Doç. Dr. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

Yayın Ağı

Makaleler 27

1. Prototype Forest in multiple instance learning

Sivrikaya O. E., Banak A. E., Görgülü B., BAYDOĞAN M. G.

Knowledge-Based Systems , cilt.350, 2026 (SCI-Expanded, Scopus)

2. Gradient-Boosted Decision Tree Optimizer for Antenna Optimization

Engin O., Gokce Baydogan M. G., Cemal Durgun A.

IEEE ACCESS , cilt.14, ss.309-325, 2026 (SCI-Expanded, Scopus)

3. Using regression trees for improving the efficiency of nonlinear programming solvers

Terzi F., ARAS M. N., BAYDOĞAN M. G.

Engineering Science and Technology, an International Journal , cilt.64, 2025 (SCI-Expanded, Scopus)

4. Column generation-based prototype learning for optimizing area under the receiver operating characteristic curve

Ozcan E. C., Görgülü B., BAYDOĞAN M. G.

European Journal of Operational Research , cilt.314, sa.1, ss.297-307, 2024 (SCI-Expanded, Scopus)

5. Multiple instance classification via quadratic programming

Küçükaşcı E. Ş., BAYDOĞAN M. G., TAŞKIN Z. C.

Journal of Global Optimization , cilt.83, sa.4, ss.639-670, 2022 (SCI-Expanded, Scopus)

6. nTreeClus: A tree-based sequence encoder for clustering categorical series

Jahanshahi H., BAYDOĞAN M. G.

Neurocomputing , cilt.494, ss.224-241, 2022 (SCI-Expanded, Scopus)

7. Semi-supervised extensions of multi-task tree ensembles

Adıyeke E., BAYDOĞAN M. G.

Pattern Recognition , cilt.123, 2022 (SCI-Expanded, Scopus)

8. Randomized trees for time series representation and similarity

Görgülü B., BAYDOĞAN M. G.

Pattern Recognition , cilt.120, 2021 (SCI-Expanded, Scopus)

9. “A new feature-based time series classification method by using scale-space extrema”

Altay T., BAYDOĞAN M. G.

Engineering Science and Technology, an International Journal , cilt.24, sa.6, ss.1490-1497, 2021 (SCI-Expanded, Scopus)

10. Explainable boosted linear regression for time series forecasting

Ilic I., Görgülü B., Cevik M., BAYDOĞAN M. G.

Pattern Recognition , cilt.120, 2021 (SCI-Expanded, Scopus)

11. An ensemble-based semi-supervised feature ranking for multi-target regression problems

Adıyeke E., BAYDOĞAN M. G.

Pattern Recognition Letters , cilt.148, ss.36-42, 2021 (SCI-Expanded, Scopus)

12. A linear programming approach to multiple instance learning

Küçükaşci E. Ş., BAYDOĞAN M. G., TAŞKIN Z. C.

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences , cilt.29, sa.4, ss.2186-2201, 2021 (SCI-Expanded, Scopus, TRDizin)

13. Learning prototypes for multiple instance learning

Si̇Vri̇Kaya Ö. E., Yüksekgönül M., BAYDOĞAN M. G.

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences , cilt.29, sa.7, ss.2901-2919, 2021 (SCI-Expanded, Scopus, TRDizin)

14. The benefits of target relations: A comparison of multitask extensions and classifier chains

Adıyeke E., BAYDOĞAN M. G.

Pattern Recognition , cilt.107, 2020 (SCI-Expanded, Scopus)

15. Estimation of Influence Distance of Bus Stops Using Bus GPS Data and Bus Stop Properties

Gokasar I., Cetinel Y., BAYDOĞAN M. G.

IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS , cilt.20, sa.12, ss.4635-4642, 2019 (SCI-Expanded, Scopus)

16. Classification of generic system dynamics model outputs via supervised time series pattern discovery

EDALI M., BAYDOĞAN M. G., YÜCEL G.

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences , cilt.27, sa.2, ss.832-846, 2019 (SCI-Expanded, Scopus, TRDizin)

17. A Data Adaptive Biological Sequence Representation for Supervised Learning

Cakin H., Gorgulu B., BAYDOĞAN M. G., Zou N., Li J.

Journal of Healthcare Informatics Research , cilt.2, sa.4, ss.448-471, 2018 (Scopus)

18. Bag encoding strategies in multiple instance learning problems

Şeyma Küçükaşcı E., BAYDOĞAN M. G.

Information Sciences , cilt.467, ss.559-578, 2018 (SCI-Expanded, Scopus)

19. Autoregressive forests for multivariate time series modeling

Tuncel K. S., BAYDOĞAN M. G.

Pattern Recognition , cilt.73, ss.202-215, 2018 (SCI-Expanded, Scopus)

20. Time series representation and similarity based on local autopatterns

BAYDOĞAN M. G., Runger G.

Data Mining and Knowledge Discovery , cilt.30, sa.2, ss.476-509, 2016 (SCI-Expanded, Scopus)

21. A Transfer Learning Approach for Predictive Modeling of Degenerate Biological Systems

Zou N., Zhu Y., Zhu J., BAYDOĞAN M. G., Wang W., Li J.

Technometrics , cilt.57, sa.3, ss.362-373, 2015 (SCI-Expanded, Scopus)

22. Metabolic connectivity as index of verbal working memory

Zou N., Chetelat G., BAYDOĞAN M. G., Li J., Fischer F. U., Titov D., et al.

Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism , cilt.35, sa.7, ss.1122-1126, 2015 (SCI-Expanded, Scopus)

23. Learning a symbolic representation for multivariate time series classification

BAYDOĞAN M. G., Runger G.

Data Mining and Knowledge Discovery , cilt.29, sa.2, ss.400-422, 2015 (SCI-Expanded, Scopus)

24. SMT: Sparse multivariate tree

Deng H., BAYDOĞAN M. G., Runger G.

Statistical Analysis and Data Mining , cilt.7, sa.1, ss.53-69, 2014 (Scopus)

25. A bag-of-features framework to classify time series

BAYDOĞAN M. G., Runger G., Tuv E.

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , cilt.35, sa.11, ss.2796-2802, 2013 (SCI-Expanded, Scopus)

26. Toward development of adaptive service-based software systems

Yau S. S., Ye N., Sarjoughian H. S., Huang D., Roontiva A., BAYDOĞAN M. G., et al.

IEEE Transactions on Services Computing , cilt.2, sa.3, ss.247-260, 2009 (Scopus)

27. Dizel Enjektör Üretimi Yapan Bir Şirket için Fabrika içi Çekme Esaslı Tekrarlı Dağıtım Sistemi Tasarımı

Akıllıoğlu H., BAYDOĞAN M. G., Bolatlı Y., Canbaz D., Halıcı A., Sezgin Ö., et al.

Endüstri Mühendisliği , cilt.17, sa.3, ss.2-15, 2006 (TRDizin)

Hakemli Bilimsel Toplantılarda Yayımlanmış Bildiriler 19

1. Shadow Void Optimization of Microelectronic Packages with Tree-Based Learners

KAYACAN A., BAYDOĞAN M. G., DURGUN A. C., Aygun K., Ye D., Geyik C., et al.

29th IEEE Workshop on Signal and Power Integrity, SPI 2025, Gaeta, İtalya, 11 - 14 Mayıs 2025, (Tam Metin Bildiri)

2. Fine-Pitch Interconnect Modeling Using Physics-Informed Neural Networks

Tosun R. A., Kuzucu D., DURGUN A. C., BAYDOĞAN M. G.

29th IEEE Workshop on Signal and Power Integrity, SPI 2025, Gaeta, İtalya, 11 - 14 Mayıs 2025, (Tam Metin Bildiri)

3. Tree-Based Boosting for Efficient Estimation of S-Parameters for Package Electrical Analysis

Özese D., BAYDOĞAN M. G., DURGUN A. C., Aygün K.

33rd IEEE Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems, EPEPS 2024, Toronto, Kanada, 6 - 09 Ekim 2024, (Tam Metin Bildiri)

4. Tree-based Sequential Sampling for Efficient Designs in Package Electrical Analysis

Özese D., BAYDOĞAN M. G., DURGUN A. C., Aygün K.

28th IEEE Workshop on Signal and Power Integrity, SPI 2024, Lisbon, Portekiz, 12 - 15 Mayıs 2024, (Tam Metin Bildiri)

5. Meta-öğrenme Uzantısı İle Rüzgar Güç Eğrisi Modellerini Geliştirmek İçin Sayısal Hava Tahminlerini (nwp) Birleştirme Stratejileri

KONYAR E., BAYDOĞAN M. G.

40. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 4 - 07 Temmuz 2021, (Özet Bildiri)

6. Örneklere-bağlı Malıyet-duyarlı Öğrenmeye Karma-tamsayılı Dogrusal Programlama Yaklaşımı

TEMİZÖZ T., BAYDOĞAN M. G., Yüksekgönül M.

40. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği Ulusal Kongresi, İstanbul, Türkiye, 4 - 07 Temmuz 2021, (Özet Bildiri)

7. A Flexible Neural Network-Based Tool for Package Second Level Interconnect Modeling

Karatoprak F., Sacin E. S., Ozese D., DURGUN A. C., BAYDOĞAN M. G., Aygun K., et al.

32nd IEEE Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems, EPEPS 2023, California, Amerika Birleşik Devletleri, 15 - 18 Ekim 2023, (Tam Metin Bildiri)

8. A scale-space theory and bag-of-features based time series classification method Ölçek-Uzay Teorisi ve Özellik Torbasi Tabanli Bir Zaman Serisi Siniflandirmasi Yöntemi

Altay T., BAYDOĞAN M. G.

25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017, Antalya, Türkiye, 15 - 18 Mayıs 2017, (Tam Metin Bildiri)

9. On The Use Of Support Vectors For Time Series Pattern Discovery

BAYDOĞAN M. G., Kundakçıoğlu E., Kamber M. R.

INFORMS Annual Meeting, Nashville, Amerika Birleşik Devletleri, 13 - 16 Kasım 2016, (Özet Bildiri)

10. Margin Maximization Via Benders Decomposition To Solve Multiple Instance Learning Problems

KÜÇÜKAŞCI E. Ş., BAYDOĞAN M. G.

INFORMS Annual Meeting, Nashville, Amerika Birleşik Devletleri, 13 - 16 Kasım 2016, (Özet Bildiri)

11. Classfication of Fundamental System Dynamics ModelOutputs

EDALİ M., BAYDOĞAN M. G., YÜCEL G.

International System Dynamics Conference, 17 - 21 Temmuz 2016

12. Sistem Dinamiği Model Çıktılarının Sınıflandırılması

EDALI M., BAYDOĞAN M. G., YÜCEL G.

Yöneylem Araştırması Endüstri Mühendisliği 36. Ulusal Kongresi, İzmir, Türkiye, 13 - 15 Temmuz 2016, (Özet Bildiri)

13. Çoklu Örnekle Öğrenme Problemlerinde Torba Temsili için Kodlama İzlemleri

Küçükaşçı E. Ş., BAYDOĞAN M. G.

Yöneylem Araştırması Endüstri Mühendisliği 36. Ulusal Kongresi, İzmir, Türkiye, 13 - 15 Temmuz 2016, (Özet Bildiri)

14. Modeling Time-varying Autocorrelation for Time Series Classification

BAYDOĞAN M. G., Runger G.

INFORMS Annual Meeting, Philadelphia, Amerika Birleşik Devletleri, 1 - 04 Kasım 2015, (Özet Bildiri)

15. Adaptive advertisement recommender systems for digital signage

Balkan S., BAYDOĞAN M. G., Addicam S.

21st Americas Conference on Information Systems, AMCIS 2015, Fajardo, Porto Riko, 13 - 15 Ağustos 2015, (Tam Metin Bildiri)

16. Exploring the Relation of Twitter Activity with the Movements in Turkish Stock Market

BAYDOĞAN M. G., Martı H. D., Güney Ö., Acet H.

INFORMS Annual Meeting, San-Francisco, Kostarika, 9 - 12 Kasım 2014, (Özet Bildiri)

17. Ensemble Learning Strategies for Large-scale Time Series Analysis and Data Mining

BAYDOĞAN M. G.

INFORMS Annual Meeting, San-Francisco, Kostarika, 9 - 12 Kasım 2014, (Özet Bildiri)

18. Affect recognition in learning scenarios: Matching facial-and BCI-based values

Gonzalez-Sanchez J., Chavez-Echeagaray M. E., Lin L., BAYDOĞAN M. G., Christopherson R., Gibson D., et al.

2013 IEEE 13th International Conference on Advanced Learning Technologies, ICALT 2013, Beijing, Çin, 15 - 18 Temmuz 2013, ss.70-71, (Tam Metin Bildiri)