Geri Dön

Gecikmeli sinir ağlarının üstel kararlılığı

Exponential stabiliy of neural networks with delay

  1. Tez No: 573600
  2. Yazar: VEYSEL GÜVEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDAL KORKMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Gecikmeli Diferansiyel Denklemler, Lyapunov fonksiyon, Sinir ağları, Üstel kararlılık, Differential Equations with Delay, Exponential stability, Lyapunov function, Neural Networks
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muş Alparslan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 37

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

  1. Gecikmeli sinir ağlarının kararlılığı

    Stability of neural networks with delay

    ŞAKİR ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikMuş Alparslan Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDAL KORKMAZ

  2. 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

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABRİ ARIK

  3. Zaman gecikmeli elektrik güç sistemlerinin kararlılık analizi

    Stability analysis of time delayed electrical power systems

    ŞAHİN SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAFFET AYASUN

  4. Stability analysis of time-delayed load frequency control systems with virtual inertia

    Sanal atalet momenti içeren zaman gecikmeli yük frekans kontrol sistemlerinin kararlilik analizi

    SUUD ADEMNUR HASEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAFFET AYASUN

  5. Gecikmeli yapay sinir ağı modellerinde üstel kararlılık analizi

    Exponential stability analysis of delayed neural network models

    EYLEM YÜCEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SABRİ ARIK