Statistical self-organizing map
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 82446
- Danışmanlar: PROF.DR. SEMİH BİLGEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kohonen Öz-düzenlemeli Harita, Öğrenme Oranı, Komşuluk Fonksiyonu, Markov süreci, Haritalar, Kohonen ağı, Kohonen's Self-Organizing Map (SOM), Learning Rate, Neighborhood Function, Markov Process, Maps, Kohonen network
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz istatistiksel kendinden düzenlemeli haritalar GERMEN, Emin Doktora, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Semih BİLGEN Şubat 1999, 92 sayfa Bu tezde, Kohonen'in kendinden düzenlemeli harita algoritmasında öğrenme oranı ve komşuluk fonksiyonun hesaplanmasında yeni bir yöntem önerilmiştir. Yöntem, öğrenme oranı ve komşuluk fonksiyonun, gerek verinin, gerekse ağın istatistiksel yapısına göre değişimine göre şekillenmesi temeline dayanmaktadır. Önerilen yöntemin geleneksel yöntemlerle karşılaştırılması sonucu daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca tek boyutlu veri ve tek boyutlu harita için önerilen yöntemin doğru topografyaya yakınsadığı kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new method has been proposed to calculate the learning rate and neighborhood function of Kohonen's Self Organizing Map methodology. The method is based on using statistical characteristics of both data and the net. This provides faster map convergence and better performance from the point of view of Average Quantization Error (AQE) compared to the conventional algorithms. Also the convergence proof of the proposed algorithm for one dimensional net and one dimensional data is given.
Benzer Tezler
- An attempt to classify Turkish district data: K-means and `self-organizing map`(SOM) algorithms
Türkiye'nin ilçe verilerini kümeleme denemesi: K-means ve `self-organizing map`(SOM) algoritmaları
ECE AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ IŞIK
- Dalgacık dönüşümü ve istatistiksel teknikler kullanılarak ileri MR görüntülerinden glial beyin tümörlerinin bölütlenmesi ve evrelenmesi
Segmentation and grading of glial brain tumors with advanced MR imaging using wavelet transform and statistical techniques
MİRAY ALTINKAYNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
- Kendini örgütleyen haritalar algoritması yöntemiyle Türkiye dokuma sektörünün analizi: BİST şirketleri üzerine bir uygulama
Analysis of Turkish textile sector with self organizing maps method: An application on the companies in Borsa İstanbul
AYKUT YAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeAnadolu Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL CEM SAYIN
- The role of non-diatonic chords in perception of harmony
Diyatonik olmayan akorların armoni algısındaki rolü
NART BEDİN ATALAY
Doktora
İngilizce
2007
PsikolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. HASAN GÜRKAN TEKMAN
- Su kalitesinin zamansal ve mekânsal değişiminin istatistiksel yöntemler ile analiz edilmesi: Acısu Deresi uygulaması
Evaluation of spatiotemporal changes in water quality using statistical methods: Acisu Creek application
DUYGU POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çevre MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE MUHAMMETOĞLU