Geri Dön

Fault detection in combinational circuits by neural networks

Belleksiz devrelerde nöral ağlar ile hata bulma

  1. Tez No: 35499
  2. Yazar: MESUT MURAT ARSLAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Hata Bulma ve Teşhisi, Nöral Ağlar, Belleksiz Devre, Geri- Yayılma, Tekli Takılma Hataları
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 203

Özet

ÖZ BELLEKSİZ DEVRELERDE NÖRAL A?LAR İLE HATA BULMA ARSLAN, Mesut Murat Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Müh. Ana Bilim Dalı Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Uğur HALICI Ocak 1994, 192 Sayfa Nöral ağlar kullanılarak belleksiz devrelerin hata tespiti üzerinde çalışıldı. Belleksiz devrelerdeki tekli takılma hatalarının bulunması için nöral gözlemciler denilen üç farklı nöral ağ mimarisi önerilmiştir. Nöral gözlemci devrede hata olduğuna karar vermek için, tanıma ve test hatası denilen iki çıktı üretir. Tanıma, nöral gözlemcinin uygulanan girdi örüsünü ne kadar tanıdığını gösteren bir ölçüdür, yani girdi örüsünün sisteme ne kadar sık uygulandığını gösterir. Test hatası, nöral gözleyicinin içindeki nöral ağın ürettiği değerlerin, belleksiz devre üzerindeki gerçek değerlere olan yakınlığının ölçüsüdür, ve büyük test hata değerleri bunların aynı olmadığını gösterir. Eğer test hatası büyükse, o zaman devrede hatanın olduğuna karar vermek için tanıma değerine bakılır. Eğer test hatası ve tanıma değerlerinin her ikisi de büyükse, devrenin hatalı olduğuna karar verilir. Nöral gözlemcinin içerisinde bulunan nöral ağ, geri-yayılma algoritması kullanılarak eğitilir. Öğrenme devresinden sonra, belleksiz devreye bazı tekli takılma hataları konularak önerilen modeller test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT FAULT DETECTION IN COMBINATIONAL CIRCUITS BY NEURAL NETWORKS ARSLAN, Mesut Murat M.Sc. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Uğur HALICI January 1994, 192 pages The fault testing of the combinational circuits is studied by using neural networks. Three different neural network architectures called neural observer are proposed for the detection of stuck-at faults in combinational circuits. The neural observer produces two outputs called the familiarity and the test error to decide on the existence of a fault in the circuit. Familiarity is a measure indicating how familiar the neural observer is, to the applied input pattern, that is how frequently an input pattern is applied to the system. Test error is a measure to find out how close the values produced by the neural network inside the observer are, to the actual values on the combinational circuit, a large value of test error indicating they are not the same. If test error is high, then the familiarity is checked to decide on the existence of a fault in the circuit. If both test error and familiarity are high, we conclude that the circuit is faulty. Neural network of the neural observer is trained by using the back-propagation algorithm. After the learning phase, the propesed models are tested by assigning some stcuk- at faults in the combinational circuits. Keywords : Fault Detection and Diagnosis, Neural Networks, Combinational Circuit, Back- propagation, stuck-at faults Science Code : 619.01.03 11

Benzer Tezler

  1. Tez No

    542728

    Silah seslerinin konvolüsyonel yapay sinir ağları ile sınıflandırılması ve atıcı konum tespitinin yapılması

    Classification of weapon sounds with convolutional neural networks and detection of shooter location

    İLYAS ÖZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ FINDIK

  2. Tez No

    851150

    Kuantum hesaplama modellerinde derin öğrenme tabanlı devre analizi ve hata tespit yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of deep learning based circuit analysis and fault detection methods in quantum computing models

    REYHAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN YAMAN

  3. Tez No

    418996

    Hataya bağışıklı mikroişlemci tasarımı

    Fault tolerant microprocessor design

    BUSE USTAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN

  4. Tez No

    224062

    Gamma-ray detector array

    Gama ışını algılayıcısı serisi

    EKREM OĞUZHAN ANGÜNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Bölümü

    DOÇ. DR. CENAP Ş. ÖZBEN

  5. Tez No

    355103

    Kavşak kontrol cihazlarında arıza dedeksiyonu

    Başlık çevirisi yok

    BEDRİ ZAFER GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Teknik EğitimMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜL VAYVAY

Geri Dön