Bulanık yapay sinir ağlarının dinamik davranış analizi
Analysis of dynamical behaviour of fuzzy neural networks
- Tez No: 444168
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİBEL SENAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEYİR ÖZCAN SEMERCİ
- 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
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- A psychological assessment model on the commercial maritime transport sector
Ticari deniz taşımacılığı sektörüne ilişkin bir psikolojik değerlendirme modeli
CENK AY
Doktora
İngilizce
2024
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BAL BEŞİKÇİ
- Support vector regression based controller design methods for nonlinear systems
Lineer olmayan sistemler için destek vektör regresyon tabanlı kontrolör tasarım metodları
KEMAL UÇAK
Doktora
İngilizce
2016
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Genetik algoritmalar ve bulanık üyelik fonksiyonlarıyla hibrit Bayes yapay sinir ağları
Hybrid Bayesian neural networks with genetic algorithms and fuzzy membership functions
OZAN KOCADAĞLI
Doktora
Türkçe
2012
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NALAN CİNEMRE