Gecikmeli yapay sinir ağı modellerinde üstel kararlılık analizi
Exponential stability analysis of delayed neural network models
- Tez No: 198479
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SABRİ ARIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
üBu tezde, zamanla değ isen gecikmeli yapay sinir ağ larında denge noktasının ustel kararlılığ ıgş g gicin yeni yeterli kosullar sunulmaktadır. Daha genel bir Lyapunov - Krasovskii fonksiyonunuş şğ ükullanarak, gecikmeli yapay sinir aglarının denge noktasının ustel kararlılığ ı icin yeni sonuclargş şelde edilmektedir. Daha sonra elde edilen bu sonuclar gecikme parametresi sabit alınarakşü ü üozellestirilmektedir. Bu yeni ozel durumlar icin de ustel kararlılık analizleri yapılmaktadır.ş şSonuclar, gecikme zamanı ve sistem parametreleri arasındaki iliskiler ile ifade edilmektedir.ş şğTezde elde ettiğ imiz kosulların, gecikmeli yapay sinir agları icin yeni kararlılık kriteri olustur-g ş ş şduğ u, literatü rdeki diğ er sonuclarla karsılastırılması yapılarak ispatlanmaktadır. Son olarak eldeg u g ş şşü u uğ ü üettiğ imiz sonucların ozgü nlü gu, sayısal ornekler kullanılarak ve bilgisayar uygulamaları veri-g şlerek desteklenmektedir.
Özet (Çeviri)
SUMMARYEXPONENTIAL STABILITY ANALYSIS OF DELAYED NEURAL NETWORKMODELSThis thesis presents new sufï¬cient conditions for the exponential stability of the equilibriumpoint for delayed neural networks with time varying delays. By employing a more generaltype of Lyapunov-Krasovskii functional, we derive new results for exponential stability of theequilibrium point for delayed neural networks. The results that we derived are privatized byconsidering constant delay parameter. Also we make the exponential stability analysis for thenew conditions. The results establish a relation between the delay time and the parameters ofthe network.By comparing with the previous results in the literature, it is proved that the conditions whichwe present in this thesis, form a new stability criteria for delayed neural networks. Finally, theresults obtained are supported by using some numerical examples and giving computer appli-cations.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Turizm sektöründe talep tahminleri için yapay sinir ağları kullanımı ve diğer yöntemlerle karşılaştırmalı analizi (Antalya ilinin dış turizm talebinde uygulama)
Forecasting tourism demand by artificial neural networks and time series methods (A comparative analysis in inbound tourism demand to Antalya
MURAT ÇUHADAR
- Küresel kamu malı bağlamında çevre koruma harcamalarının yapay sinir ağı ve alternatif yöntemlerle öngörü modellemesi: Türkiye'deki büyükşehir belediyeleri için bir uygulama
Forecast modeling of environmental protection expenditures in the context of global public goods with artificial neural network and alternative methods: An application for metropolitan municipalities in Turkey
SELMA AYDOĞAN
Doktora
Türkçe
2023
MaliyeAfyon Kocatepe ÜniversitesiMaliye Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYDA KÜKRER MUTLU
PROF. DR. MURAT ÇUHADAR
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Stochastic bitstream-based vision and learning machines
Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri
SERCAN AYGÜN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ