Πρόβλεψη συγκέντρωσης οργανικού άνθρακα στο έδαφος με τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης
Creators: name: Κακαρίνος, Παυσανίας Ευστράτιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ασαφή συστήματα
Μηχανική μάθηση
Οργανικός άνθρακας
Fuzzy systems
Machine learning
Organic carbon

description: Σκοπός της διπλωματικής εργασίας ήταν η εξέταση της ικανότητας διαφόρων παραλλαγών των μοντέλων Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) να προσφέρουν αξιόπιστα αποτελέσματα στην πρόβλεψη της συγκέντρωσης του οργανικού άνθρακα στο έδαφος. Παράλληλα, έγινε προσπάθεια για αξιοποίηση και της ερμηνευτικής ικανότητας που παρέχουν τα ασαφή μοντέλα για τη σχέση ανάμεσα στην είσοδο και την έξοδο του συστήματος. Οι παραλλαγές των μοντέλων διαμορφώνονται τόσο ανάλογα με τον τρόπο δημιουργίας και επιλογής των ασαφών συνόλων/κανόνων, όσο και με βάση τη διαδικασία επιλογής ή μετασχηματισμού των δεδομένων εισόδου, ώστε να επιτευχθεί ο ιδανικός συνδυασμός επαρκούς αριθμού μεταβλητών εισόδου και ευέλικτου μεγέθους του μοντέλου. Πιο συγκεκριμένα, ως μέθοδος ταξινόμησης και στη συνέχεια επιλογής των χαρακτηριστικών εισόδου (feature selection) με κριτήριο τη σημασία τους στην πρόβλεψη της εξόδου επιλέχθηκε ο αλγόριθμος Fuzzy Mutual Information Feature Selection (FMIFS). Εναλλακτικά προς αυτόν, χρησιμοποιήθηκε ο αλγόριθμος Principal Components Analysis (PCA), ώστε τα χαρακτηριστικά εισόδου να μετασχηματιστούν σε άλλες μεταβλητές (feature transformation) και αντίστοιχα, στη συνέχεια, να επιλεγούν οι πιο σημαντικές από αυτές. Ως προς τη διαδικασία ομαδοποίησης των δεδομένων και δημιουργίας των ασαφών κανόνων, επιλέχθηκαν δύο αλγόριθμοι, ο Subtractive Clustering και ο Fuzzy C-Means. Ως μέτρο σύγκρισης για την αποδοτικότητα των συστημάτων ANFIS που εξετάστηκαν, χρησιμοποιήθηκαν τα αποτελέσματα του μοντέλου που υλοποιήθηκε με τον αλγόριθμο Partial Least Squares regression (PLS). Επίσης μελετήθηκε η ικανότητα γενίκευσης των ANFIS μοντέλων, με κριτήριο την αποφυγή του φαινομένου της υπερεκπαίδευσης.
description: The aim of the present thesis was the study of the efficiency of various alternatives of Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) models to provide reliable results in predicting the organic carbon concentration in soil. In parallel, there was an effort to take advantage of the interpretive ability of fuzzy systems on the relation between system input and output. The model alternatives were based on both the method of creating and selecting the fuzzy sets/rules and the process of selecting or transforming of input data, in order to achieve the optimal combination of sufficient number of input variables and flexible model size. More specifically, as a method of sorting and then selecting the input features (feature selection) based on their importance on predicting the output, the algorithm Fuzzy Mutual Information Feature Selection (FMIFS) was chosen. Alternatively to it, algorithm Principal Components Analysis (PCA) was used, in order to transform the input features to different variables (feature transformation) and subsequently select the most important of them. Concerning the process of grouping the data in clusters and extracting the fuzzy rules, algorithms Subtractive Clustering and Fuzzy C-Means were selected. As a criterion of the efficiency of ANFIS models, their results were compared with the ones of the model built based on Partial Least Squares regression (PLS) algorithm. In addition, the generalization ability of ANFIS models was checked, based on the avoidance of overfitting on training data.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)