Geri Dön

Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarının dinamik davranış analizi

Analysis of dynamical behavior of Cohen-Grossberg neural networks

  1. Tez No: 216881
  2. Yazar: ZEYNEP ORMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. SABRİ ARIK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Bu tez çalıımasında, gecikme parametresinin sabit kaldığı ya da zamanla değiıtiği Cohen- Grossberg yapay sinir ağlarında, denge noktasının global kararlılığını sağlayan yeni koıullar elde edilmektedir. Bu kararlılık koıullarından bazıları, tanımlanan yeni Lyapunov fonksiyonlarının Lyapunov yaklaıımı ile test edilmesiyle elde edilmiıtir. Bazı kararlılık koıulları ise, yine tanımlanmıı Lyapunov fonksiyonlarına Halanay eıitsizliği prensibinin uygulanması ile elde edilmiıtir. Elde edilen koıullar, Cohen-Grossberg yapay sinir ağı sisteminin ağ parametreleri arasında gecikme parametresine bağlı olarak ya da gecikme parametresinden bağımsız olarak farklı iliıkiler kurmaktadır. Bu kararlılık koıulları elde edilirken, Cohen-Grossberg yapay sinir ağı parametreleri üzerindeki genel kısıtlamalar oldukça esnek tutulmaya çalııılmııtır. Cohen-Grossberg yapay sinir ağı ara bağlantı matrislerinin simetrik olmadıkları varsayılmııtır. Kullanılan n¨oron aktivasyon fonksiyonlarının sınırlı, kesin artan ve türevi alınabilen gibi literat ürde sıkça varsayılan özellikler, bu tez çalıımasında gözönüne alınmamıı ve daha genel aktivasyon fonksiyonları kullanılmııtır. Gecikmeli Cohen-Grossberg yapay sinir ağları için elde edilen sonuçların özgünlüğünü göstermek için, bu sonuçlar, daha önce literatürde elde edilmiı olan diğer kararlılık sonuçları ile ayrıntılı olarak karıılaıtırılmııtır. Bu karıılaıtırmalar, gerek teorik ve gerekse örnekler verilerek, bu çalıımada elde edilen sonuçların birçok durumda daha önceki sonuçlara göre daha avantajlı olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we present some sufficient conditions for the existence, uniqueness and global asymtotic and exponential stability of the equilibrium point for Cohen-Grossberg neural networks with constant and time varying delays. Some of these stability conditions are derived by employing new Lyapunov functionals. Some results are derived by using Halanay inequality principle. The obtained results establish different relationships between the network parameters of the neural system depending or independing on the delay parameters. In obtaining the stability conditions, the restrictions on the network parameters are very much relaxed. We do not use the symmetry condition on the interconnection matrices. We also do not assume the boundedness and strictly increasingness of the functions. In order to show the novelty of our results, we compare our results with the previous stability results derived in the literature. On the other hand, to prove the effectiveness of results we give some numerical examples together with the simulation results.

Benzer Tezler

  1. Zaman gecikmeli takagi-sugeno bulanık Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarının kararlılık analizi

    Stability analysis of takagi-sugeno fuzzy Cohen-Grossberg neural networks with time delays

    SAMET BARIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEYİR ÖZCAN SEMERCİ

  2. Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarında Lyapunov kararlılığı

    Lyapunov stability in Cohen-Grossberg neural networks

    NECİP DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Yapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUZAFFER ATEŞ

  3. 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

    Türkçe

    2022

    Matematikİstanbul Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM FAYDASIÇOK

  4. Fotogrametrik ve fotogrametrik olmayan ölçmelerin birlikte değerlendirilmesi ve uygulaması

    Die Gemeinsame behandlung der photogrammetrischen und nicht photogrammetrischen messunger und ihre anwendung

    SITKI KÜLÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. MUSTAFA AYTAÇ

  5. Meme kanseri tanısı koymada kullanılan bı rads kriterleri ve shear wave elastografi yöntemlerinin değerlendiriciler arası uyum istatistiklerinin meta analiz çalışması

    Başlık çevirisi yok

    NİHAN ÖZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLHAN OREKİCİ TEMEL