Veri-bağımlı sınırlayıcı kullanan dinamik zaman bükmesi algoritmasının geliştirilmesi
Developing data-driven lower bounding dynamic time warping algorithm
- Tez No: 320810
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METE ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, dinamik zaman bükmesi, zaman serileri analizi, veri bağımlı sınırlayıcı, Data mining, dynamic time warping, time series analysis, data-driven lower bounding
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Zaman serilerinin analizi ve sınıflandırılması için çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Dinamik Zaman Bükmesi (DZB - Dynamic Time Warping) zaman sınıflandırma tekniklerinden birisidir ve iki zaman serisinin birbirinin benzeri olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Ancak literatürde önerilen DZB yaklaşımlarının iyileştirilmesi gereken iki alan mevcuttur. İlk olarak, ciddi büyüklükteki veri kümeleri ve dolayısı ile sınıflandırma ölçeklenebilirliği sorun olarak kalmıştır. İkinci olarak, sınıflandırma doğruluğunun yükseltilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında veri-bağımlı sınırlayıcı kullanan DZB algoritması geliştirilmiştir ve önerilen algoritma Sakoe-Chiba bandı kullanan DZB algoritması ile karşılaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı Sakoe-Chiba bandı kullanan DZB algoritmasına göre daha yüksektir ve elde edilen sonuçlar umut vericidir.
Özet (Çeviri)
Various techniques have been developed for the time series analysis and classification. Dynamic time warping is one of the classification techniques which is used to determine the two time series whether is similar or not similar to each other. However, there are two areas that need to be improved in the DTW approaches which are proposed in the literature. First, the size of the datasets are too big and so the classification scalability remains as a challenging issue. Second, classification accuracy should be improved. In this study, a data-driven lower bounding DTW algorithm is proposed and the proposed approach is compared with Sakoe-Chiba lower bounding DTW algorithms. The proposed algorithm outperforms Sakoe-Chiba lower bounding DTW algorithm and the results are promising.
Benzer Tezler
- Video üzerinde derin öğrenme ile nesne sansürlüme
Sensor processing on video with deep learni̇ng
YERNIYAZ BAKHYTOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- Tekni̇k ve endüstri̇ meslek li̇sesi̇ öğrenci̇leri̇ni̇n i̇ş sağlığı ve güvenli̇ği̇ kültürüne bakış açısı
Perspectıve of technıcal and ındustrıal hıgh school students on occupatıonal health and safety culture
HÜSEYİN AKBABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Eğitim ve ÖğretimOkan Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA YAĞIMLI
- Computational analysis of external store carriage in transonic speed regime
Harici yük taşımanın transonik sürat bölgesinde hesaplamalı analizi
İ. CENKER ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN MISIRLIOĞLU
PROF. DR. OKTAY BAYSAL
- Pamuk bitkisinden izole edilen nikotinamid adenin dinükleotid bağımlı format dehidrogenazın stabilitesinin arttırılması
Increasing stability of nicotinamide adenine dinucleotide dependent format dehydrogenase isolated from cotton plant
REYHAN AKKUZU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL ORDU
- Molecular mechanisms of PI3K isoform dependence in carcinogenesis
Karsinojenezde PI3K izoform bağımlılığı değişikliğinin moleküler mekanizması
SENA ATICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Biyokimyaİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ÇİZMECİOĞLU