Statistical self-organizing map
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 82446
- Danışmanlar: PROF.DR. SEMİH BİLGEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kohonen Öz-düzenlemeli Harita, Öğrenme Oranı, Komşuluk Fonksiyonu, Markov süreci, Haritalar, Kohonen ağı, Kohonen's Self-Organizing Map (SOM), Learning Rate, Neighborhood Function, Markov Process, Maps, Kohonen network
- Yıl: 1999
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz istatistiksel kendinden düzenlemeli haritalar GERMEN, Emin Doktora, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Semih BİLGEN Şubat 1999, 92 sayfa Bu tezde, Kohonen'in kendinden düzenlemeli harita algoritmasında öğrenme oranı ve komşuluk fonksiyonun hesaplanmasında yeni bir yöntem önerilmiştir. Yöntem, öğrenme oranı ve komşuluk fonksiyonun, gerek verinin, gerekse ağın istatistiksel yapısına göre değişimine göre şekillenmesi temeline dayanmaktadır. Önerilen yöntemin geleneksel yöntemlerle karşılaştırılması sonucu daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca tek boyutlu veri ve tek boyutlu harita için önerilen yöntemin doğru topografyaya yakınsadığı kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a new method has been proposed to calculate the learning rate and neighborhood function of Kohonen's Self Organizing Map methodology. The method is based on using statistical characteristics of both data and the net. This provides faster map convergence and better performance from the point of view of Average Quantization Error (AQE) compared to the conventional algorithms. Also the convergence proof of the proposed algorithm for one dimensional net and one dimensional data is given.
Benzer Tezler
- New neurocomputational approaches for estimating road travel distances and for solving the euclidean traveling solerman problem
Karayolu uzaklıklarını kestirmek ve öklidyen gezgin satıcı problemini çözmek için yeni yapay sinir ağı tabanlı yaklaşımlar
MUSTAFA NECATİ ARAS
Doktora
İngilizce
1999
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İ. KUBAN ALTINEL
- Hydips: A Hybrid neural network based diagnostic tool for perinatal surveillance
Perinatal takipte bir hibrit nöron ağına dayanan tanı aracı
NAZİFE BAYKAL
Doktora
İngilizce
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Yapay sinir ağları ile doku sınıflandırma
Tissue classification using artificial neural networks
AYSU SEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ERTUĞRUL YAZGAN
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- 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
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT PASTACI