Gecikmeli sinir ağlarının üstel kararlılığı
Exponential stabiliy of neural networks with delay
- Tez No: 573600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDAL KORKMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Gecikmeli Diferansiyel Denklemler, Lyapunov fonksiyon, Sinir ağları, Üstel kararlılık, Gecikmeli diferensiyel denklemler, Kararlılık, Lyapunov fonksiyonları, Differential Equations with Delay, Exponential stability, Lyapunov function, Neural Networks, Delay differential equations, Stability, Lyapunov functions
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Muş Alparslan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında; gecikmeli sinir ağlarının denge noktasının üstel karalılığı ele alındı. Birinci bölümde; denge noktasının üstel kararlılığı ve sinir ağları hakkında genel bir bilgi verilerek literatürde yapılan çalışmalar özetlendi. İkinci bölümde; çalışmada kullanılacak temel kavramlar verilerek Lyapunov metodu hakkında bilgi verildi. Üçüncü bölümde; gecikmeli sinir ağlarını modellendiren iki farklı diferansiyel denklem sisteminin denge noktasının üstel kararlılığı için yeter şartlar Lyapunov'un ikinci metodu kullanılarak elde edildi. Son bölümde; araştırmacılar için bazı denklem modellerinin denge noktasının global asimptotik kararlılığının araştırılması tavsiye edildi.
Özet (Çeviri)
In this thesis; the expnential stability of the equilibrium point of delayed neural networks was studied. In the first chapter; giving the basic properties of the exponential stability and the neural network, some results which are in the literature were introduced. In the second chapter; the basic notions and main idea about Lyapunov method were exhibited. In the third chapter; it was shown that the exponential stability of the equilibrium point of two different systems of differential equations that model delayed neural networks can be obtained by using the second method of Lyapunov. In the last chapter; for the reader to investigating the exponential stability of the equilibrium point of some equation models was advised.
Benzer Tezler
- Gecikmeli hücresel sinir ağlarının kararlılık analizi
Stabilty analysis of delayed cellular neural networks
SİBEL SENAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. SABRİ ARIK
- Gecikmeli yapay sinir ağı modellerinde üstel kararlılık analizi
Exponential stability analysis of delayed neural network models
EYLEM YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SABRİ ARIK
- Gecikmesi zamanla değişen yapay sinir ağlarının kararlılık analizi
Stability analysis of neural networks with time varying delays
TOLGA ENSARİ
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ARIK
- Gecikmeli yapay sinir ağlarının kararlılık analizi için genel bir yaklaşım
A general framework for stability analysis of delayed neural networks
EYLEM YÜCEL DEMİREL
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ARIK
- Stability analysis of neural networks with piecewise constant argument
Parçalı sabit argümanlı sinir ağlarının kararlılık analizi
MELTEM KARACAÖREN
Doktora
İngilizce
2017
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MARAT AKHMET
- Zaman gecikmeli elektrik güç sistemlerinin kararlılık analizi
Stability analysis of time delayed electrical power systems
ŞAHİN SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAFFET AYASUN