E4. Hanbay, D., İ. Türkoğlu ve Y. Demir - Fırat Üniversitesi

More documents

Recommendations

Info

değerleri Matlab ortamında hesaplanmış ve pic yongasına yüklenmiştir. Ve kapısı için elde edilen ağırlık ve polarma değerleri. W1=0.4, W2=0,4; b= -0,6 dir. VEYA kapısı için elde edilen Ağılık ve polarma değerleri ise W1=1,W2=1, b= -2 olarak hesaplanmıştır. Yani eğitim bilgisayar aracılığı ile yapılmıştır. VE değil ve VEYA değil kapıları için ise sadece kullanılan ağırlık değerlerinin değiştirilmesi yeterli olacaktır. Tablo 1. VE kapısı doğruluk tablosu. X1 X2 Y Girişi Girişi Çıkışı 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 Tablo 2. VEYA kapısı doğruluk tablosu. X1 X1 X2 Y Girişi Girişi Çıkışı 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 W2 W1 5. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME X2 + b Σ Şekil 3. VE, VEYA mantık kapısı YSA ağ modeli. YSA günümüzde oldukça farklı alanlarda kullanılmaktadır. Yapay zeka uygulamalarının günlük hayatta daha fazla kullanılabilmesi için donanımsal gerçeklemelere ihtiyaç vardır. Bundan dolayı özel tasarlanmış donanımlar bu uygulamalar için pahalı olacaktır. Ayrıca kullanıcıların farklı ihtiyaçlarına cevap verecek kapasitede de olamayacaklardır. Küçük yada orta büyüklükteki YSA donanımları genel amaçlı mikrodenetleyiciler kullanılarak hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştirilebilirler. Yapılan çalışmada ise genel amaçlı denetleyiciler ile akıllı donanım gerçeklemeleri için temel bilgiler verilmiş ve başarılı bir temel uygulama gerçekleştirilmiştir. BİLİMDE MODERN YÖNTEMLER SEMPOZYUMU - BMYS'2005 16 - 18 Kasım 2005 Grand Yükseliş, KOCAELİ 908 Y
KAYNAKLAR 1. Zurada, M.J., 1992, Introduction to Artificial Neural Systems, West Publishing Company, Inc. New York. 2. Bal C., 2002, Doğru Akım Motorlarının Hız Denetiminde Yapay Sinir Ağlarının Performans Analizi, F.Ü. Fen Bilm. Enst. Yüksek Lisans Tezi. 3. Haykin, S., 1994, Neural Networks, A Comprehensive Foundation, Macmillan College Publishing Comp. Inc. 4. Öztemel E., 2003, Yapay Sinir Ağları, Papatya yayınları, İstanbul,232p. 5. Glesner M. And Pöchmüller W., 1994, Neurocomputers, Chapman & Hall, Great Britain University pres, Cambridge, 281p. 6. Hirota K. And Fukuda T., 1999, Soft computing in mechatronics, Physica-Verlag, New York, 186p. 7. Türkoğlu, İ., 1996, Yapay Sinir Ağları ile Nesne Tanıma, F.Ü. Fen Bilm. Enst. Yüksek Lisans Tezi 8. Chen S., and Billings, S.A., 1992, Neural Networks for Nonlinear Dynamic System Modeling and Identification, Int. J. Control, Vol.56, No:2, 319-346. 9. Harvey, R. L., 1994, Neural Network Principles, Prentice-Hall, Inc., New Jersey. 10. Rumelhart, D.E., McClelland, J.L., and the PDP Research Group, 1986, Parallel Distributed Precessing (PDP): Exploration in the Microstructure of Cognitioni Vol. 1. Cambridge, MA: MIT Press. 11. Yihua Liao, "Neural Networks in Hardware: A Survey", ECS 250A ( Computer Architecture) project, Fall 2001 12. Duman F., Erdem H., 2003, Hardware Implementation of Neural Network on General Purpose Microcontroller, International Conf. On Sig. Proc., Vol. 1, num. 2, 13. Avci M., Yıldırım T., 2003, Microcontroller Based Neural Network Realization and Iris Plant Classifier App., TAINN 2003, Turkey 14. Kim C. M., Park H.M., Kim T. Lee S. Y., Choi K.Y.,2003, FPGA Implementation of ICA Algorithm for Blind Signal Separation and active Noise Canceling., IEEE Trans. On Neu. Netw. Vol. 14, No. 5 BİLİMDE MODERN YÖNTEMLER SEMPOZYUMU - BMYS'2005 16 - 18 Kasım 2005 Grand Yükseliş, KOCAELİ 909
Page 1 and 2: Zekai ŞEN Ahmet ÖZTOPAL Taner ÜS
Page 3 and 4: BĐLĐMDE MODERN YÖNTEMLER SEMPOZY
Page 5 and 6: Farklı uygulama alanlarında farkl
Page 7 and 8: 3. YAPAY SİNİR AĞLARI DONANIMLAR
Page 9: getirmektedir. Genel olarak dış d

E4. Hanbay, D., İ. Türkoğlu ve Y. Demir - Fırat Üniversitesi

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?