Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorÇabuk, Alper
dc.contributor.authorMola, Emre
dc.date.accessioned2018-03-13T10:26:20Z
dc.date.available2018-03-13T10:26:20Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.uri
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11421/6518
dc.descriptionTez (doktora) - Anadolu Üniversitesien_US
dc.descriptionAnadolu Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Anabilim Dalıen_US
dc.descriptionKayıt no: 9515en_US
dc.description.abstractÖğrenme bilimi; istatistik, veri madenciliği, yapay zeka, mühendislik ve diğer disiplin alanları ile kesişen alanlarda anahtar bir rol oynar. Bilimin, finansın ve endüstrinin bir çok alanında etkili olarak kullanılan istatistiksel öğrenme alanında etkili analiz tekniklerinden birisi olan EM algoritması zor olan en çok olabilirlik problemlerini basitleştirmek için popüler bir araçtır. İlk tahmin değerlerine duyarlılık, yerel minimum yakınsama, hızlı yakınsama ve de varyans kovaryans matrislerinin tekil olması gibi durumlar, EM algoritmasının parametre tahminlerini yapamaması ya da doğru yapamamasına yol açan eksikliklerdir. Bu tezde EM algoritmasının teorik yapısı incelenerek, bu doğrultuda geliştirilen matlab kodu ile çeşitli özelliklerdeki uzaktan algılama verilerindeki sınıflara ait, parametrelerin tahmin edilmesi ve elde edilen parametre tahminleri yardımıyla görüntü sınıflandırması gerçekleştirilmiştir. Bazı durumlarda varyans kovaryans matris ya da matrislerinin tekillik tuzağına yakalandığı gözlemlenmiş, buna karşın EM algoritması modifiye edilerek, tekillik tuzağından kurtulması sağlanarak görüntü sınıflandırmaları başarı ile tamamlanmıştır. Son olarak ilgili veriler için uzaktan algılamada bilinen bazı klasik sınıflandırıcılar ile modifiyesiz ve modifiyeli EM algoritması yardımı ile elde edilen görüntü sınıflama sonuçları karşılaştırılmış ve EM algoritması yardımı ile elde edilen modifiyeli ve modifiyesiz görüntü sınıflandırma sonuçlarının daha güvenilir olduğu görülmüştür. Bu tezin temel amacı, ön bilgilendirmesiz ve ön bilgilendirmeli uzaklık esaslı ve olasılık dağılımı kullanmayan sınıflandırıcılara göre daha güvenilir sonuçlara ulaşmayı sağlayacak, istatistiksel öğrenme temelli yeni modifiye sınıflandırıcı geliştirmek olup; bu tezde, yukarıda bahsi geçen sorunların çözümlerini sağlayacak algoritmalar üzerinde çalışılmıştır.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAnadolu Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectUzaktan algılamaen_US
dc.subjectÜç boyutlu görüntü sistemlerien_US
dc.subjectCoğrafi veri sistemlerien_US
dc.titleUzaktan algılama amacıyla kullanılacak istatistiksel öğrenme tabanlı modifiye bir sınıflandırıcı geliştirilmesien_US
dc.typedoctoralThesisen_US
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.identifier.startpageXVII, 239 yaprak : resim + 1 CD-ROM.en_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster