Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/19687
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorSemerci, Neyir Özcan-
dc.contributor.authorBarış, Samet-
dc.date.accessioned2021-04-14T08:27:25Z-
dc.date.available2021-04-14T08:27:25Z-
dc.date.issued2019-02-26-
dc.identifier.citationBarış, S. (2019). Zaman gecikmeli takagi-sugeno bulanık Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarının kararlılık analizi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/19687-
dc.description.abstractBu tez çalışmasında, çoklu zaman gecikmeli Takagi-Sugeno tipi bulanık tabanlı Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarının global asimtotik kararlılık özellikleri incelenmiştir. Bu analizde kararlık koşullarının gecikmeden bağımsız olmasını sağlayan uygun Lyapunov fonksiyonelleri kullanılmıştır. Nöron aktivasyon fonksiyonu olarak Lipschitz fonksiyonları seçilmiştir. Cohen-Grossberg tipi yapay sinir ağlarının dinamik modelinde yer alan davranış ve kuvvetlendirici fonksiyonları için de bazı varsayımlarda bulunulmuştur. Lyapunov'un doğrudan yaklaşımı kullanılarak yapılan kararlılık analizi sonucunda, denge noktasını global asimtotik kararlı yapan gecikme parametresinden bağımsız yeni yeterli bir kararlılık koşulu sunulmuştur. Elde edilen koşul sadece sinir ağının sistem parametrelerine bağlı olarak ifade edilmiştir. Bu nedenle, bu tez çalışmasında kullanılan yapay sinir ağı modelinin denge ve kararlılık özellikleri, bazı özel matris sınıflarının temel özellikleri kullanarak kolaylıkla doğrulanabilir. Tez çalışmasının son kısmında ise sayısal bir örnek verilerek elde edilen sonuçların uygulanabilirliğini gösterilmiştir.tr_TR
dc.description.abstractThis thesis investigates the problem of the global asymptotic stability of the class of Takagi-Sugeno Fuzzy Cohen-Grossberg neural networks with multiple time delays. By constructing a suitable fuzzy Lyapunov functional, a new delay-independent sufficient condition for the global asymptotic stability of the equilibrium point for delayed Takagi-Sugeno Fuzzy Cohen-Grossberg neural networks with respect to the Lipschitz activation functions is presented. The obtained condition only relies on the network parameters of the neural system. Therefore, the equilibrium and stability properties of the neural network model considered in this paper can be easily verified by exploiting some basic properties of some certain classes of matrices. A constructive numerical example is also given to show the applicability of the proposed stability results at the end of the thesis.en_US
dc.format.extentVIII, 64 sayfatr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectTakagi-sugeno bulanık sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectCohen-grossberg sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectGecikmeli sistemlertr_TR
dc.subjectLyapunov fonksiyonelleritr_TR
dc.subjectTakagi-sugeno fuzzy neural networksen_US
dc.subjectCohen-grossberg neural networksen_US
dc.subjectDelayed systemsen_US
dc.subjectLyapunov functionalsen_US
dc.titleZaman gecikmeli takagi-sugeno bulanık Cohen-Grossberg yapay sinir ağlarının kararlılık analizitr_TR
dc.title.alternativeStability analysis of takagi-sugeno fuzzy Cohen-Grossberg neural networks with time delaysen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.contributor.departmentBursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.tr_TR
Appears in Collections:Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
544355.pdf1.81 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons