Gecikmesi zamanla değişen yapay sinir ağlarının kararlılık analizi
Stability analysis of neural networks with time varying delays
- Tez No: 282842
- Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ ARIK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- 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
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- 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
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Lifelong learning for auditory scene analysis
İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme
BARIŞ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE