KAOTİK YAPAY SİNİR AĞLARININ ANALİZİ VE SİSTEM MODELLEME

Abstract

Bu tez çalışmasında, kaotik hücrelerin çeşitli yöntemlerle kaotik davranışları incelenmiştir. Tek girişli - tek çıkışlı ve çok girişli - çok çıkışlı olmak üzere iki farklı doğrusal olmayan dinamik sistemin düz ileri beslemeli, öz geri beslemeli, tam geri beslemeli ve kaotik yapay sinir ağları ile modelleme performansı belirlenmiştir. Kaotik YSA modellerin, ileri beslemeli YSA modellere göre daha az girişe ihtiyaç duymakla birlikte sistem modellemede etkili olduğu belirlenmiştir.

In this thesis, chaotic responses of the chaotic neurons are determined using the various methods. Identification performance of the various neural network models such as feedforward, self feedback, fully recurrent and chaotic neural network is determined for two different nonlinear dynamic systems which are single input-single output and multiple inputs-multiple outputs. Chaotic neural network model needs less input than the feed forward neural model and it is shown that they can be effectively used for system modeling.