Geri Dön

Çağrışımlı hafıza yöntemiyle veri işleme

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 6481
  2. Yazar: NİHAT ADAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ATİLA BARKANA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1988
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı, çağrışımlı metodlarla veri işlen mesini gerçekleştirmektir. Bunun için de en gelişmiş çağrı şımlı hafızaya sahip insan beyninin hafıza işlevinin çalış ma prensibinden yola çıkılmış ve böylece geliştirilmiş olan bir matematiksel model ile çalışılmıştır. Matematiksel mo delin çalışması bilgisayar ortamındaki simulasyonla incelen miştir. Verilmiş olan resimler arasından seçilmiş bir anah tar resim önce bozulmuş ve sonra bilgisayar hafızasındaki diğer resimlerden tekrar derlenmiştir. Bu sistem, resmin doğrudan bilgisayar hafızasından alınarak değil, hafızadaki resimlerin ortak katkısıyla tek rar oluşturulması şeklindedir. Matematiksel modelde, anah tar resim, aralarından tanınması istenilen ( bilgisayar ha fızasındaki ) resimlerin bir lineer birleşimidir. Bu saye de bir kısmı bozulmuş veya tamamen silinmiş bir anahtar res min diğer resimler arasından tanınması sözkonusu olabilmek- ted ir. Ayrıca resimler üzerine oluşturulmuş olan bu modelin diğer veri türleri üzerinde de etkin bir şekilde kullanıl ması mümkündür.

Özet (Çeviri)

The purpose of this work is to realize the data processing by associative methods. For this, the mathematical model for the operation of the human brain, which has the most developed associative memory, is used. The mathematical model is examined by computer simulation. First, a key picture chosen from a set of pictures is deformed and then this picture is recreated from the pictures in computer's memory. This process was not accomplished by selecting the data of the picture directly from the memory, instead, the picture is created by the combination of the contributions of all the pictures in the memory. In the mathematical model, the key picture is a lineer combination of the pictures which are present in the memory. For this reason, a key picture which is deformed or erased partially or which is added some type of noise can be recognized. The mathematical model can also be used with any other type of data besides picture data.

Benzer Tezler

  1. An Analysis of learning in the recurrent random neural network as autoassociative memory

    Döngülü rastlantısal sinir ağının özçağırışımlı hafıza olarak öğreminin çözümlenmesi

    ALİ EMRE KARAÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. UĞUR HALICI

  2. A Graph theoretical approach to the dynmical binary associative memory design

    İkili dinamik çağrışımlı bellek tasarımına graf temelli bir yaklaşım

    MEHMET KEREM MÜEZZİNOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  3. A Neural network model for pattern recognition

    Başlık çevirisi yok

    ASIM ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1990

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKYAY KAYNAK

  4. Kestirim öğrenmeli bulanık denetimli otonom taşıtlar için doku benzersizliği kullanılarak stabilize yol belirleme

    Stabilized road recognition using texture dissimilarities for autonomous vehicles with fuzzy control and forecast learning

    HASAN KARAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RIFAT YAZICI