Geri Dön

Gradient networks design for clustering in novel optimization frameworks

Yeni en iyileme çerçevelerinde öbekleme için gradyan ağlrın tasarımı

  1. Tez No: 150829
  2. Yazar: HATİCE DOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Öbekleme, yapay sinir ağları, destek vektör öbekleme, karma tamsayı en iyileme, ikili tamsayı en iyileme, Clustering, neural networks, support vector clustering, mixed integer op timization, binary integer optimization
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

m ÖZET Bu tezde öbekleme problemi için en iyileme kuramına dayalı yeni formülasyonlar ve yöntemler önerilmiştir. İlk formülasyonda; sonlu sayıda verinin öbeklenmesi, amaç ölçütünün toplam nicemleme hatası olduğu ve kısıtların doğrusal olduğu bir kısıtlı karma tamsayı en iyileme problemi olarak ifade edilmiştir, ikinci formülasyonun el- desi için ilk formülasyondaki öbek merkezleri öbek gösterge parametrelerinin işlevi olarak yazılmış, böylece formülasyonun son biçiminde değişken olarak sadece öbek gösterge parametreleri kalmıştır. Bu yolla öbekleme problemi, ikili tamsayı en iyileme problemi olarak ifade edilmiştir. Öbeklemenin karma tamsayı en iyileme formülas- yonu, destek vektörler fikrinin katkısıyla geliştirilerek yeni bir küresel gürbüz öbek leme formülasyonu giriş uzayında ortaya konmuştur. En iyileme problemlerinin amaç ölçütleri gradyan yapay sinir ağlarının enerji işlevi olarak yazılıp, tasarlanan gradyan ağlarla en azlanarak en uygun öbeklemeler bulunmaya çalışılmıştır. Ayrıca, literatürde var olan bir en iyileme formülasyonuna dayalı olarak k-ortalamalar algoritmasının iki fazmı paralel olarak uygulayan ve k-ortalamalar algoritmasına aynı başarımda ve gerçel zamanda koşma olanağı olan süreksiz bir gradyan ağ da geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

11 ABSTRACT In this thesis, new optimization based formulations and methods for the clustering problem are proposed. At the first formulation, the clustering of finite number of samples is expressed as a constrained mixed integer optimization problem where the cost is the total quantization error and the constraints are linear. To obtain a second formulation, the centers of the clusters are written as a function of the cluster indicator parameters, so the only variables remaining in the final formulation become cluster indicator parameters. By this way, the clustering problem is formulated as a binary integer-programming problem. Mixed integer optimization formulation for clustering is extended by exploiting the idea of the support vectors: A new spherical robust clus tering formulation is derived in the input space. The optimal clustering is attempted to be found by taking the cost functions of the optimization problems as the energy functions of the gradient networks. Moreover, based on an optimization formulation available in the literature, a discontinuous gradient network is developed which applies two phases of well-known k-means algorithm in a parallel fashion yielding the same performance with the possibility of running in real time.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    297870

    Interval type-2 fuzzy logic systems: Theory and design

    Aralık değerli tip-2 bulanık mantık sistemleri: Kuram ve tasarım

    ERDAL KAYACAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKYAY KAYNAK

  2. Tez No

    687003

    Array processing and optimization techniques of beamforming and resource allocation for enhanced spectral efficiency in 5g and beyond systems

    5g ve ötesı sıstemlerının hüzmeleme ve spektral verımlılığının vektör íşleme ve optımızasyon ıle gerçekleştırılmesı

    NANN WIN MOE THET NANN WIN MOE THET

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR

  3. Tez No

    133448

    Mekanik sistemler için bir kavramsal tasarım modelinin geliştirilmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması

    The Use of artificial neural networks in development a conceptual design system for mechanical systems

    İHSAN TOKTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİZAMİ AKTÜRK

  4. Tez No

    665540

    An efficient design optimization framework for rf and optical applications

    Başlık çevirisi yok

    ORKUN KARABAŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Mekatronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GULLU KIZILTAS

  5. Tez No

    544269

    Deep convolutional network for tumor bud detection

    Tümör tomurcuklanma tespiti için derin evrişimsel ağ

    SONER KOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR

    DOÇ. DR. SELİM AKSOY

Geri Dön