Geri Dön

Neural algorithms for blind seperation of sources

Kör kaynak ayırımı için sinirsel işlemleyiciler

  1. Tez No: 82728
  2. Yazar: ÖZLEM ÖZKAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZAFER ÜNVER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Kör Kaynak Ayırımı, Temel Bileşen Çözümlemesi. iv, Sinir ağları, Blind Source Separation, Independent Component Analysis. m, Blind source seperation, Nerve net
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik 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

oz KÖR KAYNAK AYIRIMI İÇİN SİNİRSEL İŞLEMLEYİCİLER Özkan, Özlem Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Zafer Ünver Yardımcı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Kemal Leblebicioğlu Ocak 1999, 79 sayfa Ölçülebilen verilerden bilgi edinme çeşitli bilim alanlarında karşılaşılan genel bir problemdir. Veri tahlil metotlarının amaçlarından biri de gözlemlenen verileri, içindeki bilgileri yansıtacak bir gösterime çevirmektir. Temel bileşen çözümlemesi, kovalama izdüşümü, küme tahlili ve yapay denetimsiz öğrenme yöntemleri bu tip gösterimleri elde etmekte kullanılan yollardır. Bu tezde, bazı sinirsel işlemleyiciler incelenmiş ve bunlar Cichocki ve Unbehauen tarafından, sağlam kör tanımlama ve/veya bağımsız işaret kaynaklarının doğrusal kanşrmlanndan kaynakların kör ayırt edilebilmesi için geliştirilmiş olan, iki kontrolsüz, kendini normalleştiren, uyarlanabilir öğrenme işlemleyicisi ile kıyaslanmıştır. Bu işlemleyicilerden biri tek kademe ileri beslemeli diğeri de geri beslemeli sinir ağı modelinin çevirimiçi öğrenimi için gehştirilmiştir. Herault- Jütten işlerrüeyicüerinin geHştirilmiş modeli olan bu işlemleyiciler hızlı, kullanışlı ve gerçek zamanlı uygulamalar için uygundur. Üstelik, uygunsuz kanşımlann başardı ayırımlarını da zayıf veya kötü ölçeklendirilmiş sabit işaretlerin ayırımı gibi garantiler. İşlemleyicilerin yeterliliği bilgisayar deneyleri ile gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT NEURAL ALGORITHMS FOR BLIND SEPARATION OF SOURCES Özkan, Özlem Master of Science, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Zafer Ünver Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu January 1999, 79 pages Obtaining information from measured data is a general problem that is encountered in numerous applications and fields of science. A goal of many data analysis methods is to transform the observed data into a representation which reveals the information contained in the data. Methods for obtaining such representations include principal component analysis, projection pursuit, cluster analysis, and neural unsupervised learning methods. In this thesis, several neural algorithms are examined and they are compared with two unsupervised, self-normalising, adaptive learning algorithms developed by Cichocki and Unbehauen for robust blind identification and/or blind separation of sources of independent source signals from a linear mixture of them. One of these algorithms is developed for on-line learning of a single-layer feed forward neural network model and a second one for a feedback (fully recurrent) neural network model. The Cichocki and Unbehauen algorithms, as extended versions of Herault- Jütten algorithms, are robust, efficient, fast and suitable for real-time implementations. Moreover, they ensure the separation of extremely weak or badly scaled stationary signals, as well as a successful separation even if the mixture is very ill conditioned (near singular). The performance of the given algorithms is illustrated by computer simulation experiments.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    39615

    Karma söz üretme yöntemi ile Türkçe yazılı metinden söze geçme

    Text-to-speech in Turkish language by using a mixed speech synthesis method

    MURAT SERVET ERER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. AHMET DERVİŞOĞLU

  2. Tez No

    66838

    GT yöntemlerinin sınıflandırması, performans ölçütleri, üretimle ilgili verileri kullanan yeni yöntemlere örnekler ve genetik algoritmalar

    Taxonomy of GT methods, performance measures,some new GT methods that is able to incorporate pertinent manufacturing data and genetic algorithms

    HATİCE DERİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU

  3. Tez No

    75579

    Türk dili için konuşma üretme

    Başlık çevirisi yok

    NİHAL ALICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. Tez No

    66722

    Elektrik dağıtım sistemlerinde kayıp azaltımı için fider düzenlemesi

    Distribution feeder reconfiguration for loss reduction

    DİLEK DİNÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN KAYPMAZ

  5. Tez No

    65174

    Radial basis function neural network algorithms for phoneme recognition

    Fonem tanıma için radyal tabanlı yapay sinir ağı algoritmaları

    ŞÜKRÜ İLKER ÇANKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ. DR. KEMAL CILIZ

Geri Dön