Design of self-organizing map type electromagnetic target classifiers for dielectric spheres conducting aircraft targets with investigation noise performances
Yalıtkan küreler ve iletken uçaklar için özörgütlenmeli harita tipi elektromanyetik sınıflandırıcıların tasarımı ve gürültü performanslarının incelenmesi
- Tez No: 255421
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Deniz Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öz Örgütlenmeli Harita, haritadaki her nöronun bir sınıfı temsil ettiği, girdi verilerinden düzenli bir harita oluşturan yapay sinir ağı çeşididir. Bu tezin amacı, Öz Örgütlenmeli Harita tipi yapay sinir ağları kullanarak basit veya karmaşık geometrilere sahip yalıtkan ve iletken cisimler için elektromanyetik hedef sınıflandırıcılar tasarlamaktır. Tasarım benzetimleri mükemmel yalıtkan küreler ve ince iletken tellerle modellenmiş küçük ölçekli uçaklar için yapılacaktır. Öz örgütlenmeli haritaların tasarımında, hedeflerin çeşitli görüş açılarına ait saçınım işaretlerinden Wigner dağılımı kullanılarak çıkarılmış öznitelikler kullanılacaktır. SOM eğitiminde az gürültülü girdi verileri kullanarak, sınıflandırıcıların gürültü performanları iyileştirilecektir.
Özet (Çeviri)
The Self-Organizing Map (SOM) is a type of neural network that forms a regular grid of neurons where clusters of neurons represent different classes of targets. The aim of this thesis is to design electromagnetic target classifiers by using the Self-Organizing Map (SOM) type artificial neural networks for dielectric and conducting objects with simple or complex geometries. Design simulations will be realized for perfect dielectric spheres and also for small-scaled aircraft targets modeled by thin conducting wires. The SOM classifiers will be designed by target features extracted from the scattered signals of targets at various aspects by using the Wigner distribution. Noise performance of classifiers will be improved by using slightly noisy input data in SOM training.
Benzer Tezler
- Target classification by using SOM type nevral networks
SOM tipinde yapay sinir ağları kullanarak hedef sınıflandırma
MEHMET SEROL DOĞANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL TURHAN SAYAN
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Ağızlık açma mekanizmalarının tasarımı
Başlık çevirisi yok
RECEP EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiUludağ ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL R. ALPAY
- Sonbahar sera yetiştiriciliğine uygun hıyar çeşit seçimi
Selecting a cucumber variety suitable for glasshouse production in Autumn
MESUT OKTAY
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER