Kompleks değerli yapay sinir ağlarının veri sınıflandırma problemlerindeki başarım analizi
Performance analysis of complex valued neural networks for data classification problems
- Tez No: 600110
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Yapay sinir ağları veri işleme ve sınıflandırma çalışmalarında sıklıkla tercih edilen bir yöntemdir. Sinir hücrelerinin iletim modelinden esinlenerek oluşturulmuş bu yöntem, nöronların farklı dizilim ve bağlantılarla çıktı oluşturduğu matris cebir gösterimidir. Öğrenme aşamasında hedef çıktılara göre eğitilen yapay sinir ağları, farklı ağ modelleri ile geniş yelpazede veri desenine uygulanabilmektedir. Kompleks değerli sayı uzayıyla işlem yapan ağ modelleri de kompleks değerli yapay sinir ağları olarak isimlendirilmektedir. Bu çalışmada UCI veri deposunda erişime açık olarak bulunan medikal bir veri seti olan kardiotokogram veri seti ve görüntü işleme algoritmalarında kullanılan deri bölütleme veri seti kompleks değerli yapay sinir ağı modeli ile sınıflandırılmıştır. Modelin başarımı tahmin doğruluğu, duyarlılık ve özgüllük kriterleri kullanılarak incelenmiştir. Bu tez çalışmasında elde edilen sonuçlar kompleks değerli yapay sinir ağı modelinin kardiotokogram ve deri bölütleme veri setlerinin sınıflandırılmasında başarılı bir biçimde uygulanabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Artificial neural network is frequently preferred method in data processing and classification studies. This method, which is inspired by the transmission model of nerve cells, is a matrix algebra representation that different sequence and connections of neurons generate output. Artificial neural network, which trained according to target output in training step, is applicable for wide range pattern of dataset with variant network topologies. Artificial neural network processing in complex valued geometry is called Complex Valued Neural Network In this study, medical cardiotocography dataset and image skin segmentation dataset for image processing applications, that are accessible in UCI data repository, are tried to be classified by complex valued neural network. Results of prediction accuracy, specificity and sensitivity are used as indicators of model performance over dataset. Outcomes of this thesis show that complex valued neural network model can be applied successfully for cardiotocogram dataset and skin segmentation dataset
Benzer Tezler
- Örme kumaşlardaki üretim hatalarının görüntü işleme teknikleri ile otomatik tespiti ve sınıflandırılması
Automatic fault detection and classification of knitted fabrics using image processing techniques
VOLKAN ATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
DOÇ. DR. NURAY UÇAR
- Önemli zeytin (Olea europaea L.) çeşitlerinin izoenzim polimorfizmleri ve genetik özellikleri
Isoenzyme polymorphisms and genetic characteristics of important olive (Olea europaea L.) cultivars and types
SEVDA DÜLGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER
- Intelligent control system design and deployment for fuel cell air supply systems
Yakıt pili hava besleme sistemleri için akıllı kontrol sistemi tasarımı ve uygulamaya alınması
FATİH KENDİR
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Kompleks değerli yapay sinir ağları için yeni aktivasyon fonksiyonlarının tanımlanması
The new activation functions for complex valued neural networks
MEHMET ÇELEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Yapay sinir ağı destekli bir endüstriyel görüntü işleme uygulaması
An industrial image processing application with artificial neural network
GÖKTUĞ ÜLKÜER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALMAN KURTULAN