Classification via sequential testing
Sıralı testler ile sınıflandırma
- Tez No: 152833
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TONGUÇ ÜNLÜYURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Devre bağlaşmalı telefon şebekesi için yönlendirme yazılımı tasarımı
Software design of routing for circuit switched telephone network
TAHİR GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. ÜMİT AYGÖLÜ
- Online anomaly detection in the Neyman-Pearson hypothesis testing framework
Neyman-Pearson hipotez testi çerçevesinde çevrimiçi anomali tespiti
BAŞARBATU CAN
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÖZKAN
- Classification of proteins using sequential and structural features
Proteinlerin dizisel ve yapısal özelliklerinin kullanılarak sınıflandırılması
AYDIN ALBAYRAK
Doktora
İngilizce
2011
BiyoistatistikSabancı ÜniversitesiBiyoloji Bilimleri ve Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR SEZERMAN
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER