Öznitelik çıkarım ve evrimsel öznitelik seçim metotlarının EEG sinyallerinin sınıflandırma başarısına etkileri
Effects of feature extraction and differential evolution feature selection methods on classification success of EEG signals
- Tez No: 537334
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYLA GÜLCÜ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ULVİ BAŞPINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
EEG sinyalleri beyindeki elektriksel aktivitenin ölçülmesi ile elde edilir. Bu sinyallerin analizi, incelenmesi ve sınıflandırılması epilepsi ve uyku bozukluğu gibi rahatsızlıkların teşhisinde kullanılır. EEG sinyallerinin sınıflandırılarak bir sonuca ulaşılması ve bu sonuçlara ilişkin mantıklı yaklaşımlar getirilmesi bazen güç ve karmaşık bir işlem olabilmektedir. Bu tezde EEG sinyalinin sınıflandırma doğruluk oranını arttırmak için örüntü tanıma tabanlı, öznitelik çıkarma ve seçme yöntemleri ile çalışmalar yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
EEG signals are obtained by measuring the electrical activity in the brain. The analysis, examination and classification of these signals are used to diagnose disorders such as epilepsy and sleep disorder. It is sometimes difficult and complicated process to achieve a result by classifying the EEG signals and introducing logical approaches to these results. In this thesis, studies were carried out by feature extraction and selection methods based on pattern recognition to increase the classification accuracy of the EEG signal.
Benzer Tezler
- Fuzzy cognitive maps for emotion modeling
Bulanık bilişsel haritalar yardımıyla insan duygularının modellenmesi
HASAN MURAT AKINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Community event prediction in evolving social networks
Dinamik sosyal ağlarda topluluk olay öngörüsü
NAGEHAN İLHAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- New approaches to enhancing the performance of text classification
Metin sınıflandırma başarımını iyileştirmek için yeni yaklaşımlar
ALPER KÜRŞAT UYSAL
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERKAN GÜNAL