Geri Dön

Bulanık yapay sinir ağlarının dinamik davranış analizi

Analysis of dynamical behaviour of fuzzy neural networks

  1. Tez No: 444168
  2. Yazar: NİLAY SALT
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİBEL SENAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bu tez çalışmasında bulanık hücresel sinir ağlarının modelleri, bu modellerde kullanılan kararlılık analizi yöntemleri ve kararlılık analizinde önemli bir yeri olan Lyapunov fonksiyonları incelenerek dinamik davranış analizi yapılmıştır. Tez çalışması kapsamında bulanık hucresel sinir ağlarının kararlılığı ile ilgili literatürdeki tüm çalışmalar taranmış, çalışmalar ilk olarak modellere ayrıştırılmış ve detaylı modelleri sunulmuştur. Daha sonra her bir model için kullanılan kararlılık yöntemleri çıkarılmış ve Lyapunov Teoremini kullanan çalışmaların ayrı bir analizi yapılarak özel olarak ele alınmıştır. Bulanık hücresel sinir ağlarının literatüre kazandırıldığı ilk günden, günümüze kadar (1996- 2015 yılları arasında) kararlılık analizi ile ilgili yapılmış tüm çalışmaları içeren detaylı bir survey çalışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis studies models of fuzzy cellular neural networks, stability analysis methods used in these models, and Lyapunov Functions as an important part of stability analysis methods for a dynamic behavior analysis. The thesis surveyed all studies related to the stability of fuzzy cellular neural networks, followed by breaking down the studies according to the model used and detailing the model itself. Then for each model, the stability analysis method was identified and studies using Lyapunov Theorem were separately analysed with a special emphasis. This culminated in a survey of all studies carried out since the introduction of fuzzy artificial neural networks into the literature up to date (between 1996-2015).

Benzer Tezler

  1. Zaman gecikmeli takagi-sugeno bulanık Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarının kararlılık analizi

    Stability analysis of takagi-sugeno fuzzy Cohen-Grossberg neural networks with time delays

    SAMET BARIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEYİR ÖZCAN SEMERCİ

  2. Intelligent control system design and deployment for fuel cell air supply systems

    Yakıt pili hava besleme sistemleri için akıllı kontrol sistemi tasarımı ve uygulamaya alınması

    FATİH KENDİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUFAN KUMBASAR

  3. A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector

    Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli

    CENK AY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ

  4. Neuro-Fuzzy variable structure control of robotic manipulators

    Robot kollarının bulanık yapay sinir ağları ile değişken yapılı kontrolu

    HASAN PALAZ

  5. Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks

    Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu

    ÖMER ZEKİ GÜRSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ