A Self-organizing map algorithm in the general metric
Bir genel metrik kullanan özdüzenlemeli harita algoritması
- Tez No: 112019
- Danışmanlar: PROF. DR. İ. KUBAN ALTINEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Gezgin satıcı problemi, Metrik, Algorithms, Travelling salesman problem, Metric
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET BİR GENEL METRİK KULLANAN ÖZDÜZENLEMELİ HARİTA ALGORİTMASI Kohonen'in Özdüzenlemeli Harita Algoritmasının vektör nicemleme, kümelere ayırma, sınıflandırma gibi bir çok uygulamasında iki vektör arasındaki başkalığı bu labilmek için Öklid uzaklıkları kullanılır. Her ne kadar bu seçimin arkasında çeşitli anlayışlar yatıyor olsa da, bu seçimin en iyi nasıl yapılacağına dair kesin bir metot şimdilik önerilmemiştir. Bu çalışmada RSOM adını verdiğimiz düzenlenmiş bir SOM al goritması üzerinde değişik uzaklık ölçüleri kullanılarak metrik bağıntılarının kümeleme problemine olan etkisi incelenmekte ve bu soruya bir yanıt aranmaktadır. Bu amaçla ilk olarak algoritmanın güncelleme formülleri elde edilerek RSOM'un kümelere ayırma problemindeki performansı test edilmiştir. Daha sonra, kümeleme işlemini ilk aşamala rında gerçekleştiren etkin algoritmaların, yol uzaklıklarının kestirilmesi ve Öklidyen gezgin satıcı problemlerini çözmesinde RSOM'un etkisini inceledik.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT A SELF-ORGANIZING MAP ALGORITHM IN THE GENERAL METRIC In many applications of Kohonen's Self-Organizing Map (SOM), such as Vector Quantization, clustering and classification Euclidean distance is used to measure dis similarity. Although there are solid insights behind this choice, a clear method for the selection of the best dissimilarity measure has not been reported yet. In this research, we try to answer this question and study the effect of various norm and norm-based metrics in a revised version of Kohonen's Self-Organizing Map that we call RSOM. We first derive update formulas, and use them to test the performance of RSOM in clustering. We then apply RSOM to two important problems, namely to Road travel distance estimation and Euclidean traveling salesman problem, where the clustering of the cities occur during the first phase of the most efficient neural algorithms.
Benzer Tezler
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Consensual classification of drug/nondrug compounds for drug design
İlaç/ilaç olmayan bileşenlerin ilaç yapımı için ortak kararla sınıflanması
AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI
Doktora
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi
Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm
SELİM DİLMAÇ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE