Bulanık dalgacık çekirdek tabanlı aşırı öğrenme makineleri yaklaşımı ile sınıflandırma analizi
Classification analysis with fuzzy wavelet kernel extreme learning machines approach
Yazar: ASLI KAYA KARAKÜTÜK
Danışman: DOÇ. DR. ÖZER ÖZDEMİR
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Teorisi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Sınıflandırma = Classification

Özet:
Sınıflandırma problemleri, günlük hayatta farklı veri tiplerinde sıklıkla karşılaşılan problemlerden biridir. Son zamanlarda bu tarz problemlerin giderilmesi için çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları önerilmiştir ve bu algoritmaların kendine özgü bazı avantajları bulunmaktadır. Dalgacıkların zaman-frekans yerelleştirme özellikleri, yapay sinir ağının öğrenme yetenekleri, bulanık çıkarım sisteminin yaklaşık muhakeme özelliği ve aşırı öğrenme makinesi algoritmasının son derece yüksek öğrenme hızında tek geçişli öğrenme ve iyi genelleme performansı gibi avantajları sınıflandırma problemlerinde etkili bir çözüm ortaya koyacak özellikleri sergileyebilmektedir. Bu bağlamda, bu tez çalışması bu avantajları birleştirerek bulanık dalgacık çekirdek tabanlı aşırı öğrenme makinesi (FWKELM) adı verilen yeni bir yapı sunmaktadır. FWKELM'nin ana hedefleri, doğrusal öğrenme parametrelerinin sayısını azaltarak ağ karmaşıklığını önemli ölçüde azaltmak ve kabul edilebilir doğruluk ve genelleme performansları korumaktır. Önerilen yapıda, her bulanık kural bir alt dalgacık sinir ağına karşılık gelmektedir ve farklı genişleme ve ötelemelere sahip dalgacıklardan oluşmaktadır. Çalışma kapsamında, öncelikle bir Mexican Hat dalgacığının kabul edilebilir bir aşırı öğrenme makinesi algoritması (ELM) çekirdeği olduğu gösterilmiş ve daha sonra bir bulanık model ile çekirdek tabanlı aşırı öğrenme makinesine eşdeğerliği kanıtlanmıştır. FWKELM'nin sınıflandırma doğruluğunu değerlendirmek için farklı tip sınıflandırma problemleri üzerinde çeşitli popüler yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen yaklaşımın daha robust yapıda olduğu ve dikkate değer verimliliğini göstermiştir.

Abstract:
Classification problems are one of the problems frequently encountered in different data types in daily life. Recently, various machine learning algorithms have been proposed to solve such problems, and these algorithms have some unique advantages. The time-frequency localization properties of wavelets, the learning capabilities of the artificial neural network, the approximate reasoning feature of the fuzzy inference system, and the advantages of the extreme learning machine algorithm such as one-pass learning at an extremely high learning speed and good generalization performance can present an effective solution for classification problems. In this context, this thesis combines these advantages and presents a new structure called fuzzy wavelet kernel-based extreme learning machine (FWKELM). The main goals of FWKELM are to significantly reduce network complexity by reducing the number of linear learning parameters and maintain acceptable accuracy and generalization performances. In the proposed structure, each fuzzy rule corresponds to a sub-wavelet neural network and consists of wavelets with different dilation and translation. Within the scope of the study, firstly, it is shown that a Mexican Hat wavelet is an acceptable extreme learning machine algorithm kernel, and then its equivalence to a kernel extreme learning machine is proven with a fuzzy model. To evaluate the classification accuracy of FWKELM, it is compared with various popular methods on different type classification problems. The simulation results show that the proposed approach is more robust and has remarkable efficiency.