Studio e ottimizzazione della rete neurale HTM per la rilevazione di emissioni acustiche

Taddei, Annalisa (2020) Studio e ottimizzazione della rete neurale HTM per la rilevazione di emissioni acustiche. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Lo scopo dell’elaborato è stato quello di rilevare la presenza di emissioni acustiche mediante l’utilizzo di una rete neurale basata sull’algoritmo HTM e ottimizzata in ambiente MatLab. Tale algoritmo tenta di riprodurre il comportamento dei neuroni piramidali della neocorteccia, replicandone anche l’organizzazione gerarchica: i singoli neuroni, organizzati in mini-colonne, sono in grado di riconoscere un determinato ingresso creando collegamenti (sinapsi) fra di loro. Inoltre, attraverso fasi di apprendimento successive, possono rilevare l’istante in cui il comportamento della forma d’onda d’ingresso cambia dal rumore di background. Per fare ciò, è necessario dapprima realizzare una rappresentazione sparsa e distribuita dei valori di ingresso attraverso un encoder e uno spatial pooler, i primi due blocchi di cui si compone l’algoritmo HTM. In questo modo la rete sarà in grado di fare delle previsioni sugli ingressi futuri basandosi sulla storia passata precedentemente ricevuta come ingresso. Successivamente, va a confrontare le previsioni fatte con l’ingresso reale per verificare se la previsione fatta risulti corretta o meno. Sulla base di ciò, aggiorna i valori delle sinapsi e comprende quali eventi si verificano per la prima volta e quali invece si sono già verificati. L’algoritmo è stato testato su quindici forme d’onda differenti precedentemente rilevate in laboratorio, e successivamente i migliori risultati raggiunti in seguito all’ottimizzazione dei parametri, sono stati confrontati con quelli ottenuti dal software Numenta, preso come gold standard e realizzato sulla base dello stesso algoritmo: in questo modo è stato possibile valutare se l’algoritmo realizzato in MatLab fosse in grado o meno di effettuare la rilevazione voluta e con quale accuratezza, ovviamente rispetto al modello di riferimento, sapendo di avere come vantaggio la possibilità di modificare i parametri direttamente, cosa che sul software di Numenta non è possibile fare.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Taddei, Annalisa
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
reti neurali,HTM,emissioni acustiche,ottimizzazione,integrità strutturale
Data di discussione della Tesi
1 Ottobre 2020
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