Geri Dön

FitzHugh - Nagumo nöral ağda lokal ve global eşik altı periyodik uyartımın kodlanması

Local and global subthreshold periodic signal encoding in FitzHugh - Nagumo neural network

  1. Tez No: 237815
  2. Yazar: ASUDE AĞARTAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT ÖZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Nöron, FitzHugh-Nagumo, Küçük Dünya, Neuron, FitzHugh-Nagumo, Small World
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Zonguldak Karaelmas Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 40

Özet

Biyolojik nöral ağda bilginin işlenmesi Global ve Küçük Dünya ağ modelleri kullanılarak farklı koşullar altında incelenmiştir. Ağa bilgi kaynağı olarak eşik altı periyodik uyartım uygulanmıştır. İki farklı ağ modelinin, ağa uygulanan uyartımın global ve lokal olması durumunda bilgiyi kodlama mekanizmaları karşılaştırılmalı olarak ortaya konulmuştur. İncelemeler sırasında dış uyartımın frekansı, gürültü şiddeti, ağdaki eleman sayısı, ağ elemanları arasındaki etkileşim derecesi sistematik olarak değiştirilerek, bu parametrelerin ağın kolektif davranışına etkileri ayrıntılı olarak belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Information processing in biological neural networks has been studied by using Global and Small-World network models under different conditions. Subthreshold periodic signal has been used as an information source for the network. Information encoding mechanisms have been investigated in a comperative manner for two different network models in depending on the number of neurons subjected to the stimulus, i.e. global or local stimulus injection. During the study, the model parameters: external signal frequency, noise intensity, number of elements in the network, synaptic coupling strength have been systematically changed and their effects on the collective dynamics of the network have been observed in detail.

Benzer Tezler

  1. Nöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar

    Alternative approaches for synchronization and control applications in neuromorphological network structures

    ZÜHRA KARACA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN ALTUNCU

    PROF. DR. RECAİ KILIÇ

  2. Ateşleme sinir ağı mimarilerinde algoritmik performans incelemesi

    Algorithmic performance review in spiking neural network architectures

    OBEID MOHAMEDNOOR OBEID ABDALLA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECAİ KILIÇ

  3. Biyolojik nöron modellerinin elektronik donanımlarının incelenmesi

    Investigation of the electronic hardware of biological neuron models

    NİMET DAHASERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECAİ KILIÇ

  4. Memristif nöromorfik sistem hesaplamaları ve uygulamaları

    Memristive neuromorfic system calculations and applications

    AHMET YASİN BARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECAİ KILIÇ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİMET KORKMAZ

  5. İşitsel uyartımların nöron modeli cevaplarına etkilerinin alternatif elektronik donanımlarla gözlemlenmesi

    The observation of the effects of auditory stimuli on neuron model responses with alternative electronic hardware

    MUSTAFA MOLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKayseri Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİMET KORKMAZ