Geri Dön

Classification via sequential testing

Sıralı testler ile sınıflandırma

  1. Tez No: 152833
  2. Yazar: ÖMER ERHUN KUNDAKCIOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TONGUÇ ÜNLÜYURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

SIRALI TESTLER İLE SINIFLANDIRMA Özet Test düzenleme problemi adı da verilen, minimum maliyetle teşhis koymak için gerekli test sırası oluşturma problemi ele alınmıştır. Test düzenleme problemi, çözümünün NP-tam olduğu bilinen ikili VE/VEYA karar ağacı şeklinde formüle edilebilir. Problemin en iyi çözümü dinamik programlama ve ya VE/VE YA grafiği arama yöntemleriyle (AO*, CF, ve HS) elde edilebilir. Ancak büyük sistemlerde, di namik programlama ve ya VE/ VE YA arama yöntemleri, VE/VE YA arama grafiğinde hızla artan noktalar yüzünden, ağır hesaplamaları beraberinde getirmektedir. Bu hesaplama patlamasının üstesinden gelmek için, test düzenleme problemini çözecek bir-adım ya da çok-adım ileri bakma yöntemi algoritmaları geliştirildi. Bizim yaklaşımımız, bir-adım ileri bakma yöntemi algoritmalarıyla, Huffman kodlamasmda kullanılan stratejileri birleştirmektir. Algoritmaların etkinliği bir çok test durumu için gösterilmiştir. Geleneksel test düzenleme problemi asimetrik testler de katılarak genelleştirilmiştir. Test düzenleme problemine yaklaşımımız, karar tablosu problemi, tıbbî tanı, veri- tabanı sorgu işleme, kalite güvencesi, ve örüntü tanıma problemlerinde karşılaşılan ikili teşhis problemlerine uyarlanabilir. vıı

Özet (Çeviri)

CLASSIFICATION VIA SEQUENTIAL TESTING Abstract The problem of generating the sequence of tests required to reach a diagnos tic conclusion with minimum average cost, which is also known as test sequencing problem, is considered. The test sequencing problem is formulated as an optimal binary AND/OR decision tree construction problem, whose solution is known to be NP-complete. The problem can be solved optimally using dynamic programming or AND/OR graph search methods (AO*, CF, and HS). However, for large systems, the associated computational effort with dynamic programming or AND/OR graph search methods is substantial, due to the rapidly increasing number of nodes in AND/OR search graph. In order to prevent the computational explosion, one-step or multistep lookahead heuristic algorithms have been developed to solve the test sequencing problem. Our approach is based on integrating concepts from the one- step lookahead heuristic algorithms and the strategies used in Huffman coding. The effectiveness of the algorithms is demonstrated on several test cases. The tradi tional test sequencing problem is generalized here to include asymmetrical tests. Our approach to test sequencing can be adapted to solve a wide variety of binary identification problems arising in decision table programming, medical diagnosis, database query processing, quality assurance, and pattern recognition. VI

Benzer Tezler

  1. Tez No

    665824

    Deep metric learning applied to crop classification from multi-spectral multi-temporal remote sensing data

    Derin metrik öğrenmenin çoklu-zamanlı ve çoklu-bantlı uzaktan algılanmış verilerden tarım ürünü sınıflandırmaya uygulanması

    MERVE BOZO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Tez No

    22080

    Devre bağlaşmalı telefon şebekesi için yönlendirme yazılımı tasarımı

    Software design of routing for circuit switched telephone network

    TAHİR GÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ

  3. Tez No

    759088

    Online anomaly detection in the Neyman-Pearson hypothesis testing framework

    Neyman-Pearson hipotez testi çerçevesinde çevrimiçi anomali tespiti

    BAŞARBATU CAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÖZKAN

  4. Tez No

    309412

    Classification of proteins using sequential and structural features

    Proteinlerin dizisel ve yapısal özelliklerinin kullanılarak sınıflandırılması

    AYDIN ALBAYRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    BiyoistatistikSabancı Üniversitesi

    Biyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN

  5. Tez No

    894592

    Improved helicopter classification via deep learning and overlapped range-doppler maps

    Derin öğrenme ve örtüşen menzil-doppler görüntüleri ile geliştirilmiş helikopter sınıflandırması

    DENİZ CAN ACER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

Geri Dön