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Tesi etd-06282007-192812


Thesis type
Tesi di laurea vecchio ordinamento
Author
Fruzzetti, Andrea
URN
etd-06282007-192812
Title
Progetto e realizzazione di un'applicazione per l'interpolazione spaziale di dati provenienti da nodi sensore
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA
Commissione
Relatore Prof. Marcelloni, Francesco
Relatore Prof.ssa Lazzerini, Beatrice
Parole chiave
  • clustering
  • rbf
  • reti neurali
  • inverse distance weight
  • anfis
  • kriging
  • logica fuzzy
  • Self-organizing maps
  • reti di sensori
  • som
  • interpolazione spaziale
  • takagi-sugeno
  • nodi sensore
Data inizio appello
23/07/2007;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
23/07/2047
Riassunto analitico
La tesi si occupa dell’interpolazione spaziale di dati provenienti da una rete di sensori. In particolare, pone l&#39;attenzione sullo studio dei vari metodi di interpolazione spaziale, sulla loro implementazione in un&#39;applicazione software e sull&#39;analisi dei risultati ottenuti.&lt;br&gt;<br>I metodi di interpolazione spaziale analizzati sono quelli comunemente utilizzati, soprattutto in ambito geologico e climatico, e che si basano su modelli deterministici (Nearest Neighbor, Inverse Distance Weight, ecc.) e geostatistici (Kriging).&lt;br&gt;<br>A questi si aggiungono quelli che fanno uso di tecniche di soft-compunting, un’importante tendenza nello sviluppo dei moderni metodi di interpolazione spaziale. In tale ambito si fa uso di reti neurali, come quelle multilayer perceptron (MLP), e di modelli basati sulla Logica Fuzzy tra cui troviamo: il metodo delle relazioni fuzzy, i modelli a regole di Mamdani e di Takagi-Sugeno. Quest’ultimi sono comunque quelli più indicati per operazioni di modellazione di sistemi non lineari come nel caso di sistemi per l’interpolazione spaziale.&lt;br&gt;<br>Oltre alle reti neurali MLP sono utilizzate reti neurali Self-Oganizing Maps (SOM) per la clusterizzazione di insieme di dati molti ampi. L’utilizzo di questa tecnica permette a metodi di interpolazione spaziale con un approccio globale di passare ad uno locale.&lt;br&gt;<br>I metodi di interpolazione spaziale studiati sono stati implementati in un Toolbox sviluppato in ambiente Matlab 7. Sono stati inoltre comparati considerando dati reali contenuti in due data set, SIC97 e SIC2004, i quali presentano scenari diversi che mettono in evidenza come i vari metodi si comportano in situazioni differenti.<br>
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