Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
178219		Ağırlıklı dalgacık ağları ve uygulamaları / Weighted wavelet networks and its application Yazar:HASAN DEMİR Danışman: PROF.DR. OSMAN NURİ UÇAN Yer Bilgisi: İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Elektrokardiyografi = Electrocardiography ; Sınıflandırma = Classification	Onaylandı Doktora Türkçe 2007 122 s.
Bu tezde fonksiyon yaklaşımı probleminin çözümü için, ortalama aradeğerleme ile eldeedilen ağırlıklı dalgacık fonksiyonu ve aradeğerleme ile elde edilen ölçeklemefonksiyonları kullanılmıştır. Bu fonksiyonlar yeniden formulize edilmiş radyal tabanfonksiyonlu ağ yapısında aktivasyon fonksiyonu olarak önerilmiştir. Ağırlıklı dalgacıkfonksiyonu ve aradeğerlemeli ölçekleme fonksiyonları, yeniden formulize edilmişradyal taban fonksiyonlu ağlarda aktivasyon fonksiyonu olarak ilk defa kullanılmıştır.Üç farklı ağırlıklı dalgacık fonksiyonu ve aradeğerlemeli ölçekleme fonksiyonusonuçları, en çok kullanılan radyal taban fonksiyonu olan Gauss fonksiyonu ile eldeedilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Radyal taban fonksiyonlarında önemli bir değerolan merkez sayısının farklı değerleri için karşılaştırmalar yinelenmiştir. Yaklaşımyapılan fonksiyonlara farklı gürültüler eklenmiştir. Uygulanan yöntemlerde Gaussfonksiyonundan daha düşük ortalama karesel hata değerleri elde edilmiştir. Ağırlıklıdalgacık fonksiyonlu ağ ve aradeğerlemeli ölçekleme fonksiyonlu ağ ile EKGdalgalarının sınıflaması yapılmıştır. Tanıma başarım oranı olarak yüksek değerler eldeedilmiştir.
In this thesis, for approximation problem, weighted wavelet networks and interpolatingscaling functions that obtained with interpolating method were used. This functionswere suggested as an activation functions for reformulated radial basis functionnetworks. By using this functions, it is better result were obtained than radial basisfunction networks which uses Gaussian activation functions. Weighted wavelet andinterpolating scaling functions were used firstly as activation functions at reformulatedradial basis function networks in this thesis. Three different weighted wavelet andinterpolating scaling functions results were compared with radial basis functionnetworks with Gaussian functions. Different center numbers were used for radial basisfuntion networks. We repeated all methods for functions with noise. We obtainedsuccessful results. Radial basis function network with weighted wavelet andinterpolating scaling function were applied to classification of ECG waves. Weobtained high recognition ratio.