Analog CMOS implementation of neuro-fuzzy systems
Bulanık-sinir ağlarının analog CMOS gerçekleştirimi
- Tez No: 201945
- Danışmanlar: PROF. GÜNHAN DÜNDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Bu çalısmada, gelistirilmis olan yeni bir bulanık-sinir ag mimarisi açıklanmıs ve analog CMOS devre gerçeklestirimi yapılmıstır. Gerçeklestirilen sistem, bir sıfırıncı dereceden TSK bulanık mantık yapısındaki kuralların, bir yapay sinir agı mimarisindeki sinir hücrelerinin belirledigi alanlar ile ifade edilebilmesi esasına dayanmaktadır. Eger bulanık mantık yapısındaki kuralların çıkıs degerleri ilgili alanlara atanır ve yapay sinir agı mimarisindeki sinir hücrelerinin esik degerleri ile agırlık degerleri gerektigi gibi seçilebilirse, bulanık mantık yapısı, bir yapay sinir agı mimarisi kullanılarak gerçeklestirilebilmektedir. Gerçeklestirilmis olan analog CMOS devre mimarisinin bes ana bölümü; esik devresi, alan seçimi devresi, normallestirme devresi, agırlık atama devresi ve son olarak ta toplama devresi açıklanmıstır. Bu devrelerin yanında istenilen degerlerin istenilen alanlara ve agırlıklara atanılmasında kullanılan sayısal denetim devreleri de tasarlanmıs ve açıklanmıstır. Gerçeklestirilen devre gerilim girisleri kabul ederken, çıkısı akım olarak vermekte ve iç yapı olarak akım bazlı çalısmaktadır. Benzetimler gerçeklestirilen yapının kuramsal yapıya uygun olarak çalıstıgını ve saniyede sekiz milyon bulanık kuralı degerlendirebildigini göstermektedir. Toplam güç tüketimi ise 37 mW olarak ölçülmüstür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a novel neuro-fuzzy system presented and implemented in analog CMOS. The system is based on the fact that a rule in a zero order TSK fuzzy system can be represented as an area on an input space which is created by a neural network. If the rule output values of the fuzzy system are assigned to the corresponding areas and additionally, if the neuron threshold values and the weights of the neural network are selected suitably, the fuzzy system can be mapped on the neural network. Implemented system consists of five main blocks; threshold block, area selection block, normalization block, weight assigning block and summing block. The blocks and their designs are introduced and additionally digital control units, which are used for determination of desired areas and values, are presented. Implemented chip works in current mode, while the inputs are taken as voltages and the output is taken as a current. SPICE and theoretical MATLAB simulations and example fuzzy rule mappings show that implemented chip architecture works accurately and it is able to evaluate eight million fuzzy rules per second. The maximum power dissipation of the chip is equal to 37 mW.
Benzer Tezler
- Modeling and implementation of biological neural systems
Biyolojik sinir sistemlerinin modellenmesi ve gerçeklenmesi
ÖZGÜR ERDENER
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
- FGMOS transistorlarla nöron tasarımı ve sınıflayıcı uyuglamalar
Neuron design with FGMOS transistors and classifier applications
FATİH KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Çok düzeyli statik bellek gözesi ve kohonen türü yapay sinir ağına uygulanması
Multiple valued static storage cell and its application to kohonen type neural network
NURETTİN YAMAN ÖZELÇİ
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- 4 channel configurable constant-current/voltage mode biphasic implantable neurostimulator ASIC with channel centric active charge balancer
Kanal merkezli aktif yük dengeleyicili 4 kanal ayarlanabilir sabit-akım/gerilim modlu iki-fazlı vücuda gömülebilir siniruyarıcı tümdevre
ANIL CAKALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN COŞKUN KARALAR
- Analog CMOS implementation of cellular neural networks
Başlık çevirisi yok
İZZET ADİL BAKTIR
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDOÇ.DR. MEHMET ALİ TAN