Geri Dön

Development of new learning algorithms for spiking neural networks

Darbeli yapay sinir ağları için yeni öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi

  1. Tez No: 371835
  2. Yazar: YEŞİM ÖNİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA OKYAY KAYNAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yapay sinir ağlarında (YSA) sıklıkla kullanılan gradyan tabanlı öğrenme algoritmalarının temel eksiklikleri, yavaş yakınsama hızları ve hata fonksiyonunun sadece yerel minimuma indirilmesinin garanti edilmesi olarak sıralanabilir. Değişken Yapılı Sistemler kuramının gürbüzlüğünü vurgulayan çalışmalar, YSA'nın eğitiminde kayma kipli denetim kuramı tabanlı öğrenme algoritmalarının kullanımını desteklemiştir. Bu tez çalışmasında, dinamik sistemlerin tanımlanmasında ve denetiminde kullanılmak üzere Darbeli Yapay Sinir Ağları (DYSA) için değişken sistemler kuramı temelli öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi ele alınmıştır. Parametrelerin güncelleme kurallarının saptanmasında Lyapunov kararlılık yöntemi kullanılmıştır. DYSA'nın parametrelerinin kararlı ve hızlı bir şekilde uyarlanması önerilen algoritmanın en önemli iki özelliğidir. YSA, sistemin girişleri ile çıkışları arasında bir ilişki kurmakta oldukça başarılı olmalarına karşın kara kutu olarak düşünülebilirler. Öte yandan, bulanık mantık sistemleri herhangi bir çıktıya hangi girişleri nasıl kullanarak ulaştıklarını açıklamak konusunda oldukça iyi olmakla beraber, uzman bilgisi gerektirmektedirler. Eğer bu bilgi eksik, yanlış veya çelişkili ise bulanık sistemlerin uyarlanması gerekir. Önerilen bulanık DYSA yapısında, DYSA bu uyarlama işlemini otomatikleştirmek ve başarımı artırırken geliştirme zamanını ve maliyetini önemli ölçüde azaltmak için kullanılmışlardır. Uyarlama kuralları, evrensel kararlılık problemini ortadan kaldırmak için değişken yapılı sistemler kuramı kullanılarak belirlenmiştir. Geliştirilen algoritmalar kilitlenmeyen fren sisteminde (KFS) kayma değerinin kontrolünde ve 2 eksenli SCARA tipi robotun pozisyon kontrolünde başarıyla uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

The main shortcomings with the gradient descent-based learning algorithms used for neural networks are that the convergence speed is relatively slow and the algorithm can be easily trapped into a local optimum. The studies that demonstrate the robustness of variable structure control have motivated the use of the sliding mode control approach in the training of Arti cial Neural Networks (ANNs). In this dissertation, the development of a Spiking Neural Network (SNN) with a novel variable structure systems (VSS)-based learning algorithm is considered for the identi cation and control of dynamic plants. The parameter update rules are derived based on the Lyapunov stability method. Stable online tuning of the neurocontroller parameters and a fast learning speed are the prominent characteristics of the proposed algorithm. Neural networks are very e ective in implementing a mapping between the inputs and outputs of a system, but they have a black box nature. On the other hand, fuzzy logic systems are good at explaining how they reach their decisions but they require expert knowledge. If the knowledge is incomplete, wrong or contradictory, then the fuzzy system must be tuned. In the proposed fuzzy SNN (FSNN) structure, SNN is utilized to automate this process and substantially reduce development time and cost while improving performance. The update rules have been derived based on the VSS theory to avoid global stability problems. The developed algorithm has been successfully implemented for the wheel slip regulation of an Antilock Braking System (ABS) and trajectory control of a two-dof SCARA manipulator.

Benzer Tezler

  1. Echo state network ile sistemlerin modellenmesi

    System modeling using echo state network

    SELİN YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  2. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  3. Türkiye'de ihracatın finansmanı

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET BAHA KARAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    EkonomiGazi Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansman Ana Bilim Dalı

  4. Sanayi politikaları ve planlı dönemde imalat sanayine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    AHMET CAFOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    EkonomiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALÇIN EROL