Nöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorAltuncu, Yasemin
dc.contributor.advisorKılıç, Recai
dc.contributor.authorKaraca, Zühra
dc.date.accessioned2022-02-22T13:33:04Z
dc.date.available2022-02-22T13:33:04Z
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022-01
dc.departmentNiğde ÖHÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractBu 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.
dc.description.abstractIn 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.
dc.identifier.citationKaraca, Z. 2022). Nöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar. (Doktora Tezi) Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11480/8696
dc.identifier.yoktezid709064
dc.language.isotr
dc.publisherNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectFitzHugh Nagumo nöron modeli
dc.subjectHindmarsh Rose nöron modeli
dc.subjectİzhikevich nöron modeli
dc.subjectNöral kuplaj
dc.subjectLyapunov kontrol yöntemi
dc.subjectGeri adımlamalı kontrol yöntemi
dc.subjectGeribeslemeli kontrol yöntemi
dc.subjectAlan programlanabilir kapı dizisi (FPGA)
dc.subjectFitzHugh Nagumo neuron model
dc.subjectHindmarsh Rose neuron model
dc.subjectIzhikevich neuron model
dc.subjectNeural coupling
dc.subjectLyapunov control method
dc.subjectBackstepping control method
dc.subjectFeedback contrl method
dc.subjectField programmable gate array (FPGA)
dc.titleNöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar
dc.title.alternativeAlternative approaches for synchronization and control applications in neuromorphological network structures
dc.typeDoctoral Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Nöromorfolojik ağ yapılarında senkronizasyon ve kontrol uygulamaları için alternatif yaklaşımlar.pdf
Boyut:
3.65 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu