Generating performance criteria for trainer sets of learning systems using cell-to-cell mapping
Öğrenen sistemlerin eğitilme bilgi kümelerinin performans kriterlerinin hücre-hücre eşlemesi yöntemiyle üretilmesi
- Tez No: 29555
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDAN ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akıllı Sistem, Öğrenme Performansı, Fraktal Küme Teorisi Ölçüleri, Eğitme Bilgileri Ayarlanması, Akıllı Robot Yol Planlayıcı, Intelligent System, Learning Performance, Fractal Set Theoretic Measures, Tuning Trainer Sets, Intelligent Robot Path Planner
- Yıl: 1993
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
oz Ö?RENEN SİSTEMLERİN E?İTİLME BİLGİ KÜMELERİNİN PERFORMANS KRİTERLERİNİN HÜCRE-HÜCRE EŞLEMESİ YÖNTEMİYLE ÜRETİLMESİ UNERI, Mert Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabil im Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydan ERKMEN Ocak, 1993, 93 sayfa Belirsiz ortamlarda akıllı sistem işlevleri güvenilirlilik gerektirir. Akilli dinamik sistemlerin tekrar edebilme ve önceden tahmin edilebilme özellikleri güvenilirliği artıran ve sistemin öğrenme aşamasında eğitildiği bilgiye bağlı olan özelliklerdir. Bu tezde, genel sistem performans değerlendirme araçları fraktal küme teorisi ölçülerine dayanarak geliştirilmiş ve denenmiştir. Bu ölçüler daha sonra öğrenen sistemlerin eğitilme bilgilerini ayarlamak amacıyla incelenmiştir. Hücre-hücre eşlemesi kavramı sistemin hücresel Julia Kümelerini çıkarmak amacıyla ve bir Basit Hücre Eşlemesi Yöntemi geliştirilerek kullanılmıştır. Sonra bir genel hücre eşlemesi yöntemi sistemin belirsiz ortamlarda hücresel vdurum değiştirmelerindeki stokastik doğasını modellemek amacıyla kullanılmıştır. Akıllı robot yol planlayıcı örneği üzerinde sonuçlar çıkarılmış ve tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT GENERATING PERFORMANCE CRITERIA FOR TRAINER SETS OF LEARNING SYSTEMS USING CELL-TO-CELL MAPPING UNERİ, Mert M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Aydan ERKMEN January, 1993, 93 pages Intelligent system operation in unstructured, uncertain environments requires reliability. Repeatability and predictability of intelligent dynamic processes are important reliability issues related to the performance quality of training data in the learning phase. To this end, we develop and analyze in this thesis formal, objective performance evaluation tools based on Fractal Set theoretical measures. These measures are then analyzed based on their correlation and degeneracies with the objective of tuning the trainer sets of learning systems. The Cell-to-Cell mapping concept is used by developing a Simple Cell Mapping Algorithm (SCMA) to determine cellular Julia Sets called convergence maps of the state+parameter 111space. A generalized cell mapping is used to model the stochastic nature of the cellular state transition under uncertainty. Illustrative results are obtained and discussed within the framework of our intelligent robot path planner.
Benzer Tezler
- Bilgisayar destekli kalite kontrol sistemleri
Computer aided quality control systems
ÖZGEN TURASI
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MURAT DİNÇMEN
- Elektrik arıza tespiti ve makine öğrenmesi ile sınıflandırması
Electrical failure detection and classification withmachine learning
OZAN TURANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YURDAGÜL BENTEŞEN YAKUT
- Bulanık genetik proses kontrolü
Abstract fuzzy genetic process control
VEDAT TOPUZ
Doktora
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHANETTİN CAN
- Biyomedikal sinyallerin makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of biomedical signals by machine learning techniques
NARİN ASLAN
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GONCA ÖZMEN KOCA
PROF. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Rüzgar hızı yük tahmin modelleri ve Yalova bölgesinde bir uygulama
Wind speed load forecasting models and an application in Yalova
ZELİHA NUR KİRİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA