Geri Dön

Comparison of Bayesian networks and Dempster-Shafer theory in attribute tracking systems

Nitelik takip sistemlerinde Bayes ağları ve Dempster-Shafer teorilerinin kıyaslaması

  1. Tez No: 338486
  2. Yazar: ÇAĞLAR SAKA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KUZUOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, İstatistik, Electrical and Electronics Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 193

Özet

Günümüz askeri ve sivil havacılık sistemlerinde trafik kontrolü; gürültülü durumlarda bile hızlı, güvenilir ve sağlam kararlar alınması gereken en kritik kısımlardan biridir. Bilgisayar teknolojisinin gelişmesi ile birlikte, sistemler çok uzun işlemleri bile milisaniyeler seviyesinde gerçekleştirecek duruma gelmiştir. Bu tezde, hedef sınıflandırmasına ve hedefin herhangi bir elektronik karşı tedbir (ECM) kullanıp kullanmadığının belirlenmesine yönelik olarak olasılıksal modeller kullanılacaktır. Sonrasında, kullanılan farklı sistemlerin aynı şartlar altındaki performansları karşılaştırılacaktır. Bayes Ağları Kuramı ve Dempster-Shafer Kuramı, sınıflandırma ve nitelik takibi problemlerine uygulanabilir ve en çok bilinen iki yaklaşımdır. Bu sebeple, hedeflenen nitelik takibi ve belirleme senaryolarına uygulanmak üzere bahsi geçen yaklaşımlar seçilmiştir. Seçilen senaryolara bahsi geçen kuramların uygulanmasının ve sonuçların sunulmasının ardından, sistem performansını arttırmaya yönelik iyileştirmeler yapılmıştır. Bilgi sağlanan kaynağın kalitesi ve yapılan iyileştirmenin etkisi ile birlikte her iki yaklaşımın da genel bir kıyaslaması tez içinde sunulmaktadır.

Özet (Çeviri)

In modern civil and military avionic systems, traffic control constitutes one of the most critical parts that requires high-speed, reliable and robust decisions to be done even under noisy conditions. In conjunction with the rapidly developing computer technology, systems became available to perform very long processes within milliseconds. In this thesis, probabilistic models will be used in order to classify a target and detect if the target is making use of electronic counter-measures (ECM). Thereafter, the performances of different systems under the same conditions will be compared. Bayesian Networks Theory and Dempster-Shafer Evidence Theory are two most well-known and applicable approaches to classification and attribute tracking problems. Therefore, aforementioned two approaches are chosen in order to simulate desired attribute tracking and detection scenarios. Subsequent to presenting results obtained by applying abovementioned theories to the selected scenarios, improvements are made in order to increase system performance. The effects of quality of the information source and improvements are presented within this thesis as well as a general comparison of implemented theories.

Benzer Tezler

  1. ALS vaka tespitinde bayes ağları ve makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of bayesian networks and machine learning methods in ALS desease detection

    HASAN AYKUT KARABOĞA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR

  2. Comparison of bayesian network structure learning algorithms and a new approach based on hill climbing algorithm

    Veriden bayes ağ yapısı öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması ve tepe tırmanma algoritmasına yeni bir yaklaşım

    ŞERAF ADALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANER BİLGİÇ

  3. Discovering a gene interaction atlas using bayesian networks and external biological knowledge

    Bayes ağları ve harici biyolojik bilgiler kullanarak gen etkileşim atlası çıkarımı

    HALUK DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR

    YRD. DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN OTU

  4. Bayesci ağlarda öğrenme algoritmalarının karşılaştırılması

    The comparison of learning algorithms in Bayesian networks

    EMRE DÜNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  5. Karar ağaçları, bayes ağları ve etki diyagramları aracılığı ile bilgi keşfi ve karar verme

    Knowledge discovery and decision making via decision trees, bayesian networks and influence diagrams

    GÜLSEREN SAYICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ESMA NUR ÇİNİCİOĞLU