım 2025, ss.278-286, (Tam Metin Bildiri)

4. Optimizing Supply Chain Shipping Time Prediction: A Hybrid Approach Using a Modified Marine Predators Algorithm

Azgınoğlu N., Gül E., Taşyürek M.

2025 9th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT), Ankara, Türkiye, 14 - 16 Kasım 2025, ss.1-7, (Tam Metin Bildiri)

5. Detection of AI-Generated Small-Sized Images Using YOLOv8

Gül E., Taşyürek M.

TURK-COSE 2025: VII. International Turkic World Congress on Science and Engineering, Priştine, Kosova, 13 - 15 Kasım 2025, ss.767-773, (Tam Metin Bildiri)

6. Determining fire station locations using the reverse fixed centered K-means algorithm considering existing stations

Gul E., Taşyürek M.

2025 9th International Symposium on Innovative Approaches in Smart Technologies (ISAS), Gaziantep, Türkiye, 25 Haziran - 26 Ağustos 2025, ss.1-7, (Tam Metin Bildiri)

7. Spatial Segregation-Based Machine Learning Approach for Water Consumption Forecasting

2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), İstanbul, Türkiye, 25 - 28 Haziran 2025, ss.1-4, (Tam Metin Bildiri)

8. Travel time estimation of New York City taxis: An ensemble machine learning model