Yapay sinir ağları ile lineer olmayan elemanların modellenmesi
Modeling of nonlinear component, using artificial neural networks
- Tez No: 83944
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAKUP DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan elemanlar, Sistem modelleme, Yapay sinir ağları, Nonlinear components, System modelling, Artificial neural networks
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE LİNEER OLMAYAN ELEMANLARIN MODELLENMESİ Remzi TUNTAŞ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 1999, Sayfa : 59 Bu tezde yapay sinir ağlan ile lineer olmayan elemanların ve sistemlerin modellemesi parça parça lineerlik yaklaşımı kullanılarak sunulmuştur. Bu yaklaşıma göre lineer olmayan elemanlar;anahtarlar,kaynaklar ve lineer elemanlardan oluşan eş değer devrelerle modellenmektedir. Bu modellemede parça-parça lineer bir sistemin analizine daha uygun olan ileri yön yapay sinir ağlan ile geriye yayınım algoritması kullanılmıştır. Ayrıca yukarda anlatılanları gerçekleştirmek için YPMA isimli bir bilgisayar programı hazırlanmıştır. Bu çalışmanın özelliklerini ortaya koyabilmek için değişik örnekler üzerinde çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Master Thesis MODELLING OF NONLINEAR COMPONENT, USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Remzi TUNTAŞ Fırat University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Engineering 1999, Page : 59 In this thesis, the artificial neural networks have been used to model nonlinearity in the systems by use of piecewise-linear approximation. This approximation is b ased on modelling nonlinear components by use of equivalent circuit which contains switches, sources and linear components. In this study forward ANN which is convenient to analyse piecewise-linear systems has been applied by use of back probagation algorithm. In order to constraint the method so far described YPMA named computer programing with Turbo C++ has been developed. There are different example have been studies to demonstrate the use of tins method in general.
Benzer Tezler
- Analysis of linear motion systems with emphasis on positioning control of pneumatic linear drive using on/off electrovalves
Başlık çevirisi yok
ALİ KEREM DOĞUERİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NEJAT TUNCAY
- Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü
Motion control of robots with artificial neural networks
HAKAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET KUZUCU
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- İkili yapay sinir ağları için bir öğrenme algritması
A Learning algorithms for binary neural networks
ERSAN ALFAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- İki boyutlu yapısal olmayan ağların adaptasyonu
Adaptive remeshing on two dimensional unstructured meshes
SERDAR DİLAVER