Geri Dön

Piecewise affine and support vector models for robust and low complex regression

Gürbüz ve yalın regresyon için parça parça doğrusal ve destek vektör tabanlı modeller

PDF İndir

  1. Tez No: 297877
  2. Yazar: ÖMER KARAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 153

Özet

Az sayıda parametre ile tanımlanan fonksiyon gösterilimleri, sadece veri veya modellerin karmaşıklığını azaltmak için değil, aynı zamanda gerçek test verileri altında oldukça iyi çalışan işaret ve sistemlerin elde edilmesi için de arzu edilir. Fonksiyon yaklaşımı ve regresyon (Her iki terimde tezde eşanlamlı olarak kullanılacaktır.), genellikle, sonlu sayıda giriş-çıkış örnek verilerinden bir öğrenme algoritması yardımı ile tasarlanırlar ve öğrenme sürecinde kullanılmayan test örnekleri için iyi bir genelleme yeteneği olan fonksiyon gösterilimleri sağlarlar. Tez'de, parça parça doğrusal ve/veya destek vektör yöntemlerine dayalı dört farklı regresyon model sınıfı önerilmiştir.Geliştirilen model sınıfından ilki, model parametrelerinin belirlenmesinde, model karmaşıklığını azaltmak üzere model parametre maliyeti için p?1 olacak biçimde l_p normu ve model parametrelerinin belirlenmesinde aykırı verilerin katkısını yok etmek veya sınırlamak için doymalı veya doğrusal hata fonksiyonu kullanmaktadır. İkinci olarak önerilen model sınıfı, en küçük karesel destek vektör modelinde karşılaşılan aşırı sayıda destek vektör oluşması problemini gidermek için önerilen ve en küçük karesel destek vektör modelinin bir uzantısı olan ?-duyarsız en küçük karesel destek vektör regresyon model sınıfıdır. Geliştirilen fonksiyon yaklaşım modellerinin üçüncüsü, parça parça doğrusal fonksiyonların yalın gösterilimleri ve B-spline taban fonksiyonlarından esinlenerek türetilen parça parça doğrusal destek vektör modelleridir. Geliştirilen dördüncü sınıf regresyon model sınıfı, destek vektör yaklaşım tabanlı modellerdeki yaklaşım hatası fonksiyonu yerine bir eğiticisiz öbekleme hatasını azaltan giriş-çıkış öbekleme algoritması ile tasarlanan diğer bir parça parça model sınıfıdır. Önerilen yöntemler nitel ve sayısal olarak incelenmiş ve gerçek veri ile bazı test fonksiyonları için bilinen destek vektör regresyon modelleri ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Function representation defined with a relatively small number of parameters in the relationship between input and output of the system provides a way of data reduction and compression. One of the main contributions of the thesis is to develop the function representation and optimization methods applied to be a given finite set of input-output sample data. At the beginning, an adequate theoretical background and also a guide for the study of function representations in the literature are described for reader. Next, novel studies on function representation are presented. First of all, a robust and low complex regression models by introducing new loss functions for rejecting outliers and noises, and l_p with p?1 norms for model parameters in order to reduce model complexity in support vector regression are developed. After that, to ignore the small errors less than a predetermined number (epsilon), the ? insensitive least squares support vector nonlinear regression is proposed and their associated solutions are compared with standard least square regression and support vector regression in a qualitative way. Another contribution of this thesis is the new type of kernel which is called piecewise linear kernel where feature space is explicitly given with a piece-wise linear mapping from the input space. The support vector regression is formulated by using the new kernel. Finally, for piecewise affine representation, input-output clustering method is proposed and applied to the real ECG data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    402151

    Formal verification and controller synthesis for discrete-time systems

    Başlık çevirisi yok

    EBRU AYDIN GÖL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoston University

    PROF. CALIN BELTA

  2. Tez No

    270085

    New adaptive algorithms for linear filtering and nonlinear prediction

    Doğrusal süzgeçleme ve doğrusal olmayan öngörü için yeni uyarlanır algoritmalar

    YASİN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT

  3. Tez No

    14101

    Piecewise-affine maps:structural characteristics and nonlinear circuit applications

    Başlık çevirisi yok

    CÜNEYT GÜZELİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1989

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. İ. CEM GÖKNAR

  4. Tez No

    346146

    Feedback linearization, stability and control of piecewise affine systems exploiting canonical and conventional representations

    Parça parça doğrusal sistemlerin kanonik ve konvansiyonel gösterilimler kullanarak geribeslemeyle doğrusallaştırılması, kararlılığı ve kontrolü

    AYKUT KOCAOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  5. Tez No

    246798

    A matlab toolbox for hybrid sistems

    Hibrit sistemler için bir matlab araç kutusu

    VEYSEL GÜRKAN ANIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA GÖREN

Geri Dön