Ağırlıklı dalgacık ağları ve uygulamaları
Weighted wavelet networks and its application
- Tez No: 178219
- Danışmanlar: PROF.DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Elektrokardiyografi, Sınıflandırma, Electrocardiography, Classification
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde fonksiyon yaklaşımı probleminin çözümü için, ortalama aradeğerleme ile elde edilen ağırlıklı dalgacık fonksiyonu ve aradeğerleme ile elde edilen ölçekleme fonksiyonları kullanılmıştır. Bu fonksiyonlar yeniden formulize edilmiş radyal taban fonksiyonlu ağ yapısında aktivasyon fonksiyonu olarak önerilmiştir. Ağırlıklı dalgacık fonksiyonu ve aradeğerlemeli ölçekleme fonksiyonları, yeniden formulize edilmiş radyal taban fonksiyonlu ağlarda aktivasyon fonksiyonu olarak ilk defa kullanılmıştır. Üç farklı ağırlıklı dalgacık fonksiyonu ve aradeğerlemeli ölçekleme fonksiyonu sonuçları, en çok kullanılan radyal taban fonksiyonu olan Gauss fonksiyonu ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Radyal taban fonksiyonlarında önemli bir değer olan merkez sayısının farklı değerleri için karşılaştırmalar yinelenmiştir. Yaklaşım yapılan fonksiyonlara farklı gürültüler eklenmiştir. Uygulanan yöntemlerde Gauss fonksiyonundan daha düşük ortalama karesel hata değerleri elde edilmiştir. Ağırlıklı dalgacık fonksiyonlu ağ ve aradeğerlemeli ölçekleme fonksiyonlu ağ ile EKG dalgalarının sınıflaması yapılmıştır. Tanıma başarım oranı olarak yüksek değerler elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, for approximation problem, weighted wavelet networks and interpolating scaling functions that obtained with interpolating method were used. This functions were suggested as an activation functions for reformulated radial basis function networks. By using this functions, it is better result were obtained than radial basis function networks which uses Gaussian activation functions. Weighted wavelet and interpolating scaling functions were used firstly as activation functions at reformulated radial basis function networks in this thesis. Three different weighted wavelet and interpolating scaling functions results were compared with radial basis function networks with Gaussian functions. Different center numbers were used for radial basis funtion networks. We repeated all methods for functions with noise. We obtained successful results. Radial basis function network with weighted wavelet and interpolating scaling function were applied to classification of ECG waves. We obtained high recognition ratio.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Havacılık endüstrisinde prognostik sağlık yönetimi ve veri madenciliği
Data mining and prognostic health management in the aviation industry
MERYEM ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiAviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK
- Compressed domain image classification with sub-band data fusion
Sıkıştırılmış düzlemde alt-bant bileşen harmanlama yöntemi ile görüntü sınıflandırma
BERK ARICAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
DR. LEVENT ÇARKACIOĞLU
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak elektroensefalogram sinyallerinde motor imgeleme olayının tespiti, sınıflandırılması ve karşılaştırılması
Detection, classification, and comparison of motor imaging events in electroencephalogram signals using artificial intelligence techniques
MERVE KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GÖKHAN BÖCEKÇİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
- Biyomedikal işaretlerin yeni bir adaptif aktivasyon fonksiyonlu yapay sinir ağı ile sınıflandırılması
Classification of biomedical signals via a new artifical neural network with adaptive activation function
GÜLAY TEZEL
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY