In this study, nonlinear
cellular automata were used for binary pattern classification. Cellular
automata were first proposed by Von Neumann, who determined the working
principles of today's computer architecture, to model the self-renewal
abilities of biological beings. Cellular automata have a computational model
based on the state update logic due to the interaction with the cells around
the cells in the grid plane. Studies
on cellular automata have shown that some states are in a dynamic interaction
with other states. These states gathered other situations around itself and
acted in the center of attraction. States that behave in the form of attraction
center are called attractor state(or attractor basin). The dynamic behaviours
of the attractor were considered as a pattern of attracting other patterns and revealed
the potential of using cellular automata in pattern recognition and
classification. The first pattern recognition methods based on cellular
automata are linear methods that use rules that update the state according to
XOR and XNOR logic. Later nonlinear methods have been developed to overcome the
limitations of linear methods. In this study, reachability tree based nonlinear
methods are used to characterize the attractors. Attractor states are used for
binary classification purposes on different data sets. The results obtained
were compared with previous cellular automata based pattern recognition methods
and other known methods.
Bu
çalışmada lineer olmayan hücresel otomatlar ikili örüntü sınıflandırmada
kullanılmıştır. Hücresel otomatlar ilk olarak günümüz bilgisayar mimarisinin
çalışma prensiplerini belirleyen Von Neumann tarafından biyolojik canlıların
kendini yenileme yeteneklerini modellemek için önerilmiştir. Hücresel otomatlar,
ızgara düzlemindeki hücrelerin etrafındaki hücrelerle etkileşime bağlı durum
güncelleme mantığına dayanan hesaplama modeline sahiptir. Hücresel otomatlar
üzerine yapılan çalışmalarda bazı durumların diğer durumlarla dinamik bir
etkileşim içerisinde olduğu gözlemlendi. Bu durumlar diğer durumları etrafında
toplayan ve çekim merkezi formunda hareket eden davranışlar sergiliyorlardı.
Çekim merkezi formunda hareket eden durumlara cezbedici durum(veya cezbedici
kap) adı verildi. Cezbedicilerin dinamik davranışları, bir örüntünün diğer
örüntüleri çekmesi olarak ele alınması hücresel otomatların örüntü tanıma ve
sınıflandırmada kullanma potansiyelini ortaya çıkarmıştır. Hücresel otomata
tabanlı ilk örüntü tanıma yöntemleri XOR ve XNOR mantığına göre durum
güncellemesi yapan kurallar kullanan lineer yöntemlerdir. Daha sonra lineer
yöntemlerin kısıtlarını aşmak için lineer olmayan yöntemler geliştirilmiştir.
Bu çalışmada cezbedici durumların nitelenmesi için erişilebilirlik ağacı
tabanlı lineer olmayan yöntemler kullanılmıştır. Cezbedici durumlar farklı veri
setleri üzerinde ikili sınıflandırma amacı ile kullanılmıştır. Elde edilen
sonuçlar daha önce yapılan hücresel otomata tabanlı örüntü tanıma yöntemleri ve
diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | January 31, 2019 |
Submission Date | February 22, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 12 Issue: 1 |