Ağırlıklandırılmış myriad filtrelerin genetik, parçacık sürüsü ve yapay arı kolonisi algoritmaları ile optimizasyonu
Optimization of weighted myriad filters with genetic, particle swarm and artificial bee colony algorithms
Yazar: ŞEYDA SUNCA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ZORLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Filtreleme işleminde istenmeyen işaretlerin yok edilmesi oldukça önemlidir. Doğrusal filtre yapıları doğrusal olmayan gürültü ortamlarında çoğu zaman filtreleme işleminde istenilen optimum sonucu elde edemezler. Myriad filtre yapısı doğrusal olmayan gürültü çevrelerinde etkin filtreleme işlemi gerçekleştirmektedir. Myriad (My) filtre dürtü gürültülü ortamlarda özellikle α-sabitli gürültülü ortamlarda doğrusal olmayan filtreleme amacıyla geliştirilmiştir. α-sabitli gürültüde, α [0,2] arasında değerler almaktadır. α=1olması durumunda oluşan gürültü Cauchy dağılımlı, α=2 olması durumunda oluşan gürültü Gaussian dağılımlıdır. 
Optimizasyon problemlerinde kullanılan klasik algoritmalar çoğu optimizasyon problemlerinin çözümünde yetersiz kalmaktadır. Esnek hesaplama yöntemleri bu gibi problemlerin optimuma en yakın çözümünü başarılı bir şekilde elde etmektedir. Daha önceden türeve dayalı klasik bir algoritma ile optimizasyonu gerçekleştirilen Myriad filtrenin, bu tez çalışmasında farklı α-sabitli gürültü eklenmiş giriş işaretinin türeve dayalı olmayan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması (PSO) ve Yapay Arı Koloni Algoritması (YAK) ile birlikte optimizasyonu çalışılmıştır. Benzetim çalışmasında Myriad filtrenin her bir algoritma için ağırlık değerleri tespit edilmiş ve türeve dayalı klasik algoritma ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda türeve dayalı olmayan esnek hesaplama yöntemleri türeve dayalı algoritmadan daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca bu çalışmada myriad filtre yapısı hem eğitim hem de test işlemine tabi tutularak başarımı kanıtlanmıştır.

Anahtar Kelimeler:	Myriad filtre, Genetik algoritma, Parçacık sürü optimizasyonu, Yapay arı koloni algoritması, Esnek hesaplama yöntemleri.

Abstract:
The destruction of unwanted signals in the filtering process is very important. Linear filter structures often don't achieve the desired result of optimum filtering noise in nonlinear noise environments. The Myriad filter structure performs efficient filtering in non-linear noise environments. The Myriad (My) filter has been developed for nonlinear filtering in impulse noise environments, especially in α-stable- noise environment. In α-stable noise, α takes values between [0,2]. In case of α = 1, the noise is Cauchy and if there is α = 2, the noise is Gaussian.
The classical algorithms used in optimization problems are insufficient to solve most optimization problems. Soft computing techniques successfully achieve the closest solution to such problems. The optimization of the Myriad filter, which was previously optimized with a derivative based on the derivative, was studied in this thesis by the optimization of the input signal with different α-stable noise with non-derivative Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO) and Artificial Bee Colony Algorithm (ABC). In the simulation study, the weight values of the Myriad filter for each algorithm were determined and compared with the classical algorithm based on the derivative. As a result of the study, non-derivative flexible calculation methods were found to be more successful than derivative based algorithm. In addition, the myriad filter structure in this study has been subjected to both training and testing.
Keywords:	Myriad Filter, Genetic algorithm, Particle swarm optimization, Artificial bee colony, soft computing techniques.