Fuzzy decision fusion for single target classification in wireless sensor networks
Kablosuz algılayıcı ağlarda tek hedef sınıflandırması için bulanık karar birleştirmesi
- Tez No: 255246
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Günümüzde gelişen teknoloji ile düşük maliyetli ve küçük algılayıcılar yaygın olarak kullanılmaya başlandı. Kablosuz algılayıcı ağları askeri uygulamalar gibi birçok uygulamaya çözüm oldu. Savaş alanında bir hedefin sınıflandırılması, askeri uygulamalar için önemli bir rol oynamaktadır. Kablosuz algılayıcı ağları kullanarak etkilibir biçimde hedef sınıflandırması yapılabilir. Kablosuz bir algılayıcı, savaş alanındaki ham sinyal verisini algılama, algılanan sinyalden öznitelik vektörleri çıkarma,ve sınıflandırıcı kullanarak yerel sınıflandırma sonucu üretebilme yeteneklerine sahiptir. Sadece bir algılayıcının sınıflandırma sonucu üretebilmek için yeterli olmasına rağmen, algılayıcıların yerel sınıflandırma sonuçlarının karar birleştirmesi, sınıflandırma doğruluğunu geliştirir ve algılayıcılar üzerine daha az hesaplama külfeti yükler. Karar birleştirme performansı da hedef sınıflandırması için en ideal algılayıcıları seçerek geliştirilebilir.Bu tez çalışmasında, kablosuz algılayıcı ağlarda tek hedef sınıflandırması için bulanık karar birleştirme yöntemleri önerilmektedir. Önerilen birleştirme algoritmaları sınıflandırma için kullanılacak uygun algılayıcıları seçmek için bulanık mantığı kullanmaktadır. Çözümümüz, bazı popüler karar birleştirme algoritmalarından daha iyi bir sınıflandırma doğruluğu sunmaktadır. Birleştirme algoritmalarına ek olarak, algılayıcılarda öznitelik vektörü boyut azaltma ve sınıflandırıcılar için öğrenim kümesi oluşturma için bazı teknikler sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, low-cost and tiny sensors are started to be commonly used due to developing technology. Wireless sensor networks become the solution for a variety of applications such as military applications. For military applications, classification of a target in a battlefield plays an important role. Target classification can be done effectively by using wireless sensor networks. A wireless sensor node has the ability to sense the raw signal data in battlefield, extract the feature vectors from sensed signal and produce a local classification result using a classifier. Although only one sensor is enough to produce a classification result, decision fusion of the local classification results for the sensor nodes improves classification accuracy and loads lower computational burden on the sensor nodes. Decision fusion performance can also be improved by picking optimum sensor nodes for target classification.In this thesis, we propose fuzzy decision fusion methods for single target classification in wireless sensor networks. Our proposed fusion algorithms use fuzzy logic for selecting the appropriate sensor nodes to be used for classification. Our solutions provide better classification accuracy over some popular decision fusion algorithms. In addition to fusion algorithms, we present some techniques for feature vector size reduction on sensor nodes, and training set formation for classifiers.
Benzer Tezler
- Network centric warfare communications with wireless sensor networks and data fusion
Ağ destekli harp için telsiz duyarga desteği ve taktik veri birlestirme
TOLGA ÖNEL
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. CEM ERSOY
- Farklı belirsizlik ortamlarında veri birleştirmesi
Data fusion in different uncertain environment
FATMA ATEŞ
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİYAR AKAY
- Decision fusion for supervised, unsupervised and semi-supervised learning
Denetimli, denetimsiz ve yarı-denetimli öğrenme için veri füzyonu
METE ÖZAY
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
- Self-supervised building detection with decision fusion
Kendinden denetimli karar füzyonu ile binaların tespiti
ÇAĞLAR ŞENARAS
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
YRD. DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN
- Multi-sensor fusion for induction motor aging analysis and fault diagnosis
Başlık çevirisi yok
ALİ SEYFETTİN ERBAY
Doktora
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiThe University of TennesseeDR. BELLE R. UPADHYAYA