Minimizing uncertainty in rough control boundaries of robot path planning using decay adjustment algorithm (DDA)
Dinamik azalma ayarlaması algoritması kullanılarak robot yörünge planlamasında pürüzlü denetim sınırlarındaki belirsizliğin en aza indirgenmesi
- Tez No: 116403
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDAN ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Pürüzlü Küme, Merkezi Temel Alan Fonksiyonlar Şebekesi, Dinamik Azalma Ayarlaması Algoritması, Mantıksal Algılama. vı, Rough Sets, Dynamic Decay Adjustment (DDA) Algorithm, Radial Basis Functions Network. IV
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
oz DİNAMİK AZALMA AYARLAMASI ALGORİTMASI KULLANILARAK ROBOT YÖRÜNGE PLANLAMASINDA PÜRÜZLÜ DENETİM SINIRLARINDAKİ BELİRSİZLİĞİN EN AZA İNDİRGENMESİ Sanal, Ufuk Zeki Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydan Erkmen Aralık 2001 Hyper-redundant ve doğrusal olmayan sistemler için yapılandırılmamış ve sensorların bulunduğu ortamlardaki belirsizliğin en aza indirgenmesi çok bilindik ve kötü davranışlar sergileyen bir sorundur. Yapılandırılmamış ortamlardaki yüksek seviyedeki belirsizlikten dolayı, tek başına hiçbir algılayıcı ortamdaki nesneleri mükemmel olarak ortaya çıkaramaz, tespit ve teşhis edemez. Bu nokta, sadece hedefleri veya engelleri doğru olarak ortaya çıkarmak ve tespit etmek amacıyladenetim yönelik doğru bölgelerin teşhis edilmesi için değil, belirsizliğin de en aza indirilmesi için yeni algılama yöntemlerinin gerekliliğini gösterir. Bu çalışmada, amaç, basit ve düşük güç aralığındaki algılayıcıdan veya algılayıcılar dizisinden en üst düzeyde bilgi elde edebilen ve belirsizlikten kaynaklanan denetim öngörülememezliğini en aza indirerek denetim için en uygun bölgeyi teşhis etmeyi öğrenen bu tip mantıksal algılama ve zeki kavrayış modeli geliştirmektir. Bu model, denetim bölgesini olumlu bölgelere (denetimi destekleyici olanlar), olumsuzlara (denetim için gereksiz olanlar) ve sınır bölgelerine (denetim belirsizliklerini doğuran bölgeler) sınıflandıran Dinamik Azalma Ayarlaması Algoritması ile eğitilen Merkezi Temel Alan Fonksiyonlar Şebekesi üzerine kurulmuştur. Denetim bölgesindeki belirsizlik düzensizlikleri, hücresel uzaydaki hücreleri denetlemek amacıyla atanmış inançlar üzerine kurulmuş istatiksel Pürüzlü Kümeler Kuramı kullanılarak modellenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MINIMIZING UNCERTAINTY IN ROUGH CONTROL BOUNDARIES OF ROBOT PATH PLANNING USING DECAY ADJUSTMENT ALGORITHM (DDA) Sanal, Ufuk Zeki M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Aydan Erkmen December 2001 Minimizing the uncertainty in an unstructured and sensory environment for hyper-redundant and non-linear systems is a well-known ill-treated problem. Due to the high uncertainty in unstructured environments no single sensor perfectly detects, locates and identifies objects in the environment under all circumstances. This points to the need for developing novel intelligent sensing techniques not only for accurately detecting and locating targets or obstacles by identifying the correct zone for control, but also minimizing uncertainty. IllIn this study, the objective is to develop such a logical sensing and an intelligent perception model that extracts maximum information from a simple, low power range sensor or range sensor array and learns to identify the most suitable zone for control by minimizing control unpredictability due to uncertainty. This model is based on a Radial Basis Function Network trained with Dynamic Decay Adjustment (DDA) Algorithm that classifies the control region into positive regions - supportive of control, negative ones - unnecessary for control and boundary regions - regions bearing control uncertainty. Uncertainty irregularities in the control region is modeled using statistical Rough Set Theory based on beliefs assigned to control cells in a cellular space
Benzer Tezler
- Formwork system selection model using structural equation modeling and rough multi criteria decision-making methods
Yapısal eşitlik modellemesi ve kaba çok kriterli karar verme yöntemleri kullanarak kalıp sistemi seçim modeli
TAYLAN TERZİOĞLU
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL POLAT TATAR
- Robust conditional value–at–risk under parallelpipe uncertainty: An application to portfolio optimization
Paralel şerit belirsizliği altında sağlam koşullu riske maruz değer: Portföy optimizasyonu uygulaması
GÜRAY KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- Uncertainty modelling and stability analysis for 2-way fuzzy adaptive systems
Belirsizlik modellemesi ve 2-yönlü bulanık adaptif sistemler için kararlılık analizi
EVREN GÜRKAN
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDAN ERKMEN
PROF. DR. STEPHEN BANKS
- Stochastic airport gate assignment problem
Rassal havaalanı kapı atama problemi
MERVE ŞEKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLAY NOYAN
- Pilotlar üzerindeki stres faktörleri ve iş performansı arasındaki ilişkiler
Stress factors on pilots and relationship between business performance
ZEHRA DİDEM AKALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Sivil HavacılıkBeykent Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM KARABAL