Geri Dön

Smooting additive splines for multivariate function approximation

Çok değişkenli işlev yaklaşıklaştırma için yumuşaklaştırıcı eklemeli“Spline”lar

  1. Tez No: 47462
  2. Yazar: CÜNEYT ARGUN GENÇ
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ETHEM ALPAYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Spline, Spline
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Önce“spline”lann yumuşak aradeğerleme özellikleri sınandı. Gürültülü veriden yola çıkıp geri plandaki işlevi yaklaşıklaştırmak için bir veri gruplama yöntemiyle birlikte çalışıldı. Daha sonra, özgün veriye dokunmadan yalnızca“spline”yöntemiyle yumuşatma yapıldı. Az zaman kullanma açısından“spline”la yumuşatma, hata geri yayma ağlarına göre üstün bulundu. Ancak ortalama mutlak yanılgıları benzer çıktı.“Spline ”la yumuşatma yöntemini iki boyuta uyarlayabilmek amacıyla bir eklemeli model kullanıldı. Çıktı işlevi, her bir değişkene ait tek boyutlu işlevlerin toplamı olarak düşünüldü. İki boyutta eklemeli“spline”lann elde edilmesi amacıyla bir geri yerleştirme algoritması kullanıldı. Umut verici sonuçlar alındı. Ancak, eklemeli“spline'lann, özellikle geri plandaki işlev tümsekler içeriyorsa, çok genel yaklaşıklaştırmalar yapabildiği görüldü. ”Spline "lann tek boyutlu aradeğerleme ve yaklaşıklaştırma problemlerinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna vardık. Çok boyutlu problemlerde ise her bir değişkenin genel eğilimini göstermek amacıyla kullanılabilirler.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT First the smooth interpolation capability of the splines is tested. Then, a cooperation with a clustering technique is done to obtain an approximation to a function underlying a given noisy data set. Next, the smoothing spline is used without manipulating the original data. To make a comparison, an error backpropagation network is used. The smoothing spline is found to be superior to the error backpropagation networks in that it uses less time, but they have similar mean absolute error. To adapt the smoothing spline method to the two dimensional case, an additive model is used. The output function is assumed to be the sum of two one dimensional functions of each of the variables. A backfitting algorithm is performed to obtain the additive splines in two dimensions. The results are promising but additive splines seem to make a more general approximation which is not always good, especially when the underlying function has some bumps. We conclude that splines can be used efficiently in one dimensional interpolation and smoothing problems. In higher dimensions they can be used as a tool showing the general tendency of the effect of each of the variables.

Benzer Tezler

  1. MRC ve akım taşıyıcı elemanları ile devre sentezi

    Mos resistive circuit and CCII+based synthesis

    CEMAL ALP AKBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. CEVDET ACAR

  2. İ.T.Ü. Fakültelerinin araştırma etkinlikleri sekreterliğinden yararlanma etkinliklerinin veri zarflama analizi ile belirlenmesi

    Determining the relative efficiencies of the faculties of İstanbul Technical University in their relationships with the research activities secretary

    SİNAN SÖL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FÜSUN ÜLENGİN

  3. Correlation smooting for DOA tracking subspace tracking by jacabi method and their performances in conjuction with music

    Geliş yöünün izlemek için ilinti, düzleme jacobi yöntemi ile altuzay izleme ve bunların ÇSS ile başarımı

    MUSTAFA KOŞAROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN TANIK