Ana bileşenler analizine dayalı yapay sinir ağı yaklaşımı ile radarla uçak sınıflandırma
Artificial neural network approach based on principal component analysis for classification of aircraft by radar
- Tez No: 289703
- Danışmanlar: PROF. DR. TAYFUN GÜNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
- Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 154
Özet
Herhangi bir hava hedefine çarparak geri yansıyan radar sinyallerinin zaman ve açı domenindeki ifadelerinin anlamlı hale getirilmesi, bu sayede hedefin sınıflandırılması yapay sinir ağları ile mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada ihtiyaç duyulan çeşitli hedeflere ait radar kesit alanı ve menzil profili sinyal değerleri, RTBS (Radar Target Backscattering Simulation) yazılımı kullanılarak elde edilmiştir. Sınıflandırma probleminin çözümü ise MATLAB yazılımı kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağı modelleri ile gerçekleştirilmiştir. Bu modeller ?Geri Yayılım?, ?Levenberg-Marquardt? ve ?Radyal Tabanlı YSA? modelleridir. Veri seti boyutunun çok yüksek olması durumunda, yapay sinir ağı modellerinin çözüm üretmesi çok uzun zaman alabilmekte, hatta hafıza problemi nedeniyle imkânsız hale gelebilmektedir. İşte bu noktada veri seti boyutunu küçültmek ihtiyacı doğar. Bu çalışmada yapay sinir ağı (YSA) modellerine eğitim seti olarak uygulanacak verilerin sadeleştirilmesi, ?Ana Bileşenler Analizi (ABA)? ile gerçekleştirilmiştir. ABA tabanlı YSA kullanılarak radarla uçak sınıflandırma için MATLAB tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
It can be possible to classify the targets with neural networks by using the response of the radar signals reflected from aeronautical targets in time and aspect domain. In this thesis, the radar cross section and range profile values which belongs to many different targets has been gathered with RTBS (Radar Target Backscattering Simulation). The solution to the classification problem has been realized with the artifical neural network models by using MATLAB. These models are Back Propagation algorithm, Levenberg-Marquardt algorithm and Radial Basis Neural Networks. In case the size of data is so large, it might be difficult to find a solution for the artificial neural networks (ANN), as well it is impossible because of the unadequate memory capacity. At that point we need to minimize the size of the data. In this thesis, the minimization of the data applied to the neural networks as training set, has been realized with Principal Component Analysis (PCA). By using ANN based PCA, a software based on MATLAB is developed for classification of aircraft by radar.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Neural network based multi-carrier receiver design and doppler estimation
Yapay sinir ağı tabanlı çok taşıyıcılı alıcı tasarımı ve doppler kestirimi
YASİN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. SEDAT ÖZER
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU