Βελτιστοποίηση αλγορίθμων ασαφούς ομαδοποίησης μέσω διαφορικής εξέλιξης: Εφαρμογή στο πεδίο της επεξεργασίας εικόνας
Creators: name: Κατσαρώνος, Ιωάννης Σταύρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Διαφορική Εξέλιξη-Ομαδοποίηση-Βελτιστοποίηση
Differential Evolution-Clustering
Optimization

description: Η συγκεκριμένη διατριβή πραγματεύεται τη βελτιστοποίηση αλγορίθμων ασαφούς ομαδοποίησης με χρήση της διαφορικής εξέλιξης. Τα δεδομένα που χρησιμοποιήσαμε προέρχονται είτε από δορυφορικούς, είτε από αερομεταφερόμενους αισθητήρες και αποτελούν πηγή πληροφορίας στο πεδίο της τηλεπισκόπησης (remote sensing). Επίσης, χαρακτηρίζονται από μεγάλο αριθμό καναλιών και προτύπων. Τα αποτελέσματα της ομαδοποίησης, χρησιμοποιήθηκαν έτσι ώστε να βελτιώσουν τα αποτελέσματα ενός ταξινομητή επιβλεπόμενης μάθησης, ο οποίος χρησιμοποιήθηκε για να διαχωρίσει την εικόνα σε τμήματα ομοιογενών περιοχών. Σκοπός είναι να συνδυαστούν οι τεχνικές της επιβλεπόμενης μάθησης (ταξινόμηση) με τις τεχνικές της μη επιβλεπόμενης μάθησης (ομαδοποίηση), ώστε να δημιουργηθεί όσο το δυνατόν ακριβέστερα ο τμηματικός χάρτης μιας περιοχής. Για την επίλυση του προβλήματος της ομαδοποίησης χρησιμοποιήσαμε τον αλγόριθμο KFNDE, των Das και Sil (Swagatam Das S. S., 2010). Η αστοχία του συγκεκριμένου αλγορίθμου στα προβλήματα της τηλεπισκόπησης οδήγησαν στη εισαγωγή νέων και καινοτόμων στοιχείων με σκοπό την βελτίωση της αποδοτικότητας του. Συγκεκριμένα, προτάθηκαν δύο νέοι αλγόριθμοι, ο KFNDE_SD και ο KFNDE_SDL, οι οποίοι αποτελούν παραλλαγή του KFNDE, καθώς και ένας νέος δείκτης εγκυρότητας, ο οποίος διαμορφώνει τη συνάρτηση καταλληλότητας των συγκεκριμένων νέων αλγορίθμων. Μια σειρά πειραματισμών επιβεβαιώνει ότι οι αλγόριθμοι KFNDE_SD και KFNDE_SDL, βελτιώνουν την ακρίβεια ταξινόμησης του ταξινομητή (φασματική - χωρική ταξινόμηση). Η διαδικασία υλοποίησης των αλγορίθμων περιγράφεται αναλυτικά, καθώς επίσης παρουσιάζονται και τα αποτελέσματα των πειραματισμών που έγιναν
description: The present thesis deals with the improvement of algorithms of fuzzy clustering with the use of differential evolution. The data we used was collected either from a satellite or from aero-transported sensors and constitute a source of information in the field of remote sensing. Moreover, it contains a large number of channels and patterns. In this thesis, clustering will be used to improve the results of a supervised learning classifier, which is used to divide an image into regions. The aim is to combine the techniques of supervised learning (classifier) with the ones of unsupervised learning (clustering), to create the segmented map of an area that is as accurate as possible. To solve the clustering problem, we used the KFNDE algorithm which has been introduced by Das and Sil (Swagatam Das S. S., 2010). The inability of this algorithm to address remote sensing problems, lead us to introduce new and innovative methods, targeting the improvement of its efficiency. In particular, two new variations of the KFNDE algorithm were suggested, the KFNDE_SD and the KFNDE_SDL. Also, a new validity index, which modifies the fitness function of these specific algorithms, is being proposed. A series of experiments confirm that KFNDE_SD and KFNDE_SDL algorithms improve the accuracy of the classifier (spectral – spatial classification). The present thesis describes in detail the development process of the proposed algorithms, as well as presents the results concluded from the experiments
description: Σε συνεργασία με το τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)