Variable structure systems based online learning algorithms for type-1 and type-2 fuzzy neural networks
Tip-1 ve tip-2 nüro bulanık sistem için değişken yapılı sistemler tabanlı çevrimiçi öğrenme algoritmaları
- Tez No: 297847
- Danışmanlar: PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Tip-2 bulanık mantık sistemleri, tip-1 bulanık mantık sistemlerine göre belirsizlikleridaha etkin bir şekilde modelleyebildiğinden bu sistemlere alternatif bir sistemolarak önerilmiştir. Bu tezde, tip-1 nüro-bulanık ağların eğitilmesinde kullanılan kaymakipli kontrol kuramı fikri, tip-2 nüro-bulanık ağların eğitilmesi için geliştirilmiştir. Önerilen yaklaşımda, hata fonksiyonunu sıfırlamak yerine, ağın öğrenme parametreleriöyle ayarlanacaktır ki, hata kararlı bir denklemi sağlamaya zorlanacaktır. Parametregüncelleme kuralları elde edilmiş ve öğrenme algoritmasnın kararlılığı Lyapunovkararlılık metodu ile kanıtlanmıştır. Önerilen öğrenme algoritmasının performansıservo sistem olan gerçek zamanlı bir laboratuvar düzeneğinde test edilmiştir. Benzetimve gerçek zamanlı deney sonuçlarından, tip-2 nüro-bulanık ağların, tip-1 nüro-bulanıkağlara oranla, belirsizliklere karşı daha gürbüz olduğu ve hesap açısından daha etkinolduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Type-2 fuzzy logic systems are proposed in the literature as an alternative totype-1 fuzzy logic systems because of their abilities to more eectively model ruleuncertainties. This thesis extends the idea of using the sliding mode control theory inthe training of type-1 fuzzy neural networks to type-2 fuzzy neural networks. In theapproach, instead of trying to minimize an error function, the weights of the networkare tuned by the proposed algorithm in a way that the error is enforced to satisfy astable equation. The parameter update rules are derived, and the convergence of theweights is proved by Lyapunov stability method. The performance of the proposedlearning algorithms is tested for both type-1 and type-2 fuzzy neural networks on areal-time laboratory servo system. Simulation and experimental results indicate thatthe proposed type-2 fuzzy neural network with the proposed learning algorithm is morerobust to uncertainties and computationally eective than its type-1 fuzzy counterpart.
Benzer Tezler
- Eğitimsel veri madenciliği ve bir uygulaması
Educational data mining and an application
YASEMİN YAKUPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Ekstremum arama metodu ve elektrik sürücü sistemlerinde uygulamaları
Ekstremum seeking control and applications in electric drive systems
MEHMET ZAFER ONAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Development of new learning algorithms for spiking neural networks
Darbeli yapay sinir ağları için yeni öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi
YEŞİM ÖNİZ
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA OKYAY KAYNAK
- Bilgi güvenliği eğitimine yönelik uyarlanabilir öğrenme ortamının geliştirilmesi
Development of an adaptive learning system about information security education
ONUR CERAN
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERÇİN KARATAŞ
- Bulut Tabanlı Çevrimiçi Öğrenme Ortamında Etkinlik Öneri Sistemi Tasarımı: Eğitimsel Veri Madenciliği Uygulaması
Activity Suggestion System Design In Cloud Based Online Learning Environment: Educational Data Mining Application
HAKAN KÖR
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY