A methodology for constructive development of a syntactic pattern recognition machine (SPRM) using reinforcement learning principles
Pekiştirmeli öğrenme kurallarını kullanarak sözdizimsel örüntü tanıma makinesi (SPRM) tasarımı
- Tez No: 178046
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. BORAHAN TÜMER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sözdizimsel örüntü tanıma yapay zekanın günümüzdeki en önemli parçalarından biridir. Sonlu özdevinirin bulunması örüntü tanıma alanındaki ilerlemelere hız kazandırmıştır. Örüntü tanıma sorunlarının çoğu için özdevinir elle kurulmuş ve ayarlanmıştır. Özdevinirin otomatik elde edilmesi, gürültülü ve eksik veriler ile başa çıkmayı sağlarken, işlemi, elle kuruluşu gibi, kullanışsız ve zaman alıcı bir iş olmaktan çıkarır.Bu çalışma gürültülü ve eksik veriler içeren sinyal serilerinin incelenmesi için, sağlam ve uyarlanabilir bir araç tasarlamayı hede emektedir. Çalışma, alfabenin neden olabileceği her diziyi tanıyabilecek bir özdevinir ile başlar, ve gittikçe, daha özel serileri kabul edecek özdeviniri bulmayı hede eyen bir arama algoritmas gibi devam eder. Öğrenme devam ettikçe, özdevinir, sunulan veri dizisindeki gizli örünüye daha da çok benzeyerek, arama algoritmasının bir genel minimuma doğru yaklaşmas na neden olmaktadır.Yöntem, değişen markov süreçlerin öğrenilmesini ve yakın periyotların ayrılmasını başarıyla sağlamıştır ve ortalama gürültü seviyesi için yüksek başarımlar göstermiştir. Gürültü seviyesinin artması, kullanılan alfabenin az elemanlı olması, ve periyot boyunun uzaması başarı oranının düşmesine neden olmaktadır.
Özet (Çeviri)
One of the today's most important titles in artificial intelligence is syntactic pattern recognition. Invention of finite automata accelerated the progress in this field. Automatically construction of the automaton solves the problems requiring dealing with a diversity of noisy and imperfect structures of data, which is cumbersome and time consuming when performed manually.This work tries to provide tools that is robust and adaptive in analysis of noisy and imperfect signal sequences. Learning starts with an automaton that accepts every sequence that the used alphabet can lead, and continues like a search algorithm to find more and more specific automatons. As learning continues the automaton resembles to the specific pattern that is hidden in the presented data sequence.The method learns multiple-degree Markovian processes and classifies very similar periods successfully, and shows high success rates for moderate noise levels. The success rate of the algorithm decreases as the noise rate increases, used alphabet size decreases and the length of the period increases.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
<the use of neural networks in determination of the manufacturing systems design and dispatching rules
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Bir refrakter tuğla üretim sisteminin analizi ve tam zamanında bilgi akışının sağlanması
Analyzing a repractory brick production system and providing justin time information flow
OSMAN TAYLAN
- TKY ve ISO 9000 yazılım uygulaması
TQM and ISO 9000 software application
ERDOĞAN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ GÜNGÖR
- ISO 9000 kalite güvencesi sistemi
Quality assurance
M.MURAT AKDENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ
- Demographic and ethnic characteristics of Central Asia and their future impacts on the social, economical and political aspects of the region
Orta Asya'nın demografik ve etnik özellikleri ve bunların bölgenin sosyal, ekonomik ve politik durumuna gelecekteki etkileri
OSMAN ARAY
