A pattern recognition approach boosted with genetic algorithms
Genetik algoritma ile desteklenmiş bir örüntü sınıflandırma yaklaşımı
- Tez No: 199290
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TÜNAY YARMAN-VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Destekleme, Adaptif Destekleme, Genetik Algoritmalar, Evrim-üü üsel Hesaplama, Sınıï¬andırma, Oruntu Tanımav, Boosting, AdaBoost, Genetic Algorithms, Evolutionary Computing, Clas-siï¬cation, Pattern Recognitioniv
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Birlestirerek ogrenme, istatistiksel sınıï¬andırıcıları birlestirerek daha dogru bir sınıf-ş üğ ş ğlandırıcı ureten, kolleksiyonlar olusturan bir makina ogrenme yontemidir. Cantala-ü ş üğ ü şma, destekleme ve oylama methodları bu yaklasımın orneklerindendir. Bu calısmada,ş ü şşen iyi tanınan destekleme algoritmalarından olan Adaptif Destekleme'nin cesitli prob-şşülemlerini cozmeye calısan yeni bir destekleme teknigi onerilmistir. Onerilen sis-şü şş ğü ştemler, bir grup sınıï¬andırıcıyı birlestirmenin guzel bir yolunu bularak, birlestirilenş ü şsınıï¬andırıcılardan daha kaliteli bir sınıï¬andırıcı bulmaktadır. Adaptif desteklemeüdaha iyi bir cozum bulmak icin bulussal yontemler kullanmaktadır. Ote yandan,şü ü ş ş übu calısma genetik algoritmalar ile evrimsel hesaplama yontemi kullanarak daha iyişş übir eniyileme gerceklestirmektedir. Deneysel sonuclar, onerilen sistemlerin Adaptifş ş ş üDestekleme yonteminden daha iyi performans sagladıgını gostermektedir.ü ğ ğ ü
Özet (Çeviri)
Ensemble learning is a multiple-classiï¬er machine learning approach which com-bines, produces collections and ensembles statistical classiï¬ers to build up more accu-rate classiï¬er than the individual classiï¬ers. Bagging, boosting and voting methodsare the basic examples of ensemble learning. In this thesis, a novel boosting techniquetargeting to solve partial problems of AdaBoost, a well-known boosting algorithm, isproposed. The proposed systems ï¬nd an elegant way of boosting a bunch of classi-ï¬ers successively to form a better classiï¬er than each ensembled classiï¬er. AdaBoostalgorithm employs a greedy search over hypothesis space to ï¬nd a good suboptimalsolution. On the other hand, this work proposes an evolutionary search with geneticalgorithms instead of greedy search. Empirical results show that classiï¬cation withboosted evolutionary computing outperforms AdaBoost in equivalent experimentalenvironments.
Benzer Tezler
- A new approach for facial expression recognition with an adaptive classification
Uyarlanabilir sınıflandırma ile yüz ifade tanıma için yeni bir yaklaşım
ABUBAKAR MUHAMMAD ASHIR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- A neural-statistical modeling approach for keystroke recognition algorithms
Yazma ritmi tanıma algoritmaları için sinirsel-istatistiksel modelleme yaklaşımı
ÖZLEM GÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT UYSAL
- Gizli Markov model ile bilgisayarda konuşma tanıma: Özellik uzayında ve altuzayda sınıflandırıcı tasarımı
Computer speech recognition: Design of a classifier in feature space and subspaces
RİFAT EDİZKAN
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATALAY BARKANA
- A new segmentation approach to Uighur optic character recognition
Uygurca karakter tanımada yeni bir segmentasyon yöntemi
MEMTİMİN MAHMUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- A context aware approach for enhancing gesture recognition accuracy on handheld devices
Çevre farkındalığı tabanlı yaklaşımla taşınabilir bilgisayarlarda işaret tanıması hassasiyetinin arttırılması
HACI MEHMET YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Mühendislik Bilimleriİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA K. ÇAPIN