Feature set evaluation for a generic missile detection system
Jenerik bir füze tespit sistemine ilişkin öznitelik küme değerlendirmesi
- Tez No: 199064
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Electrical and Electronics Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Örüntü Tanıma, Öznitelik Çıkarımı, Öznitelik Seçimi, Sınıf Ayrılabilirliği, Sınıflandırma, Pattern Recognition, Feature Extraction, Feature Selection, ClassSeparability, Classification
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
Füze Tespit Sistemi, hava platformları için güdümlü füze tehdidine karşıgeliştirilen kendini koruma sistemlerinin ana bileşenlerinden biridir. Zamankritik işlev ve sınıflandırma başarımında yüksek doğruluk oranı gibigereksinimler, bir füze tespit sisteminin `Örüntü Tanıma' probleminigüçleştirmektedir. Problem, `Öznitelik Küme Değerlendirmesi' (ÖKD) ve`Sınıflandırıcı' tasarımı olarak iki ana kısımda tanımlanabilir. ÖKD'ninbaşlıca amacı, sonuçtaki sınıflandırıcı başarımını düşürmeksizin girdi olanveri kümesi için bir boyut indirgeme süreci yürütmektir. Bu tezçalışmasında, jenerik bir füze tespit sistemine ilişkin örüntü tanıma problemiiçin ÖKD yaklaşımları araştırılmıştır.İlk olarak, jenerik modeller ve problem ortamının gerçekçi doğasınınyansıtılabilmesi için gerekli varsayımlar ile yazılım ortamında yapay veriüretimi gerçekleştirilmiştir. Ardından, ileriki öznitelik küme değerlendirmesiyaklaşımları için bir temel oluşturması amacıyla veri kümelerideğerlendirilmiştir.Ayrıca, `Sınıf Ayrılabilirliği', `Öznitelik Seçimi' ve `Öznitelik Çıkarımı'kavramlarını temel alan bir kuramsal zemin sunulmuştur. Yaygın olarakkullanılan birkaç yöntem, problem için uygunlukları açısından veri kümesiözelliklerine dayalı gerekçeler gösterilerek değerlendirilmiştir.Bu zemin üzerinde, birkaç öznitelik küme değerlendirmesi yöntemininyazılım gerçeklemeleri yapılmıştır. Veri setlerinin boyut indirgeme sürecinigerçekleştirmek amacıyla, yazılım benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Sonuçolarak elde edilen veri kümelerinin sınıflandırma başarımları açısındandeğerlendirilmesi amacıyla da, bir sınıflandırıcı yazılım gerçeklemesiyapılmıştır. Uygulanan yaklaşımların sınıflandırma başarımlarıkarşılaştırılarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Missile Detection System (MDS) is one of the main components of a self-protection system developed against the threat of guided missiles forairborne platforms. The requirements such as time critical operation andhigh accuracy in classification performance make the `Pattern Recognition?problem of an MDS a hard task. Problem can be defined in two main partssuch as `Feature Set Evaluation? (FSE) and `Classifier? designs. The main goalof feature set evaluation is to employ a dimensionality reduction process forthe input data set, while not disturbing the classification performance in theresult. In this thesis study, FSE approaches are investigated for the patternrecognition problem of a generic MDS.First, synthetic data generation is carried out in software environment byemploying generic models and assumptions in order to reflect the nature of arealistic problem environment. Then, data sets are evaluated in order to drawa baseline for further feature set evaluation approaches.Further, a theoretical background including the concepts of ClassSeparability, Feature Selection and Feature Extraction is given. Severalwidely used methods are assessed in terms of convenience for the problemby giving necessary justifications depending on the data set characteristics.Upon this background, software implementations are performed regardingseveral feature set evaluation techniques. Simulations are carried out in orderto process dimensionality reduction. For the evaluation of the resulting datasets in terms of classification performance, software implementation of aclassifier is realized. Resulting classification performances of the appliedapproaches are compared and evaluated.
Benzer Tezler
- Proje değerlendirmede şebeke analizi ve bir bilgisayar uygulaması
Network analysis in project evaluation and a computer program
ZİYA ŞAHBAZOĞLU
- Güç kalitesi olaylarının makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması
Classification of power quality events using machine learning methods
FERHAT UÇAR
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FİKRET ATA
PROF. DR. BEŞİR DANDIL
- Hyper-heuristics in dynamic environments
Dinamik ortamlarda üst-sezgiseller
BERNA KİRAZ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR
- Hava kirliliği konusunda çevre bilgi sistemi tasarımı ve gerçekleştirilmesi pilot projesi
Design of an information system about air pollution
HARUN İYİDİKER
- Tünel kalıp sistemleri kullanılarak bilgisayar ortamında bireyselleştirilmiş konut üretimi
Generating customized housing plan layouts in computer environment using tunnel form structures
BELİNDA TORUS
Doktora
Türkçe
2016
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN MERT ŞENER