Nöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar
Yükleniyor...
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tezde, FitzHugh Nagumo (FHN) Hindmarsh Rose (HR) ve Izhikevich nöron modelleri kullanılarak nöral topluluklar oluşturulmuştur. Bu nöron modelleri sırasıyla elektriksel ve kimyasal bağlantı türleri kullanılarak çift yönlü bağlantı ile birbirine bağlanmıştır. İlk olarak, elektriksel ve kimyasal bağlantı türleri için ayrı ayrı herhangi bir kontrol yöntemi kullanılmadan, sinaptik ağırlık değişiminin senkron ateşleme üzerindeki etkileri ele alınmıştır. Kuplajlanan nöronlar arasındaki senkronizasyon durumları, standart sapma sonuçları kullanılarak gözlemlenmiştir. Bu çalışmada, Lyapunov, geri adımlamalı ve geri beslemeli senkronizasyon kontrol yöntemleri hem elektriksel hem de kimyasal olarak eşleştirilmiş nöronlara uyarlanmıştır. Sonrasında, denetleyici yapılarının etkinlikleri için, kuplajlı nöronların membran potansiyelleri arasındaki genlik ve faz farkları, alternatif bir hata fonksiyonu kullanılarak hesaplanmıştır. Son olarak FHN ve Izhikevich nöron modelleri ayrı ayrı alan programlanabilir kapı dizisi (FPGA) cihazı ile gerçeklenmiştir.
In this thesis, neural ensembles were constructed using the FitzHugh Nagumo (FHN), Hindmarsh Rose (HR) and Izhikevich neuron models. These neuron models are interconnected by a bidirectional using electrical and chemical link types, respectively. First, the effects of synaptic junction weight variation on synchronous firing are discussed without using any control method separately for electrical and chemical junction types. The synchronization states between the coupled neurons were observed using the standard deviation results. In this study, Lyapunov, backstepping, and feedback synchronization control methods are applied to both electrically and chemically coupled neurons. Then, the amplitude and phase differences between the membrane potentials of the coupled neurons for the activities of the controller structures were calculated using an alternative error function. Finally, FHN and Izhikevich neuron models were implemented separately with field programmable gate array (FPGA) device.
In this thesis, neural ensembles were constructed using the FitzHugh Nagumo (FHN), Hindmarsh Rose (HR) and Izhikevich neuron models. These neuron models are interconnected by a bidirectional using electrical and chemical link types, respectively. First, the effects of synaptic junction weight variation on synchronous firing are discussed without using any control method separately for electrical and chemical junction types. The synchronization states between the coupled neurons were observed using the standard deviation results. In this study, Lyapunov, backstepping, and feedback synchronization control methods are applied to both electrically and chemically coupled neurons. Then, the amplitude and phase differences between the membrane potentials of the coupled neurons for the activities of the controller structures were calculated using an alternative error function. Finally, FHN and Izhikevich neuron models were implemented separately with field programmable gate array (FPGA) device.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
FitzHugh Nagumo nöron modeli, Hindmarsh Rose nöron modeli, İzhikevich nöron modeli, Nöral kuplaj, Lyapunov kontrol yöntemi, Geri adımlamalı kontrol yöntemi, Geribeslemeli kontrol yöntemi, Alan programlanabilir kapı dizisi (FPGA), FitzHugh Nagumo neuron model, Hindmarsh Rose neuron model, Izhikevich neuron model, Neural coupling, Lyapunov control method, Backstepping control method, Feedback contrl method, Field programmable gate array (FPGA)
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Karaca, Z. 2022). Nöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar. (Doktora Tezi) Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde
