Skip to content

La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale

Gratis La preview di questa tesi è scaricabile gratuitamente in formato PDF.
Per scaricare il file PDF è necessario essere iscritto a Tesionline. L'iscrizione non comporta alcun costo: effettua il Login o Registrati.

Anteprima della tesi: La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale, Pagina 3
incremental  learning ),  inteso  nel  contesto  del  telerilevamento  come  la  capacità  di  classificazione
incrementale di sequenze di immagini. 
La  dissertazione  espone  ampiamente  la  ricerca  a  tutt'oggi  fatta  in  letteratura  sulle  reti  ART,  con
particolare  attenzione alle  applicazioni  di  classificazione supervisionata  con il  sistema fuzzy ARTMAP ,
che  estende  le  funzionalità  di  classificazione  non  supervisionata  ART  con  l'utilizzo  della  teoria  degli
insiemi  fuzzy .  Sono  dettagliati  i  diversi  contesti  operativi  del  sistema  fuzzy  ARTMAP  standard  e  sono
presentate alcune estesioni e reti ibride che uniscono i vantaggi di apprendimento veloce delle reti neurali
ARTMAP con la maggiore capacità di generalizzazione e robustezza di altre architetture neurali. 
Sono già  state presentate  in  letteratura applicazioni delle  reti neurali  fuzzy ARTMAP   nell'ambito della
classificazione di immagini telerilevate [11][64][65][66][67], ma l'aspetto innovativo di questa tesi è anzitutto
l'analisi di queste reti neurali nel contesto dell'apprendimento incrementale di immagini multitemporali; in
particolare  l'analisi  dell'uso  delle  reti  ARTMAP  in  contesti  di  riaddestramento  sequenziale  non  è  mai
stata affrontata in letteratura prima d'ora. 
Sono quindi proposte alcune tecniche innovative presentate per la prima volta nell'ambito di questa tesi
che modificano l'architettura fuzzy ARTMAP per adattarla a contesti di riaddestramento sequenziale: 
(1)  La  tecnica  delle  added-classes  modifica  la  rete  neurale  al  fine  di  permettere  un
riaddestramento supervisionato dove sono presenti nuove classi informative. 
(2)  La  tecnica  del  similitude-mapping  consiste  in  una  modifica  apportata  all'architettura
fuzzy ARTMAP al fine affrontare un contesto di riaddestramento non supervisionato. 
(3)  La  tecnica  del  tunable  pruning  é  un  algoritmo  di  compressione  che  preserva
l'accuratezza  di  classificazione  eliminando  i  nodi  non  più  utilizzati  o  poco  utilizzati  nelle
successive sequenze di apprendimento.
Per  verificare  le  capacità  di  apprendimento  incrementale  delle  reti  fuzzy ARTMAP in  applicazioni  con
dati reali, sono state effettuate le seguenti sperimentazioni su immagini multitemporali telerilevate: 
(a) riaddestramento supervisionato con numero fisso di classi: 
é  stata  analizzata  l'accuratezza  di  classificazione  nel  riaddestramento  sequenziale  con  un
numero fissato di classi informative; 
(b) riaddestramento supervisionato con aggiunta di classi informative: 
é  stata  sperimentata  con  successo  la  tecnica  delle  added-classes  in  un  problema  di
riaddestramento con nuove classi di verità a terra, 
(c) riaddestramento non supervisionato: 
è  stata  sperimentata  la  tecnica  del  similitude  mapping  in  un  riaddestramento  non
supervisionato in cui si è simulata l'assenza delle informazioni di verità a terra; 
(d) ottimizzazioni nelle fasi di riaddestramento: 
è  stata  sperimentata  con  successo  la  tecnica  del  tunable  pruning  in  tutte  le  precedenti
sperimentazioni.
L'utilizzo  combinato  delle  tre  tecniche:  added  classes ,  similitude  mapping  e  tunable  pruning  ha
contribuito  ad  estendere  le  funzionalità  della  rete  neurale  fuzzy  ARTMAP  nella  realizzazione  di  un
sistema  di  classificazione  sequenziale  che  si  adatta  nel  tempo  ai  dati  attraverso  un  meccanismo  di
espansione (added classes e similitude mapping) e compressione (tunable pruning) della memoria della
rete neurale fuzzy ARTMAP. 
  
1.3 Sommario degli argomenti trattati 
[c][n]
  

Preview dalla tesi:

La classificazione di immagini telerilevate mediante reti neurali fuzzy Artmap: tecniche di apprendimento incrementale

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista

Informazioni tesi

  Autore: Giorgio Robino
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1998-99
  Università: Università degli studi di Genova
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Carlo Regazzoni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 174

FAQ

Per consultare la tesi è necessario essere registrati e acquistare la consultazione integrale del file, al costo di 29,89€.
Il pagamento può essere effettuato tramite carta di credito/carta prepagata, PayPal, bonifico bancario, bollettino postale.
Confermato il pagamento si potrà consultare i file esclusivamente in formato .PDF accedendo alla propria Home Personale. Si potrà quindi procedere a salvare o stampare il file.
Maggiori informazioni
Ingiustamente snobbata durante le ricerche bibliografiche, una tesi di laurea si rivela decisamente utile:
  • perché affronta un singolo argomento in modo sintetico e specifico come altri testi non fanno;
  • perché è un lavoro originale che si basa su una ricerca bibliografica accurata;
  • perché, a differenza di altri materiali che puoi reperire online, una tesi di laurea è stata verificata da un docente universitario e dalla commissione in sede d'esame. La nostra redazione inoltre controlla prima della pubblicazione la completezza dei materiali e, dal 2009, anche l'originalità della tesi attraverso il software antiplagio Compilatio.net.
  • L'utilizzo della consultazione integrale della tesi da parte dell'Utente che ne acquista il diritto è da considerarsi esclusivamente privato.
  • Nel caso in cui l'Utente volesse pubblicare o citare una tesi presente nel database del sito www.tesionline.it deve ottenere autorizzazione scritta dall'Autore della tesi stessa, il quale è unico detentore dei diritti.
  • L'Utente è l'unico ed esclusivo responsabile del materiale di cui acquista il diritto alla consultazione. Si impegna a non divulgare a mezzo stampa, editoria in genere, televisione, radio, Internet e/o qualsiasi altro mezzo divulgativo esistente o che venisse inventato, il contenuto della tesi che consulta o stralci della medesima. Verrà perseguito legalmente nel caso di riproduzione totale e/o parziale su qualsiasi mezzo e/o su qualsiasi supporto, nel caso di divulgazione nonché nel caso di ricavo economico derivante dallo sfruttamento del diritto acquisito.
  • L'Utente è a conoscenza che l'importo da lui pagato per la consultazione integrale della tesi prescelta è ripartito, a partire dalla seconda consultazione assoluta nell'anno in corso, al 50% tra l'Autore/i della tesi e Tesionline Srl, la società titolare del sito www.tesionline.it.
L'obiettivo di Tesionline è quello di rendere accessibile a una platea il più possibile vasta il patrimonio di cultura e conoscenza contenuto nelle tesi.
Per raggiungerlo, è fondamentale superare la barriera rappresentata dalla lingua. Ecco perché cerchiamo persone disponibili ad effettuare la traduzione delle tesi pubblicate nel nostro sito.

Scopri come funziona »

DUBBI? Contattaci

Contatta la redazione a
[email protected]

Ci trovi su Skype (redazione_tesi)
dalle 9:00 alle 13:00

Oppure vieni a trovarci su

Parole chiave

apprendimento incrementale on-line
artificial intelligence
fuzzy artmap
incremental learning
pattern recognition
remote sensing
telerilevamento
reti neurali
teoria della risonanza adattiva
riconoscimento di immagini
immagini telerilevate

Non hai trovato quello che cercavi?


Abbiamo più di 45.000 Tesi di Laurea: cerca nel nostro database

Oppure consulta la sezione dedicata ad appunti universitari selezionati e pubblicati dalla nostra redazione

Ottimizza la tua ricerca:

  • individua con precisione le parole chiave specifiche della tua ricerca
  • elimina i termini non significativi (aggettivi, articoli, avverbi...)
  • se non hai risultati amplia la ricerca con termini via via più generici (ad esempio da "anziano oncologico" a "paziente oncologico")
  • utilizza la ricerca avanzata
  • utilizza gli operatori booleani (and, or, "")

Idee per la tesi?

Scopri le migliori tesi scelte da noi sugli argomenti recenti


Come si scrive una tesi di laurea?


A quale cattedra chiedere la tesi? Quale sarà il docente più disponibile? Quale l'argomento più interessante per me? ...e quale quello più interessante per il mondo del lavoro?

Scarica gratuitamente la nostra guida "Come si scrive una tesi di laurea" e iscriviti alla newsletter per ricevere consigli e materiale utile.


La tesi l'ho già scritta,
ora cosa ne faccio?


La tua tesi ti ha aiutato ad ottenere quel sudato titolo di studio, ma può darti molto di più: ti differenzia dai tuoi colleghi universitari, mostra i tuoi interessi ed è un lavoro di ricerca unico, che può essere utile anche ad altri.

Il nostro consiglio è di non sprecare tutto questo lavoro:

È ora di pubblicare la tesi