Geri Dön

Kompleks değerli yapay sinir ağlarının veri sınıflandırma problemlerindeki başarım analizi

Performance analysis of complex valued neural networks for data classification problems

  1. Tez No: 600110
  2. Yazar: EDA ÇAPA KIZILTAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERSEN YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2005

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

    DOÇ. DR. NURAY UÇAR

  2. 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

    Türkçe

    2004

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT ŞEKER

  3. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Kompleks değerli yapay sinir ağları için yeni aktivasyon fonksiyonlarının tanımlanması

    The new activation functions for complex valued neural networks

    MEHMET ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN

  5. Yapay sinir ağı destekli bir endüstriyel görüntü işleme uygulaması

    An industrial image processing application with artificial neural network

    GÖKTUĞ ÜLKÜER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALMAN KURTULAN