Mikrodalga transistorların yapay sinir ağları modellemeleri için optimum eğitim veri mimarisi
The optimum training data structure for modelling of microwave transistors using artificial neural networks
- Tez No: 432152
- Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ, DR. PEYMAN MAHOUTİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Bu çalışma kapsamında mikrodalga devre tasarımlarında çok önemli bir yer kaplayan mikrodalga transistorlarının Yapay Sinir Ağları ile modellenmeleri için en uygun eğitim veri mimari secimi incelenmiştir.Farklı gerilim akım besleme değerleri için üretici firma tarafından sağlanmış olan olçum verilerinin geniş bantlı bir transistor modeli oluşturmak için kullanılmıştır. Öncelik ile sadece akım gerilim frekans bilgilerinin ağların girişine uygulanması ile oluşturulan modellerin performansları incelendi. Daha sonra akım değerlerinin farklı bölgelere ayrılarak ağlar eğitilmiştir. Böylelikle, çok basit ve verimli bir şekilde YSA modellerinin genel performansının artırılması sağlanmıştır
Özet (Çeviri)
herein, the optimum training data structure for modelling of microwave transistors using artificial neural networks is studied. The experimental data for different supply voltage and current values of microwave transistors given by manufacturers are used to create a wideband ANN model. Firstly, only supply voltage, current and the frequency values of the transistor data is given and the performance of the models are analysed. Then, the current value of the training data is divided into different regions. Thus by this mean, it is possible to increase the overall performance of the ANN models easily and efficiently.
Benzer Tezler
- Geniş çalışma bölgeli transistörlerin tek bir çok katmanlı algılayıcı ile modellenmesi
Design of wide operation range microwave transistors with a single multilayer perceptron network
EREN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
- Yapay sinir ağları ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi
Yapay sinir ağlari ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi
AHMET ULUSLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
- Mikrodalga transistörlerin yapay zeka tabanlı gürültü modellemesi
Artificial intelligence based noise modeling of microwave transistor
SÜLEYMAN ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UFUK ÖZKAYA
- 2-18Gh2 Mmic distributed amplifiers
2-18Gh2 Düzeyinde monolitik tümleşik dağıtılmış yükseltici devreleri
SANLI ERGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH ATALAR
- Performance assessment of nonlinear active devices to design broadband microwave power amplifiers via virtual gain optimization
Doğrusal olmayan aktif elemanların performans analizi ve sanal kazanç optimizasyonuyla genişbandlı mikrodalga güç kuvvetlendiricisi tasarımı
SEDAT KILINÇ
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SERDAR ÖZOĞUZ
PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN