Geri Dön

Improving the performance of self-organizing map

Öz-düzenlemeli ağ yapısının performans iyileştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 387790
  2. Yazar: FARANAK NOURI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Öbekleme problemleri, verilerin benzerliğine dayanmaktadır bu problemlerin analizinde bu benzerlik veya mesafe hesaplamak zorunludur. Bu yüzden veri çok büyük ve ya dağınık bir şekilde ise bu verilerin düzenlen mi oldukça zordur ve asıl sorun hesaplamaların çok uzun zaman almasıdır. Bu çalışma öz-düzenlemeli ağ yapısının bu sorununu çözmek için önerilerde bulunmuştur. İlk olarak öz-düzenlemeli ağ ile vektör kuantalama yapıları birlikte ele alınmıştır ve öz düzenlemeli ağ yapısında, vektör kuantalama yapısında olduğu gibi sınıf bilgisi kullanılmıştır. Ayrıca, son senelerde pekiştirmeli öğrenme ile birlikte öz-düzenlemeli yapıların ele alındığı hibrit yaklaşımlardan esinlenilmiştir ve öz-düzenlemeli ağ ve sınıf bilgisinin kullanıldığı öz-düzenlemeli ağın eğitimi basit bir pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı ile uyarlanarak yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Öz-düzenlemeli ağ yapısı ve önerilen yaklaşımlar MATLAB ortamında gerçeklenmiş ve basit bir nokta sınıflama problemine ve Iris çiçekleri veri kümesine uygulanmıştır. Elde edilen benzetim sonuçları eğitim ve test kümelerindeki başarımları ele alınarak irdelenmiştir ve önerilen yöntemlerin geliştirilmesi için önerilerde bulunulmuştur. Bu çalışmadaki asıl amaç yeni bir öğrenme yöntemi önerip nasıl uygulanacağını açıklamak olduğundan yöntemin sınandığı problem kolaylıkla üretilebilen ve eğitim amaçlı çokça kullanılan iki boyutlu noktaların öbeklenme problemi ve çokça kullanılan sınama problemi olan Iris veri kümesi olarak seçilmiştir.

Özet (Çeviri)

Clustering data with self organizing maps is a widely used method. In this thesis, self-organizing map and learning vector quantization methods are considered for solving clustering problems. Firstly, self organizing map is modified to use class information like learning vector quantization method. Also, inspired by the hybrid methods proposed recently which combine reinforcement learning with self organizing map, a novel approach is proposed where a simple reinforcement learning algorithm is used both in self organizing map and self organizing map with class information. Self organizing map and all the proposed approaches are realized in MATLAB and applied to clustering set of two-dimensional points and Iris data set. The discussion on the simulation results are based on the results obtained for training and test sets and ideas are given to improve these results. The main purpose of this thesis is to propose a new learning method and explain how to implement the new method, so the problems choosen to be easily manufactured and widely used for educational purposes. So clustering points on a two-dimensional surface and Iris data set are choosen as benchmark problems and in order to have statistically significant conclusion, the evaluation measures are used as sensitivity, specificity, accuracy, precision and similarity.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    276560

    Group technology and cellular manufacturing with artificial neural networks

    Yapay sinir ağları ile grup teknoloji ve hücresel imalat

    ÖMER ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZCAN KILINÇCI

  2. Tez No

    403308

    Dynamic load balancing in wireless networks

    Başlık çevirisi yok

    EVŞEN YANMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolCarnegie Mellon University

    Prof. OZAN K. TONGUZ

  3. Tez No

    895309

    Conflict avoidance algorithm between mobility robustness optimization and load balancing functions

    Hareketlilik optimizasyonu ve yük dengeleme fonksiyonları için çatışma önleme algoritması

    ÇAĞRI DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERGEN

  4. Tez No

    720221

    Improving the implementation performance of the construction projects by using agile project management / Iraq a case study

    İnşaat projelerinin uygulama performanslarının çevik proje yönetimi kullanarak iyileştirilmesi / Irak örneği

    AHMED AL-MHAMDAWEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Gedik Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN KAZAR

  5. Tez No

    480547

    Akıllı cam uygulamalarında kullanılabilecek siloksan fonksiyonlandırılmış karbazol polimerleri

    Investigation of the electrochromic properties of siloxane functionalized carbazole polymers

    ZEYNEP GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Polimer Bilim ve TeknolojisiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Enerji Kaynakları ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERMET KOYUNCU

Geri Dön