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: Belirtilmemiş.
- 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: 101
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.Anahtar Sözcükler : Kohonen Öz-düzenlemeli Harita, Öğrenme Oranı, Komşuluk Fonksiyonu, Markov süreci.
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.Keywords : Kohonen's Self-Organizing Map (SOM), Learning Rate, Neighborhood Function, Markov Process.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- Lejyoner hastalığının istatistiksel risk analizi
Statistical risk analysis of legionnaires' disease
OLCAY KALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. OYA H. YÜREĞİR
- 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
- Kohonen ağları ve çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle su kalitesinin irdelenmesi: Antalya Aksu bölgesi uygulaması
Investigation of water quality with kohonen networks and multivariate statistical methods: Application in Antalya Aksu region
ZEYNEP ÜNSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Çevre MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE MUHAMMETOĞLU