Geri Dön

Gecikmesi zamanla değişen yapay sinir ağlarının kararlılık analizi

Stability analysis of neural networks with time varying delays

  1. Tez No: 282842
  2. Yazar: TOLGA ENSARİ
  3. Danışmanlar: PROF. 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: 2009
  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: 93

Özet

Bu tez çalışmasında, gecikmesi zamanla değişen yapay sinir ağlarının dinamik davranışları ve kararlılık kriterleri incelenmiş, denge noktasının varlığını, tekliğini, global asimtotik kararlılığını ve üstel kararlılığını sağlayan yeni koşullar elde edilmiştir. Gecikmesi zamanla değişen yapay sinir ağlarının denge noktasının tekliği ve asimtotik kararlılığını sağlayacak yeni kararlılık koşullarının parametreler üzerindeki genel kısıtlamaları oldukça esnek tutulmaya çalışılmıştır. Bu kararlılık koşulları, tanımlanan yeni Lyapunov fonksiyonlarınınLyapunov yaklaşımıyla test edilerek elde edilmiştir.Kullanılan yapay sinir ağı modeli için bağlantı matrislerinin simetrik olmadıkları varsayılmıştır. Kullanılan nöron aktivasyon fonksiyonlarının sınırlı, kesin artan ve türevi alınabilen gibi literatürde sıkça varsayılan özellikler, bu tez çalışmasında göz önüne alınmamış ve daha genel aktivasyon fonksiyonları kullanılmıştır.Gecikmesi zamanla değişen yapay sinir ağları için elde edilen sonuçların özgünlüğünü göstermek için, bu sonuçlar daha önce literatürde elde edilmiş olan diğer kararlılık kriterleri ile ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar,hem teorik hem de uygulamalı örnekler verilerek, bu çalışmada 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 asymptotic and exponential stability of the equilibrium point for neural networks withconstant and time varying delays. Some of these stability conditions are derived by employing new Lyapunov functionals. The obtained results establish different relationships between thenetwork 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. Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü

    MUSTAFA ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi

    Analysis of learning algorithms in neural networks

    SEVİNÇ BAKLAVACI

  4. Resource allocation mechanisms for end-to-end delay optimization of 5G URLLC services

    5G URLLC hizmetlerinin uçtan uca gecikme optimizasyonu için kaynak aktarım mekanizmaları

    HASAN ANIL AKYILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

    DR. İBRAHİM HÖKELEK

  5. Lifelong learning for auditory scene analysis

    İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme

    BARIŞ BAYRAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE