Çoklu zaman gecikmeli Hopfield yapay sinir ağlarının robust kararlılık analizi
Robust stability analysis of Hopfield neural networks with multiple time delays
- Tez No: 776089
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM FAYDASIÇOK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu tez çalışmasında sistem denklemlerinin çoklu zaman gecikmeleri içerdiği ve sistem matrislerinin normlarının sınırlı olduğu Hopfield yapay sinir ağı modellerinin robust kararlılık analizi gerçekleştirilecektir. Bu tezin ana amacı, belirsizlik içeren sistem matrislerinin normları için alternatif yöntemler kullanılarak Hopfield yapay sinir ağı modellerinin robust kararlılık analizinde yeni yeterli koşullar elde etmektir. Bu tez çalışmasında elde edilecek kararlılık koşulları iki aşamada gerçeklenecektir. Birinci aşamada, Homomorfizm teoremleri kullanılarak çoklu zaman gecikmeli Hopfield yapay sinir ağlarının denge noktasının varlığı ve tekliğini, gecikme parametrelerinden bağımsız olarak sağlayan yeni yeterli koşullar elde edilecektir. İkinci aşamada ise, Lyapunov kararlılık teoremleri yardımıyla, denge noktasının varlığını ve tekliğini sağlayan koşulların aynı zamanda sistemin denge noktasının global asimptotik kararlılığını da sağladığı gösterilecektir. Bu tez kapsamında, çoklu zaman gecikmeli Hopfield yapay sinir ağları için elde edilecek olan global robust kararlılık koşulları, sayısal örnekler kullanılarak daha önce literatürde yayınlanmış olan benzer kararlılık sonuçları ile karşılaştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, robust stability analysis of Hopfield artificial neural network models will be performed where the system equations with multiple time delays and the norms of the system matrices are bounded. The main purpose of this thesis is to obtain new sufficient conditions for robust stability analysis of Hopfield artificial neural network models by using alternative methods for the norms of system matrices containing uncertainty. The stability conditions to be obtained in this thesis will be realized in two stages. In the first step, by using Homomorphism theorems, new sufficient conditions will be obtained that ensure the existence and uniqueness of the equilibrium point of multiple time-delayed Hopfield artificial neural networks independently of the delay parameters. In the second stage, with the help of Lyapunov stability theorems, it will be shown that the conditions that ensure the existence and uniqueness of the equilibrium point also ensure the global asymptomatic stability of the equilibrium point of the system. In this thesis, global robust stability conditions for multiple time delay Hopfield artificial neural networks will be compared with similar stability results previously published in the literature using numerical examples.
Benzer Tezler
- 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 multiple time-delay systems and design of time-delay filters
Çoklu zaman gecikmeli sistemlerin kararlılık analizi ve gecikme tabanlı filtre tasarımı
BARAN ALİKOÇ
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- H-infinity controller design for uncertain multiple-time-delay systems
Çoklu-zaman-gecikmeli belirsiz sistemler için H-sonsuz denetleyici tasarımı
HAKKI ULAŞ ÜNAL
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTUĞ İFTAR
- Zaman gecikmeli cohen-grossberg yapay sinir ağlarının robust kararlılık analizi
Robust stability analysis of cohen-grossberg neural networks with time delays
MUHAMMET MERT KETENCİGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Matematikİstanbul ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM FAYDASIÇOK
- 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