Implementation of model based transferable belief model for pattern recognition and classification
Model tabanlı aktarılabilir inanç modelinin örüntü tanıma ve sınıflandırma problemlerine uyarlanması
- Tez No: 647751
- Danışmanlar: PROF. DR. CABİR VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Örüntü Tanıma, Sınıflandırma, İnanç Fonksiyonu Teorisi, Aktarılabilir İnanç Fonksiyonu, Çelişki Tespiti, Pattern Recognition, Classification, Belief Function Theory, Transferable Belief Model, Conflict Detection
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tezde, Aktarılabilir İnanç Modelinden türetilmiş olan Model Tabanlı Sınıflandırıcı gemilerin otomatik olarak sınıflandırılması amacıyla gerçeklenmiştir. Aktarılabilir İnanç Modeli, Bayesian Teorisi, Bulanık Küme Teorisi, Genel Olasılık Teorisi gibi yöntemlere kıyasla kanıt eksikliğinden doğan belirsizliği daha iyi modelleyebilmektedir. Aktarılabilir İnanç Modeli, farklı kaynaklardan elde edilen bilgilerin kaynaştırılmasına imkan vermektedir. Ayrıca, kaynaştırılacak bilgiler arasında çelişki olup olmadığı Aktarılabilir İnanç Modeli kullanılarak belirlenebilmektedir. Farklı bilgi kaynaklarından gelen çelişmeyen bilgiler kaynaştırılacak yüksek sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Model Tabanlı Sınıflandırıcının sınıflandırma doğruluğu oluşturulan yapay veritabanları üzerinde gerçeklenen benzetimlerle belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the Model Based Classifier derived from the Transferable Belief Model is implemented for the purpose of automatic ship classification. The Transferable Belief Model models uncertainty caused by lack of evidence better compared to other approaches such as Bayesian Theory, Fuzzy Set Theory and General Probability Theory. The Transferable Belief Model allows one to combine information obtained from different sources. In addition, whether a conflict exists among different information sources or not can be determined by using the Transferable Belief Model. As a result, non-conflicting information coming from different information sources are combined to get high classification accuracy. Artificial learning sets are used in the simulations to obtain the classification accuracy of the Model Based Classifier.
Benzer Tezler
- İş sağlığı ve güvenliği bağlamında örgütsel güven ve güvensizliğin öncülleri: Örgütsel ve kurumsal etkiler
Organizational trust and distrust in the context of occupational safety: Institutional and organizational influences
CİHANGİR GÜMÜŞTAŞ
Doktora
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KÜSKÜ AKDOĞAN
- Enhancing urban flood resilience through GIS-AHP andwsud strategies: A case study of Istanbul's Anatolian districts
Kentsel sel direncinin artırılması: istanbul'un Anadolu yakası için CBS-AHP ve SDKT stratejileri üzerine bir uygulama
OMID ZAMANI GHAREHCHAMANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA AYÇİM TURER BAŞKAYA
- The relationship between teachers' attitudes and feedback-giving practices and student expectations: Theorizing from practice in an efl context
Yazılı geri bildirim konusunda öğretmenlerin tutum ve uygulamaları ile öğrenci beklentisinin ilişkisi: Yabancı dil olarak ingilizce yazma bağlamında uygulamadan kurama geçiş
ELİF GÜRERGENE
Doktora
İngilizce
2023
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE SEMRA AKYEL
- A computational interpretative design model for exploring Iranian geometrical patterns
İran geometrik desenlerini keşfetmeye yönelik hesaplamalı ve yoruma dayalı bir tasarım modeli
DELARA RAZZAGHMANESH