Geri Dön

Cycle detection in noisy signals by constructive automata: An adaptive syntactic approach to pattern recognition

Büyüyen özdevinir ile gürültülü sinyallerde döngü bulma: Sözdizimsel örüntü tanımaya uyumlu yaklaşım

  1. Tez No: 185169
  2. Yazar: ALEKSEİ USTİMOV
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. BORAHAN TÜMER
  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: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

ÖZETBÜYÜYEN ÖZDEV N R LE GÜRÜLTÜLÜ SINYALLERDEDÖNGÜ BULMA: SÖZD Z MSEL ÖRÜNTÜ TANIMAYA, UYUMLUYAKLAŞIMYapay zekanın günümüzdeki en önemli parçalardan biri sözdizimsel örüntütanımadır. Sonlu özdevinirin bulunmasından sonra örüntü tanıma büyük derecede gelişmegöstermiştır. Örüntü tanıma sorunların çoğu için özdevinir elle kurulabilir veayarlanabilir; fakat teknolojideki gelişimler daha karmaşık sorunları çözebilmek içingelişmiş araçları sunar. Bu sorunlar için özdevinirin elle kuruluşu kullanışsız ve zamanalıcı bir iştir. Ayrıca, bu sorunların çoğu gürültülü ve eksik veriler ile başa çıkmayıgerektirir. Bu tip veriler için güçlü ve uyumlu analiz aracına ihtiyaç doğar. Böyle birverilerin analizi için büyüyen özdevinir kullanışlı bir araçtır. Özdevirinin kurulması tekdurumdan başlar ve, büyüme sırasında kullanılmış ham veriden öğrenilen örüntüyütanıyabilen, son durumunu alan özdevinirle tamamlanır. Bu yaklaşım, ham verilerinbüyük miktarlarda kolaylıkla elde edilebildiği, ve sadece gürültülü değil, zamanı veyapıyı değişenler sorunlar için uygundur.Bu çalışmada anlatılan yaklaşım tek boyutlu yapıları irdelendi. Özdevinir, sunulanveri dizisinde saklı olan örüntüyü tanımak için geliştirildi. Yaklaşımda, gürültülü diziüreteç tarafından üretilen ilkellerin sentetik dizisi kullanıldı, çünkü bu çalışmanın amacıgerçek dünya verileri tanımakta kullanılmak üzere tasarlanmış bu yöntemin başarımınıölçmektedir.Ocak, 2006 Aleksei USTIMOV

Özet (Çeviri)

ABSTRACTCYCLE DETECTION IN NOISY SIGNALS BY CONSTRUCTIVEAUTOMATA: AN ADAPTIVE SYNTACTIC APPROACH TOPATTERN RECOGNITIONSyntactic pattern recognition is one of the today?s most important titles in artificialintelligence. Pattern recognition has developed a great deal after invention of the finiteautomata. Automata can be created and tuned manually for most problems in patternrecognition; but advances in technology provide powerful tools for solving morecomplicated problems. Manually creating an automaton for use in such problems is acumbersome and time consuming job. Many of these problems require dealing with adiversity of noisy and imperfect structures of data. This type of data arises the need for arobust and adaptive medium of analysis. Constructive automata are useful tools foranalysis of such data. Construction of an automaton starts with a single state and ends upwith a full automaton that is able to recognize a pattern learned from the raw datapresented during the construction. This approach suits best those problems where rawdata is easily available in vast amounts, and it is not only noisy, but also subject and time-varying.The approach discussed in this work assumed patterns with 1-D sequentialstructures. The automaton was constructed for recognition of a specific pattern (cycle)that was hidden in presented data sequence. In this work we used synthetic sequences ofprimitives, generated by a noisy sequence generator, since our goal was to determine theperformance of the method which will ultimately be used in recognition of real worlddata in the future.

Benzer Tezler

  1. 1200 baud FSK tümleşik modem tasarımı

    Başlık çevirisi yok

    BARIŞ POSAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU

  2. Horseshoe adası Antarktika'da İHA-GPR gözlemlerine dayalı buzul izleme ve 3D modelleme

    Glacier monitoring and 3D modeling based on UAV-GPR observations on horseshoe island, antarctica

    MEHMET ARKALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT OĞUZ SELBESOĞLU

  3. Heart sound segmentation using signal processing methods

    İşaret işleme yöntemleri kullanılarak kalp sesi bölütleme

    DEVRİM ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

  4. Detection and tracking of dim signals for underwater applications

    Su altı uygulamaları için zayıf işaretlerin tespit ve takibi

    ESRA ŞENGÜN ERMEYDAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  5. Biyomagnetik olaylar

    Başlık çevirisi yok

    M.TOGAN ÇANDIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İNCİ AKKAY