Adaptive data compression in networks: A learning automaton approach
Ağlarda adaptif veri sıkıştırma: Öğrenebilen durum makinesi yaklaşımı
- Tez No: 104608
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. M. BORAHAN TÜMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
ÖZET Ağlarda Adaptif Veri Sıkıştırma: Öğrenebilen Durum Makinesi Yaklaşımı Eğer yapay zeka alanında çalışılıyorsa, çoğu zaman uygun çalışma araçları ve ortamları bulunmamaktadır. Çok sayıda araç ve uygulama bulunduran uzman sistemler buna bir istisnadır. Sinir ağlan ve bulanık sistemler için ise az sayıda araç vardır. Öğrenebilen durum makineleri sintaktik analiz konusunda güçlü bir araç olmasına karşın çok popüler olamamışlardır. Bu tezde öğrenebilen durum makineleri için bir simulator gerçeklenip çalıştırılmıştır. Öğrenebilen durum makinesi simülatörü öğrenebilen durum makineleri kullanımını yaygınlaştırmakta ve kolaylaştırmaktadır. Bu simülatörde değişken ve sabit yapılı durum makinelerinin tüm alt durum makinesi tipleriyle birlikte modellemeleri gerçekleştirilebilmektedir. Bilinen Öğrenme yetenekli durum makineleri için modellemeler yapan araçlar gerçeklenmiştir. Bu sebepten kullanıcılar kendi uygulamalarını bu bilinen durum makineleri ile deneme firsatı bulabilmektedir. Bu tezin başka bir amacı ise ağlarda kayıpsız veri sıkıştırmayı sağlayan bir yöntemin benzeticide gerçeklenmesidir. Orjinal yöntem alışılmışın dışında bir yaklaşımdır. Bu orjinal yöntem bu tezde geliştirilmiştir. Bu eklenti kayıpsız veri sıkıştırma için tek ölçüm birimi olan sıkıştırma oranını geliştirmektedir. Ayrıca bu yöntem dinamik olarak çalışmaktadır. Bu da veriyi devamlı iletmemiz gereken ağlar için etkili bir yöntem olmasını sağlamaktadır. Bu yöntem video sinyallerinin ağlar üzerinden gönderilmesinde öneme sahip olan görüntü sıkıştırmak için tasarlanmıştır. Temmuz, 2001 Emre BAYDOĞAN iv
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Adaptive Data Compression in Networks: A Learning Automaton Approach Most of the time, it is hard to find an appropriate working tool or environment, if you want to work in an artificial intelligence related field. Expert systems are an exception since there are numerous tools and applications. There are limited tools in the fields of neural networks, and fuzzy systems. Although, learning automata are powerful syntactic analysis tool, they did not receive much attention in the past. We cannot find any well-known tool or application environment for learning automata field. In this work, a new tool and simulator for learning automata has been implemented. The learning automata simulator broadens and eases the use of learning automata. In this simulator, variable and fixed structure automata of various output generating capabilities may be modeled. Various learning automata models for well-known automata may be implemented. Thus, the users of the simulator can experiment with these well-known automata easily. Another goal of this thesis is to implement a method on the simulator for lossless data compression in networks. The novelty of our work is that the original method is extended to use state transition probabilities that was not used in original method. This extension improves compression ratio, which is the only measure for lossless data compression. Moreover, this modification provides for an increased efficiency of the method especially in networks where continuous data transmission is inevitable. The technique was designed for image compression, which is important in transmitting video signals over the networks. July, 2001 Emre BAYDO?AN
Benzer Tezler
- Entropi kodlama ile Ekg veri sıkıştırması
ECG Data compression by entropy coding
ABDURRAHMAN AKTENER
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET KORÜREK
- Ağaç yapısının lempel-zıv veri sıkıştırma algoritmasına uyarlanması
Application of tree structure to lempel-zıv data compression algorithm
TOLGA ULUS
- Modelling the effects of brand image components on advertising awareness using a neuro-fuzzy system
Marka imaj birleşenlerinin reklam hatırlanırlığı üzerine etkisinin bulanık sinir ağları sistemi ile modellenmesi
ALI FAHMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- 2.ve 3. nesil CDMA temelli mobil haberleşme protokolleri
2.and 3. generation mobile communication protocols based on CDMA
BARIŞ YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. GÜNSEL DURUSOY
- V.42 bis sıkıştırma yönteminin gerçekleşme ve başarım incelenmesi
Implementation of V.42 bis compression procedure and performance results
OSMAN ALİEFENDİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. A. EMRE HARMANCI