Mikrodalga transistörlerin yapay zeka tabanlı gürültü modellemesi
Artificial intelligence based noise modeling of microwave transistor
- Tez No: 503793
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. UFUK ÖZKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
Bu tez çalışmasında mikrodalga mühendisliğinde önemli olan transistör gürültü parametrelerinin optimizasyonu için yeni bir yöntem önerilmiştir. Modellerin özellikleri göre eğitim verisinin herbir elemanı model performansını olumlu yönde etkilememektedir. Dolayısıyla oluşturulan modellerin eğitilmesinde eğitim verisi elemanlarının herbiri modelin performansını attırıcı özellik taşımamaktadır. Performansı azaltıcı elemanları eğitim verisinden çıkarılarak oluşturulacak yeni eğitim verisi hem eğitim verisinin azalmasına hemde performansın artmasına sebep olacaktır. Önerilen modellerle mevcut eğitim verisini azaltarak yeni performansa katkısı negatif olan elemanları eğitim verisinden çıkararak performans arttırılmışıtır. Dördüncü bölümde bu konu hakkında yapılan iki çalışma ile kıyaslama yapılarak yöntemin diğer çalışmalara nazaran daha başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, a new method for optimizing transistor noise parameters, which is important in microwave engineering, has been proposed. According to the specifications of the models, each element of the training data does not affect the performance of the model positively. Therefore, in training the created models, each of data elements doesn't feature to increase the performance of the model. The new training data to be created by taking performance reducing components out of training data will lead to not also decrease of training data but also increased performance. By removing the elements, which have negative contribution to performance with decrease of existing traning data suggested models, from traning data, performance is improved. In the fourth chapter, by comparing the two studies on this subject, the method is obseved to be more successful than other studies.
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
- 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
- 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
HAKAN KALAYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
DR. PEYMAN MAHOUTİ