Geri Dön

Yapay nöron ağı modelleri

Artifical neural network models

  1. Tez No: 35854
  2. Yazar: MAHMUT H ERDEM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YUSUF ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay nöron ağlan, Nörobilgisayar, Adaptif sistemler, İlişkili bellek, Sınıflandırma, Optimizasyon, Yapay sinir ağları, Artificial neural networks, Neurocomputing, Adaptive systems, Associative memory. Classification, Optimization
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV ÖZET YAPAY NÖRON AĞI MODELLERİ ERDEM, Mahmut H. Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Doç. Dr. Yusuf Öztürk Haziran 1994, 67 sayfa Bu tezde yeni ve radikal bir hesaplama yöntemi olan Yapay nöron ağı modelleri anlatılmıştır. Biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek geliştirilen YNA'lar son yıllarda oldukça popülerite kazanmış ve birçok alana uygulanmıştır. Tezin ana hedefi yeni YNA modelleri geliştirmektir. Bu kapsamda 6 ayn model geliştirilmiş ve 4. bölümde bu yapılar tanıtılmıştır. Tez, tümüyle teorik bir çalışma içerir. Ancak, matematiksel modellerin analitik yorumlarının yetersiz kaldığı birçok.yerde bilgisayar simulasyonları yapılmıştır. Simulasyonlara ilişkin bilgisayar programlan gibi detaylar anlatılmamış, yalnızca sonuçlara değinilmiştir. 3. bölümde daha önce başka araştırmacılar tarafından geliştirilen yapılar tanıtılmıştır. Bu bölümün popüler YNA'ların tamunu yanında geliştirdiğimiz modellerin benzer işleve sahip modellerle karşılaştırılmasına olanak sağlayacağı düşünülmüştür.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODELS ERDEM Mahmul H. M.S. Thesis in Computer Engineering Supervisor : Assoc. Prof. Yusuf Öztürk June 1994, 67 pages In this thesis, a new and radical computing model, artificial neural networks, is introduced. ANNs, which have been developed by inspirations from biological nervous system, have gained popularity in recent years and applied to various engineering problems. The theme of the thesis is to develop new ANN models. In this context 6 different structures have been developed and these are explained in chapter 4. The thesis conlaines a fully theoretical study. However, many computer simulations have been performed whenever a formal analysis of the mathematical model is insufficient. Aside from the details of the simulations, results are given in a ^ comprehensive manner.. Chapter 3 introduces ANNs which are developed by other researchers. This chapter is intended both to serve as an introduction to various popular ANNs and to give the reader the oppurtunity to compare our models to models of similar functionality.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    15520

    Isolated word recognition using time-delay neural networks

    Zaman gecikmeli nöron ağları kullanılarak ayrık sözcük tanıma

    ALP ALİM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. NEŞE YALABIK

  2. Tez No

    16779

    An Approach to knowledge representation with neural networks using an extended backpropagation learning para digm

    Başlık çevirisi yok

    WALİD ABU-SALAMEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET R. TOLUN

  3. Tez No

    95083

    Yapay sinir ağı yardımıyla desen tanıma ve bulunan düzeltme fonksiyonunun incelenmesi

    Pattern recognition by using artificial neural networks and examination of the found correction function

    AYŞEGÜL ERKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SİVRİ

  4. Tez No

    35705

    Short term load forecastingusing GLVQ algorithm cascaded with a supervised ann.

    Öğretilmiş yapay nöron ağları ile GLVQ algoritmasını kullanarak kısa dönem yük tahmini

    BENGÜ BALA BALYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMET ERKMEN

  5. Tez No

    35587

    Transient stability analysis by using artificial neural networks

    Yapay nöron ağları kullanarak transient stabilite analizi

    EMİN ULUÇAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SEVAİOĞLU

Geri Dön