Chua devresinin yapay sinir ağı ile modellenmesi

Bu makalede, kaos tabanlı çalışmalarda temel olarak kullanılan Chua devresinin yapay sinir ağı ile modellenmesi yapılmıştır. Gerçekleştirilen model yapısı, üç girişe ve üç çıkışa sahiptir. Girişler, Chua devresinin durum değişkeleri olup, çıkışlar ise bu durum değişkenlerinin bir sonraki durumu olarak ele alınmıştır. Chua devresi ile ilgili klasik modelleme çalışmalarında, matematiksel denklemler kullanılarak durum değişkenleri tanımlanmaktadır. Bu durumda, elde edilen matematiksel modellerin karmaşıklığı yapılacak olan analiz çalışmalarını güçleştirmektedir. Bu çalışmada ise, elde edilen model yapay sinir ağı tabanlı olduğundan, karmaşık yapıların analizine kolaylık getirmektedir. İstendiğinde farklı giriş-çıkış ilişkileri yeniden eğitim yapılarak modele öğretilebilmektedir. Bu sayede uyarlamalı bir Chua modeli elde edilmektedir. Çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı kullanılarak elde edilen Chua devresi modeli test edilerek modelin başarımı grafiksel olarak sunulmuştur.

Modeling Chua's circuit by using artificial neural network

In this paper, Chua's circuit which is basically used in chaos studies modeled based on Artificial Neural Network. The realized model has three inputs and three outputs. The model inputs are state variables of Chua's circuit and the model outputs are iterative version of these inputs. In traditional studies related to modeling of Chua's circuit, state variables are described by mathematical equations. In this case, analysis studies become harder because of these mathematical models. The realized model is based on neural network so it is getting easier to analysis complex systems. Different input-output relations can be teaching to the model by new training. An adaptive Chua's circuit model is obtained by this proposed method. The computational efficiency and accuracy of multi layer feed forward neural network of Chua's circuit model is tested and these results are shown graphically.

___

  • 1. Hanbay, D., Türkoğlu, İ., ve Demir, Y., (2006). Varikap Diyotun Uyarlamalı Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi İle Modellenmesi, ASYU-Akıllı Şist. Yenilikler ve Uyg. Smp., İstanbul, 19-21.
  • 2. Türk, M., (2004). Çok Modlu Kaotik Davranışların Benzetimi, Doktara Tezi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 83s.
  • 3. Gülten, A., Türk M., (2003). Examination of chaotic behaviours using bond graph model, Journal of the Franklin Institute, 340 (6-7), 415- 422.
  • 4. Kennedy, M.P., (1993). Three Steps to Chaos- Part I: Evolution, IEEE Transaction on Circuits and Systems, 40(10), 640-656.
  • 5. Elwakil, A.S., and Kennedy, M.P., (2000). Improved Implementation of Chua's Chaotic Oscillator Using Current Feedback Op Amp, IEEE Trans. Circuits Syst., 47(1), 76-79.
  • 6. Chua, L. O., Roska Tarnas, (2002). Cellular neural networks and visual computing, Cambridge University Press, ISBN: 0-521- 65247-2
  • 7. Cannas, B., Cincotti S., Marchesi M., Pilo F., (2001). Learning of Chua's circuit attractors by locally recurrent neural networks, Chaos, Solitons, & Fractals, 12 (11), 2109-2115.
  • 8. Özkurt, N., Savacı, F.A., (2006). The implementation of nonlinear dynamical systems with wavelet network AEU - International Journal of Electronics and Communications, 60 (5), 338-344.
  • 9. Tao Yang, Lin-Bao Yang and Chun-Mei Yang, (1998). Application of neural networks to unmasking chaotic secure communication, Physica D: Nonlinear Phenomena, 124 (1- 3),248-257.
  • 10. Kiliç, R., (2006). Experimental study on impulsive synchronization between two modified Chua's circuits • Nonlinear Analysis: Real World x Applications, 7 (5), 1298-1303.
  • 11. Hwang, C.C., Hsieh, J.Y., Lin, R.S., (1997). A linear continuous feedback control of Chua's circuit, Chaos, Solitons & Fractals, 8 (9), 1507- 1515.
  • 12. Haykin, S., (1994). Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillan College Publishing Comp. Inc.
Fırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-2708
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Yayıncı: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

Elazığ kenti atıksu arıtma tesisi çamur işleme birimlerinin işletiminin değerlendirilmesi

Sara TUNÇ, Ayhan ÜNLÜ

Elazığ evsel atıksu tesisindeki fosfor formlarının belirlenmesi

Engin GÜRTEKİN, Nusret ŞEKERDAĞ

Chua devresinin yapay sinir ağı ile modellenmesi

İbrahim TÜRKOĞLU, Davut HANBAY, Yakup DEMİR

Tiyosemikarbazon türevleri verilen tavşan karaciğerlerindeki bazı eser elementlerin atomik absorpsiyon spektrofotometresi ile tayini

Ali ÖLÇÜLÜ, Meltem GÜR

İki farklı av sahasında ortasu trolü ile avlanan hamsi (Engraulis encrasicolus, L.) balığının sürü yapısı ve av veriminin incelenmesi

Zekiye ÖZDEMİR BİRİNCİ, Yakup ERDEM, Süleyman ÖZDEMİR, Ercan ERDEM, Hasan Hüseyin SATILMIŞ

Eviricilerden oluşan dağınık güç sistemi

Koray Şener PARLAK, Mehmet Timur AYDEMİR, Mehmet ÖZDEMİR

Altınkaya baraj gölü (Samsun-Türkiye)'nde yaşanan yayın balığı (Silurus glanis L., 1758)'nın yaşı için farklı kemiksi yapıların değerlendirilmesi

MAhmut YILMAZ, Savaş YILMAZ, Nazmi POLAT

Elazığ Belediyesi Atıksu Arıtma Tesisi arıtma çamurlarının helmintolojik yönden bir yıllık değerlendirmesi

Mustafa TEPE, Yusuf YAKUPOĞULLARI, Aşçı Zülal TORAMAN, Erdal ÖBEK

Kocakızıl (Akşehir-Konya) doleritinin petrografik ve jeokimyasal özellikleri

Yaşar EREN, Aşçı Zülal TORAMAN, Kerim KOÇAK

Prinç kabuğu külünün beton dayanımına etkisi

İlker BALAYDIN, Z. Çınar ULUCAN, Servet YILDIZ