Gecikmeli yapay sinir ağlarının robust kararlılık analizi
Robust stability analysis of delayed neural networks
- Tez No: 178179
- Danışmanlar: DOÇ.DR. SABRİ ARIK, PROF.DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Bu tez çalısmasında, farklı matematiksel modellere sahip çoklu zaman gecikmeli dinamik yapay sinir aglarının robust kararlılık özelliklerinin bir analizi yapılmıstır. Daha genel yapıda uygun Lyapunov fonksiyonları kullanılarak, gecikmeli yapay sinir aglarının denge noktasının varlıgı, tekligi ve global robust asimtotik kararlılıgı için yeni yeterli kosullar elde edilmistir. Bu kosullar elde edilirken, yapay sinir aglarında kullanılan aktivasyon fonksiyonları için sınırlı, monoton ya da türevi alınabilir gibi sınırlayıcı varsayımlar kullanılmamıstır. Elde edilen kosullar temelde gecikme parametrelerinden bagımsız olarak sadece yapay sinir agının sistem parametreleri arasında bazı iliskilerin teskil edilmesine dayanır. Bu kosulların sadece sistem parametrelerine baglı olmaları nedeniyle geçerliliklerinin test edilmesi oldukça kolaydır. Bu tezde elde edilen kararlılık sonuçları, daha önce literatürde yayınlanmıs olan yapay sinir aglarının kararlılıgı ile ilgili bazı temel sonuçlarla da karsılastırılmıstır. Bu karsılastırmalrın sonucunda, bu tezde elde ettigimiz sonuçların gecikmeli yapay sinir aglarının denge noktasının global asimtotik kararlılıgının saglanmasında yeni kriterler teskil ettigi gösterilmistir. Bu nedenle, bizim elde ettigimiz kararlılık sonuçları, denge noktasının tek ve global asimtotik kararlı olması gereken gecikmeli yapay sinir aglarının performans degerlendirmesinde önemli bir yere sahiptir. Bu tezde elde edilen sonuçların uygulanabilirligini ve önemini vurgulamak için de bazı sayısal örnekler simülasyon sonuçları ile birlikte verilmistir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we study robust stability properties of various classes of dynamical neural networks with multiple time delays. By employing more general types of suitable Lyapunov functionals, we derive some new sufficient conditions for the existence, uniqueness and global robust asymptotic stability of the equilibrium point for delayed neural networks without assuming the boundedness, monotonicity or differentiability of the activation functions. The obtain results basically establish relationships between the network parameters of the neural networks independently of the delay parameters. The presented stability conditions can be easily verified as they can be expressed in terms of the networks parameters only. The results are also compared with the previously reported results in the literature. This comparison implies that the results obtained in this thesis provide one more set of criteria for determining the global asymptotic stability of delayed neural networks. Therefore our results are of practical importance in evaluating the performance of delayed neural networks which require to have a unique and globally asymptotically stable equilibrium point. We also give some numerical examples together with the simulations results to prove the applicability and effectiveness of the results we obtain in this thesis.
Benzer Tezler
- Zaman gecikmeli ve belirsiz yapay sinir ağlarının kararlılık analizi
Stability analysis of uncertain neural networks with time delays
ÖZLEM FAYDASIÇOK
Doktora
Türkçe
2019
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL ÇİÇEK
PROF. DR. SABRİ ARIK
- Gecikmeli yapay sinir ağlarının global robust kararlılık analizi için yeni bir yaklaşım
A new approach to the global robust stability analysis of delayed neural networks
MELİKE SOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM FAYDASIÇOK
- Gecikmeli yapay sinir ağlarının kararlılık analizi için genel bir yaklaşım
A general framework for stability analysis of delayed neural networks
EYLEM YÜCEL DEMİREL
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ARIK
- Çoklu zaman gecikmeli Hopfield yapay sinir ağlarının robust kararlılık analizi
Robust stability analysis of Hopfield neural networks with multiple time delays
EZGİ AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM FAYDASIÇOK
- Zaman gecikmeli cohen-grossberg yapay sinir ağlarının robust kararlılık analizi
Robust stability analysis of cohen-grossberg neural networks with time delays
MUHAMMET MERT KETENCİGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM FAYDASIÇOK