Geri Dön

Classification with overlapping feature intervals

Çakışık özellik aralıkları ile sınıflandırma

  1. Tez No: 38668
  2. Yazar: HAKİME ÜNSAL KOÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. H. ALTAY GÜVENİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: öğrenme, yönlendirilmiş öğrenme, çıkarımsal öğrenme, artımlı öğrenme, çakışık özellik aralıkları, sınıf tanımı iv, Bilgisayar destekli öğretim, Öğretim yöntemleri, machine learning, supervised learning, inductive learning, incre mental learning, overlapping feature intervals, concept description 111, Computer assisted instruction, Teaching methods
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET ÇAKIŞIK ÖZELLİK ARALIKLARI İLE SINIFLANDIRMA Hakime Unsal Koç Bilgisayar ve Enformatik Mühendisliği, Yüksek Lisans Danışman: Doç. Dr. H. Altay Güvenir Ocak 1995 Bu tezde örnek-tabanlı öğrenme için çakışık özellik aralıklarına dayalı yeni bir teknik sunulmuştur. Çakışık Özellik Aralıkları ile Sınıflandırma (COFI) bu yöntemin özel bir uygulamasıdır. Bu çıkarımsal, artımlı ve yönlendirilmiş öğrenme tekniğinde en temel gösterim birimi aralıktır. COFI algoritması tüm özelliklere ait her sınıf eksenindeki aralıkların izdüşümünü öğrenir. Aralıklar ilk olarak sınıf eksenlerinde birer noktadırlar, daha sonra tüm bir eksen boyunca genelleştirmeyle genişlerler. Bu algoritmada herhangi bir özelleştirme gerçek- leştirilmez. Öğrenme işleminden sonra, tahmin etme işlemi özelliklerin kendi adlarına yaptığı tahminler arasındaki oy çokluğuna dayanır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT CLASSIFICATION WITH OVERLAPPING FEATURE INTERVALS Hakime Unsal Koç M.S. in Computer Engineering and Information Science Advisor: Assoc. Prof. H. Altay Güvenir January, 1995 This thesis presents a new form of exemplar-based learning method, based on overlapping feature intervals. Classification with Overlapping Feature Intervals (COFI) is the particular implementation of this technique. In this incremental, inductive and supervised learning method, the basic unit of the representation is an interval. The COFI algorithm learns the projections of the intervals in each class dimension for each feature. An interval is initially a point on a class dimension, then it can be expanded through generalization. No specialization of intervals is done on class dimensions by this algorithm. Classification in the COFI algorithm is based on a majority voting among the local predictions that are made individually by each feature.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    83130

    Cisim tanıma problemine yapay sinir ağlarının uygulanması

    Application of artificial neural networks to object recognition

    ATİLLA ÜSTÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. TALHA DİNİBÜTÜN

  2. Tez No

    85071

    Grafik programlama kullanarak kepstrum analizi ve yapay sinir ağı ile konuşmacı tanıma

    Speaker identification with cepstrum analysis and artificial neural network using graphical programming

    ORHAN ÖZHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT PASTACI

  3. Tez No

    100840

    Doku analizi sınıflandırma ve bölütleme için yöntemler

    Techniques for texture analysis, segmentation and classification

    OSMAN NURİ USLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. B. GÜLTEKİN ÇETİNER

  4. Tez No

    29568

    An Intelligent karyotyping architecture based on artifical neural networks and features obtained by automated image analysis

    Otomatik görüntü analizi ve yapay sinir ağı tabanlı akıllı bir kromozom sınıflandırma mimarisi

    SELİM ESKİİZMİRLİLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. AYDAN ERKMEN

  5. Tez No

    75551

    Sayısal arazi modeli ve batimetrik verilerin kıyı bilgi sistemine entegrasyonu

    Başlık çevirisi yok

    CİHANGİR AYDÖNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DERYA MAKTAV

Geri Dön