A fuzzy logic based ensemble adaptive tile prefetching
Coğrafi veriler için bulanık mantık ile ön yükleme yaklaşımı
- Tez No: 385026
- Danışmanlar: PROF. DR. VEYSİ İŞLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 162
Özet
Uygulamalar için gerekli olan verilerin önceden tahmin edilerek belleğe alınması işlemine ön yükleme denilmektedir. Uygulamalar tarafından coğrafi veri kullanımının artması ile birçok ön yükleme tekniği geliştirilmiştir. Bu tekniklerin birçoğu iki boyutlu coğrafi bilgi sistemleri veya üç boyutlu görselleştirme uygulamaları ve bunlara özgü navigasyon türleri için özelleşmiştir. Bu yaklaşımlar, belirli bir tip uygulama türü için ön yakalama ihtiyaçlarını karşılasalar da, kayan harita yazılımları gibi bünyesinde farklı kabiliyet ve navigasyon türlerini içeren uygulamalar için yetersiz kalmaktadır. Bu sebeple, tek bir ön yükleme tekniği kullanmak yerine, birden fazla teknik aynı anda kullanarak, farklı kabiliyet ve navigasyon türlerinin ihtiyaçları karşılanmalıdır. Bu çalışmada, çeşitli ön yükleme tekniklerinin birlikte kullanılmasına olanak sağlayan öncelik tabanlı bir pafta ön yükleme yaklaşımı sunulmuştur. Sunulan yaklaşım ile farklı ön yükleme tekniklerinin etkinlikleri, dinamik olarak bulanık mantık kullanılarak geliştirilmiş olan bir çıkarım motoru ile kontrol edilmektedir. Bu motor sayesinde, uygulama tarafından sergilenebilecek farklı kabiliyet ve navigasyon şekillerine uyum sağlanabilmektedir. Gerçekleştirilen deneyler ile bu yöntemin farklı kabiliyetleri bünyesinde taşıyan uygulamalarda, birlikte kullanımda tekil kullanıma göre 25%'e yaklaşan bir ön yükleme performans artışı sağlandığı gösterilmiştir. Bunun ile birlikte diğer ön yükleme yaklaşımlarını ifade etmek için kullanılabilecek genel bir ön yükleme modeli geliştirilmiştir. Sunulan yaklaşım bu model üzerinden açıklanmıştır. Gerek farklı uygulama türlerini temsil etmek, gerekse deneylerde kullanılmak üzere beş farklı ön yükleme tekniği tasarlanmıştır. Bu yaklaşım geliştirilen bir yazılım alt yapısı ile diğer kullanıcıların kullanımına sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Prefetching is a process in which necessary portion of data is predicted and loaded into memory beforehand. The increasing usage of geographic data in different types of applications motivated the development of different prefetching techniques. These techniques are usually developed for specific type of applications such as 2D geographic information systems or 3D visualization applications and crafted for corresponding navigation patterns. However, as boundary between these application types blurs, these techniques become insufficient for hybrid application types such as digital moving maps. This type of applications possess capabilities from both of these domains and exhibit various navigation patterns. Therefore, a group of prefetching techniques should be used together to handle different requirements and navigation patterns. In this study, a priority based tile prefetching approach is proposed which enables ensemble usage of different prefetching techniques at the same time. The proposed approach manages these techniques dynamically through a fuzzy logic based inference engine to increase prefetching performance and to adapt to various behaviors exhibited. This engine performs adaptive decisions about contribution of each technique according to their individual performance and activity level. The results obtained from experiments showed that up to 25% increase in prefetching performance is achieved with proposed adaptive ensemble usage over single technique usage. A generic model for prefetching techniques is also developed and used to describe given approach. Finally, a cross-platform software framework with five different prefetching techniques are developed to let other users utilize proposed approach.
Benzer Tezler
- Multi-scale rainfall predictions using data-driven models with advanced data preprocessing techniques
Gelişmiş veri ön işleme teknikleriyle veri odaklı modeller kullanarak çok ölçekli yağış tahminleri
KÜBRA KÜLLAHCI
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması
Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques
FATMA AKALIN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods
SENA NUR ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL
- Learning general type-2 fuzzy logic systems for uncertainty quantification
Belirsizlik nicelleştirilmesi için genel tip-2 bulanik mantik sistemlerinin öğrenilmesi
YUSUF GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Yapay zeka yaklaşımlarıyla araç sürücülerinin beceri ve davranışlarının çok boyutlu modellenmesi
Multi-dimensional modelling of the skills and behaviour of the vehicle driver using artificial intelligence approaches
SÜLEYMAN ÇEVEN
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAİF BAYIR
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ALBAYRAK