Geri Dön

Yüksek boyutlu model gösterilim yöntemleri ve çeşitli ağırlık fonksiyonlarının etkileri

High dimensional model representation methods and the effect of various weight functions

  1. Tez No: 237031
  2. Yazar: PINAR TİRYAKİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. N. ABDULBAKİ BAYKARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada çok değişkenli fonksiyonların yaklaştırımı ile ilgilenilmektedir. Bu amaçla literatürde geliştirilmiş olan ve bu tezin ana konusunu oluşturan Yüksek Boyutlu Model Gösterilim Yönteminin (YBMG) temel özellikleri ve çeşitli versiyonları incelenmektedir. Bu tezin esas amacı, başlıktan da anlaşılacağı üzere toplamsal yapıdaki YBMG türü için ağırlık fonksiyonlarının etkilerinin incelenmesidir. Bu tezde dört farklı yapıda çok değişkenli fonksiyon ele alınmış ve her bir fonksiyon için altı farklı ağırlık fonksiyonu ile YBMG yaklaştırımları oluşturularak sonuçların ne denli iyi olduğu toplamsallık ölçenleri vasıtasıyla belirlenmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak, fonksiyonun tepe noktası ile ağırlık fonksiyonunun tepe noktası uyuştuğunda YBMG için iyi sayılabilecek yaklaştırımlara yol açtığı gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this work approximation of multivariable functions are dealt with. To this end, the fundamental properties of High Dimensional Model Representation Method, which is the main subject of this thesis, and its various versions are analysed. The main aim of this thesis is, to analyze the effect of weight functions on the additive HDMR. Four multivariate functions, each having a different structure, are expanded with HDMR utilizing six different weight functions for each case. Additivity measurers are used to evaluate the results. It has been observed that when the peaks of the function and the weight function roughly agree, reasonably good results are obtained.

Benzer Tezler

  1. Exploiting optimal supports in enhanced multivariance products representation for lossy compression of hyperspectral images

    Hiperspektral görüntülerin çokdeğişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi destek vektörlerinin optimize edilerek kayıplı sıkıştırılması

    MUHAMMED ENİS ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  2. Deep learning based three dimensional face expression recognition using geometry images from three dimensional face models

    Üç boyutlu yüz modellerinden elde edilen geometri görüntüleri kullanılan derin öğrenme tabanlı üç boyutlu yüz ifadelerini tanıma

    NEŞE GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  3. Profiling developers to predict vulnerable code changes

    Güvenlik açığı kod değişikliklerini öngörmek için geliştiricilerin profilini oluşturma

    TUĞÇE COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

  4. Bağırsak hasar modellerinde kemik iliği mezenkimal kök hücre ve bağırsak mezenkimal kök hücrelerin rejeneratif ve immün modülatuvar etkilerinin karşılaştırılması

    Comparison of regenerative and immune modulatory effecets of bone marrow and intestinal mesenchymal stem cells i intestinal damage models

    BURCU PERVİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİMA AERTS KAYA

  5. Near-infrared image based face recognition

    Yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma

    NİL SERİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN