Genetik algoritmalar ile radyal temelli fonksiyon ağlarının optimizasyonu
Optimization of radial basis function networks by genetic algorithms
Yazar: GÜL YAZICI
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yapay sinir ağları topolojisinin ağın performansına güçlü bir etkisi vardır, ancak optimalkonfigürasyonun bulunması önemli bir sorundur. Radyal Temelli Fonksiyon (RBF) ağlarındamerkezlerin yeri ve Gauss fonksiyonunun genişliği ağın performansı üzerinde kritik biröneme sahiptir. Merkezler ve saklı katman genişlikleri kromozamlara kodlanarak bu iki kritikparametrenin Genetik Algoritmalar (GA) ile optimizasyonu hedeflenmiştir.. Genetikalgoritma için uygunluk fonksiyonu test başarım oranıdır. Merkezlerin, veri kümesindeki satırdeğerleri olarak algılanması gereken bu yapıda optimize edilecek parametrelerin alabileceğimaksimum ve minimum değerler algoritmanın işlemesi sırasında belirtilmektedir. Algoritmaverilen sınır değerleri arasından en uygun çözümü bulmaya çalışmaktadır.Optimizasyon işlemi tiroid hastalığı, iris çiçeği, e.coli bakterisi, fetus gelişimi, cam (glass) velens veri kümeleri üzerinde denenmiştir. Çalışmanın en önemli avantajı, eğitme setinin küçükbir kısmı kullanılarak başarılı bir sonuç vermesidir. Her bir veri kümesinden az sayıda örnekalınarak ağlar eğitilmiş ve tüm veri kümesi ile test edilmiştir. Seçilen veri kümelerinin zorsınıflanan bir karakteristikte olmasına dikkat edilmiş, bu şekilde GA-RBF başarımı daha iyigözlenmiştir.Tüm simülasyonların Matlab 7 programıyla gerçekleştirildiği bu yaklaşımda, elde edilengrafikler ve karşılaştırmalı tablolar GA-RBF optimizasyonunun RBF yaklaşımından dahaüstün olduğunu ortaya koymuştur. GA algoritmasının çalışması uzun sürede gerçekleşse de,geniş ve zor sınıflanan veri kümeleri için daha cazip sonuçlar sunmaktadır. Simülasyonbölümünde ifade edilen sonuçlar ve karşılaştırmalar, önerilen yaklaşımın kabuledilebilirliğini açıkça ortaya koymaktadır.Anahtar kelimeler: Genetik Algoritmalar, Radyal Temelli Fonksiyon Ağları, MerkezSeçimi, Gauss Fonksiyon Genişliği

Abstract:
The effects of a neural network's topology on its performance are well known, yet thequestion of finding optimal configuration remains largely open. In Radial Basis Function(RBF) networks, placement of centers is said to have significant effect on the performance ofnetwork. In this paper, centers and widths of hidden layer are coded in a chromosome andthese two critical parameters are determined with the optimization by Genetic Algorithms(GA). The maximum and minumun limit values of these parameters are defined in thealgorithm whilst centers should be perceived as the number of lines in dataset.This treatise aims to classify the test set with high accuracy while minumum number ofinstance is chosen from the train set. Iris plant, thyroid disease, escherichia coli bacteria, fetus,glass and lens datasets are used to compare the success between GA-RBF and RBF method.The final conclusion is that GA-RBF approach is more effective than RBF and somenumerical results indicate the applicability of the proposed approach, which all simulationsrealized by Matlab 7. Nevertheless, GA took a long training time to achieve these results. Butfor a large number of applications and rough datasets, genetic approach is an attractivesolution for the design of efficient artificial neural networks.Keywords: Genetic algorithms, radial basis functions, selection of centers, Gauss functionspread value