Generating performance criteria for trainer sets of learning systems using cell-to-cell mapping

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 1993

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MERT ÜNERİ

Danışman: AYDAN MÜŞERREF ERKMEN

Özet:

oz Ö?RENEN SİSTEMLERİN E?İTİLME BİLGİ KÜMELERİNİN PERFORMANS KRİTERLERİNİN HÜCRE-HÜCRE EŞLEMESİ YÖNTEMİYLE ÜRETİLMESİ UNERI, Mert Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabil im Dalı Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Aydan ERKMEN Ocak, 1993, 93 sayfa Belirsiz ortamlarda akıllı sistem işlevleri güvenilirlilik gerektirir. Akilli dinamik sistemlerin tekrar edebilme ve önceden tahmin edilebilme özellikleri güvenilirliği artıran ve sistemin öğrenme aşamasında eğitildiği bilgiye bağlı olan özelliklerdir. Bu tezde, genel sistem performans değerlendirme araçları fraktal küme teorisi ölçülerine dayanarak geliştirilmiş ve denenmiştir. Bu ölçüler daha sonra öğrenen sistemlerin eğitilme bilgilerini ayarlamak amacıyla incelenmiştir. Hücre-hücre eşlemesi kavramı sistemin hücresel Julia Kümelerini çıkarmak amacıyla ve bir Basit Hücre Eşlemesi Yöntemi geliştirilerek kullanılmıştır. Sonra bir genel hücre eşlemesi yöntemi sistemin belirsiz ortamlarda hücresel vdurum değiştirmelerindeki stokastik doğasını modellemek amacıyla kullanılmıştır. Akıllı robot yol planlayıcı örneği üzerinde sonuçlar çıkarılmış ve tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler: Akıllı Sistem, Öğrenme Performansı, Fraktal Küme Teorisi Ölçüleri, Eğitme Bilgileri Ayarlanması, Akıllı Robot Yol Planlayıcı. Bilim Dali Sayısal Kodu: 609.03.03 vı