An incremental genetic algorithm and neural network for classification and sensitivity analysis of their parameters
Artımlı genetik algoritma ve yapay sinir ağları ile sınıflama ve parametrelerinin hassasiyet analizi
- Tez No: 243674
- Danışmanlar: PROF. DR. ALP KUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Sınıflandırma, Veri madenciliği, Yapay sinir ağları, Genetic algorithms, Classification, Data mining, Artificial neural networks
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı biyolojik sistemden etkilenilip geliştirilen genetik algoritma ve yapay sinir ağları ile sınıflama yapmak ve artımlı algoritmalarını geliştirip geleneksel yöntem ile karşılaştırmasını yapmaktır. Bu amaç doğrultusunda her eğitim aşamasından sonra o eğitime özgü bir model oluşturulmaktadır. Bu model, eğitim ile ilgili tüm bilgileri ve eğitim aşamasından sonra elde edilen çıktıları saklamakta ve bu bilgiler daha sonra test işlemi, modelin doğruluk testi, modellerin performans hesaplamaları, performanslarının karşılaştırılması ve artımlı sınıflama sağlamak için kullanılmaktadır. Artımlı sınıflama geleneksel yönteme göre daha kısa eğitim zamanı ile daha fazla performans sağlamıştır. Bu amaca yönelik yapılmış deneysel gözlemler bu performans kazancını ispatlamaktadır. Ayrıca genetic algoritma ve yapay sinir ağları parametrelerinin değerleri değiştirilip, eğitim işlemlerinin sonuçları karşılaştırılarak hassasiyet analizi yapılmıştır. Tüm bu işlemleri gerçekleştirmek amacıyla genetik algoritma ve yapay sinir ağları için ayrı iki sınıflama aracı geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This study proposes classification by using algorithms that are inspired by computation in biological systems and to compare of them. These are genetic algorithm and neural network. New incremental genetic algorithm and new incremental neural network algorithm are developed for classification for efficiently handling new transactions. To achieve incremental classification, a specific model that includes all information about a train operation, rules for each class for genetic algorithm and weight values for neural network is created after each training operation. Later, these models are used for testing, correctness test, comparing models and incremental classification. With that new incremental method, training time gets smaller for new dataset. Experimental results proof that assumption. This paper introduces that new method and importance of that method. This study also includes the sensitivity analysis of the incremental and traditional genetic algorithm parameters and neural network parameters. In this analysis, many specific models were created using the same training dataset but with different parameter values, and then the performances of the models were compared. To achieve these operations two tools are developed for both genetic algorithm and neural network and all of these investigations are done by using these tools.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması
Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms
ZÜMRAY DOKUR
- Incremental heuristic meta-learning using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak artımsal sezgisel üst-öğrenme
ONUR KARADELİ
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Computer Aided Prognosis of Epileptic Patients Using Multi-Modality Data andArtificial Intelligence Techniques
Çoklu Modalite Verileri ve Yapay Zeka Teknikleri Kullanarak Epilepsi Hastalarına Bilgisayar Yardımıyla Teşhis Konulması
MASOUD LATIFINAVID
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Mekatronik MühendisliğiSharıf Unıversıty Of TechnologyMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMID SOLTANIAN-ZADEH
- Rüzgar parametrelerinin değişiminin izlenmesi ve yapay zeka algoritmaları kullanılarak tahmini
Monitoring of the change of wind parameters and estimation using artificial intelligence algorithms
ALPER KEREM
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SAYGIN
- Prediction of response and damage of reinforced concrete joints through artificial intelligence techniques
Betonarme birleşim bölgelerinde tepki ve hasarın yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmini
MEHMET OZAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN BEKİROĞLU