Saklı Markov model tabanlı sınıflandırıcıların geliştirilemesi
Improvement of hidden Markov model based classifiers
Yazar: HARUN UĞUZ
Danışman: PROF. DR. AHMET ARSLAN
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bulanık integral = Fuzzy integral ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Saklı Markov modeli = Hidden Markov model ; Sınıflandırma = Classification ; Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Sınıflandırma; pek çok bilim dalında kullanılan karar verme işlemidir. Sınıflandırma;bir veri gurubu içindeki bir nesneyi temsil eden özelliklerin formüle edildiği ve o nesneyitemsil eden özellikler kullanılarak nesnenin daha önceden belirlenmiş olan sınıflardan birineen düşük hatayla dahil edildiği süreç olarak tanımlanabilir.Saklı Markov Modelleri (SMM) ses ve görüntü tanıma sistemlerinde sıkça kullanılansınıflandırıcı metotlardan biridir. SMM'lerin esnekliği model topolojisinde ve gözlemdağılımlarında görülür. Bu modeller özellikle ses gibi istatistiksel özellikleri zamanla değişensinyallerin modellenmesinde kullanılmaktadır.Literatürde genel olarak olasılık yoğunluğu işlevine göre sürekli ve kesikli olmaküzere iki tür SMM sınıflandırıcı yapısından söz edilmektedir. Bu tez çalışması kapsamındahem sürekli hemde kesikli SMM sınıflandırıcıları üzerinde durularak mevcut SMMsınıflandırıcı yöntemlerinin tespit edilen eksik yanları giderilerek SMM`de kullanılanalgoritmaların performanslarının artırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla bulanık mantık,genetik algoritmalar, bulanık integraller, kümeleme algoritmaları gibi bir dizi tekniktenfaydalanılmıştır. Geliştirilen SMM tabanlı yeni sınıflandırıcı yaklaşımlarının sınıflandırmabaşarıları Fırat Tıp Merkezi kardiyoloji kliniğinde hastalıklı ve sağlıklı kişilerden elde edilenDoppler kalp verileri ile Transcranial Doppler yöntemi ile elde edilen beyin hastalıklarına aitDoppler verileri üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sınıflandırma sonuçları kullanılan verikümeleri üzerinde yapılmış olan daha önceki çalışmalara ait sınıflandırma sonuçları ilekıyaslanarak gerçekleştirilen yeni sınıflandırıcı yaklaşımların başarıları ortaya konulmuştur.Anahtar Kelimeler ? Örüntü Tanıma, sınıflandırma, Saklı Markov Modelleri, GenetikAlgoritmalar, K-Ortalamalar Algoritması, Bulanık C-Ortalamalar Algoritması, BulanıkIntegral, Rocchio Algoritması, Doppler.

Abstract:
Classification used in many scientific area is a decision making process. In thisprocess, features which represent a subject in a data set are formulated. In addition, relatedsubject is labeled to one of the determined classes with the least error rate via these features inthis step.Hidden Markov Model (HMM) is one of the classification methods, which iscommonly used in pattern recognition systems. Flexibility of HMM is seen in model topologyand in observation distributions. These models are especially for modeling of signals whosestatitistical features can change in time such as sound signals.In literature, two kinds of Hidden Markov Model structure according to probabilitydensity process have been studied, which are continuous and discrete HMM. In this thesis,both continuous HMM and discrete HMM are studied. In addition, we aim to increaseclassification performances of these algorithms. Therefore, we have profit from some artificialintelligence methods such as Fuzzy logic, Geentich Algorithm, Fuzzy Integrals, clusteringalgoriths. Developed HMM based classifiers have been applied to two different data sets. Firstof them is Doppler heart data set which has been obtained from patient and health subjects inFırat Medical Cardiology Center. Second of them is Trancranial Doppler data set which hasbeen obtained from brain patients. Classification performances of our classifier on these datasets are surveyed. After that, these performances have been compared with other classifier?sperformances studied on the same data sets in order to test the successful of our newapproach.Key Words: Pattern Recognition, Classification, Hidden Markov Models, Genetic Algorithm,K-Means Algorithm, Fuzzy C Means Algorithm, Fuzzy Integral, Rocchio Algorithm.