Hücresel yapay sinir ağları uygulamaları
Cellular neural networks applications
Yazar: TOLGA ENSARİ
Danışman: DOÇ. DR. SEDEF KENT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2003
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
HÜCRESEL YAPAY SINIR AĞLARI UYGULAMALARI ÖZET 1 988 yılında Leon Chua ve Ling Yan tarafından ilk olarak önerilen hücresel yapay sinir ağlan (HYSA), genellikle iki boyutlu bir yapı oluşturacak şekilde sıralanmış hücrelerden meydana gelmişlerdir. Her bir hücre ağırlıklı toplama yapan bir giriş birimi, dinamik bir ara birim ve parça-parça doğrusal bir çıkış biriminden oluşmaktadır. Tezde hücresel yapay sinir ağlarının dağıtık veri tabanı sistemleri ve hedef takip sistemleri üzerindeki görüntü işleme uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Bu tezde hücresel yapay sinir ağlarının, dağıtık veri tabanı sistemleri ve görüntü işlemeyle alakalı iki uygulaması gerçekleştirilmiştir. Dağıtık veri tabanı sistemleri uygulaması ticari sahada, görüntü işleme uygulaması ise askeri sahada hedef takip sistemleri konusunda ele alınabilir. Birinci uygulamada, veri tabanı işlemlerinin davranışını belirleyen sekiz farklı özellik göz önünde tutulmuştur. Bu özellikler: 1. İlişkileri saklamak için gerekli olan fiziksel sayfa sayısı 2. Yeniden düzenleme maliyeti 3. Bir şemadan bir kolonun silinmesinin getidiği maliyet 4. Bir şemaya yeni bir kolon eklemenin maliyeti 5. Kolonlara erişim maliyeti. (Tüm kayıtlardaki kolonların verilen ilişkiden çıkarılması maliyetidir.) 6. Bir kaydın yeniden oluşturulması maliyeti. (Verilen bir ilişkiden, bir kayıt seçme maliyetidir.) 7. Bir ilişkiye yeni bir kayıt ekleme maliyeti 8. Bir kaydın değiştirilmesi maliyeti ıxHer özellik için bölütleme teknikleri ele alınarak yapılan sıralamalar yardımıyla bir dağıtık veri tabanı sistemi için en uygun bölütleme tekniği seçimi yapılmıştır. İkinci uygulamada ise, hücresel yapay sinir ağlarının askeri alanda hedef takip sistemleri ve kestirim teorisine dayalı olarak kullanılabilecek hücresel yapay sinir ağlarıyla gürültü fıltreleme ve kenar belirleme görüntü işleme uygulamaları gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
CELLULAR NEURAL NETWORKS APPLICATIONS SUMMARY Cellular Neural Network (CNN) is composed of weighted sum block, a dynamic unit following a piece-wice linear element. CNN is first introduced by Leon Chua and Lin Yang in 1988. Since its being two-dimensional, space invariant and real-time parallel processing properties, CNN has been applied to many image processing problems. In this thesis. CNN has been applied to distributed database management systems and image processing scientific areas. First applicaton can be used trade area and image processing application can be used in military area as a target following systems. In the first application, techniques described, eight different properties controlled for database process behaviors. Following properties are used for this purpose: 1. Number of physical pages neccesary for storing relations 2. Cost of reorganization. Cost of deleting from memory and reloading into memory. 3. Cost of deleting column from a scheme 4. Cost of adding a column to a scheme 5. Cost of accessing columns. This is actually the coast of removing the columns in all records from the given relationship. 6. Cost of reselecting a record. This is actually the coast of selecting a record from the given relationship. 7. Cost of adding a new to a relationship. 8. Cost of modifying a record. This is the cost of modifying some columns of a given record. XIFragmentation techniques are ordered for each property. These orders help us to decision making about which partitioning technique is the best for distributed database systems. In the second application, CNN has been applied to image processing area as a noise filtering and edge detection processes, which can be used for several military applications. These military applications can be target following systems or forecasting theory. xn