KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Istanbul University Journal of Electrical and Electronics Engineering / 2001 / Cilt: 1 - Sayı: 2

Hücresel sinir ağları için gerilim kaynaklı hücre modelleri

Neuron models with voltage sources for cellular neural networks

Baran TANDER
Mahmut ÜN
Sayfa
209–221
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen modelin avantaj ve dezavantajları sonuçlar bölümünde tartışılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede, bağımsız ve bağımlı gerilim kaynağı tabanlı yeni bir Hücresel Sinir Ağı hücre devresi önerilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu modelde akım kaynaklı Chua ve Yang ‘ın klasik hücre devresinin aksine hücreler için denge noktaları dinamik birimdeki Rx ve Cx’ den bağımsızdırlar.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen modelin avantaj ve dezavantajları sonuçlar bölümünde tartışılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu makalede, bağımsız ve bağımlı gerilim kaynağı tabanlı yeni bir Hücresel Sinir Ağı hücre devresi önerilmiştir. Bu modelde akım kaynaklı Chua ve Yang ‘ın klasik hücre devresinin aksine hücreler için denge noktaları dinamik birimdeki Rx ve Cx’ den bağımsızdırlar. Tam bir hücre devresi tasarlanıp kararlı ve kararsız durumlar için benzetimleri yapılmıstır. Önerilen modelin avantaj ve dezavantajları sonuçlar bölümünde tartışılmıştır.

Abstract

In this paper, a novel Cellular Neural Network cell circuit based on independent and dependent voltage sources is proposed. The equilibrium points for the cells are not the functions of Rx and Cx at the dynamic unit in this model unlike the conventional CNN circuit of Chua and Yang based on current sources. A complete cell circuit is designed and simulations for stable and astable cases are carried out. The advantages and drawbacks of the proposed model is discussed in the conclusion section.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TANDER, B., ÜN, M. (2022). Hücresel sinir ağları için gerilim kaynaklı hücre modelleri. Istanbul University Journal of Electrical and Electronics Engineering, Cilt: 1 - Sayı: 2, 209–221. https://ajindex.com/articles/543972

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. CHUA L.O., YANG L., October 1988, “Cellular Neural Networks: Theory”, IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 35, No. 10, pp. 1257 – 1272
  2. CIMAGALLI V., BALSI M., 1993, “Cellular Neural Networks: A Review”, Proceedings of 6th Italian Workshop on Parallel Architectures and Neural Networks, Vietri Sul Mare, Italy
  3. CHUA L.O., YANG L., October 1988, “Cellular Neural Networks: Applications”, IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 35, No. 10, pp. 1273 – 1290
  4. GÜZELİŞ, C., Ocak 1993, “Hücresel Yapay Sinir Ağları ile Görüntü İşlenmesi”, TÜBİTAK Proje NO: EEEAG – 103, Rapor, İSTANBUL
  5. NILSSON J.W., REIDEL S.A., 1996, “Electric Circuits 5th Ed.”, Addison Wesley Pub. Comp., ISBN: 0-201-58179-5
  6. ZOU F., NOSSEK J.A., June 1991, “Stability of Cellular Neural Networks with Opposite Sign Templates”, IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 38, No. 6, pp. 675 – 677
  7. SAVACI F.A., VANDERWALLE J., Mart 1993, “On the Stability of Cellular Neural Networks”, IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 40, No. 3, pp. 213 – 215
  8. FAJFAR I., BRATKOVIC F., August 1995, “Optimizing Cellular Neural Networks for Robustness and Speed”, 12th European Conferance on Circuit Theory and Design (ECCTD’95), Istanbul, Vol. 2, pp. 781 – 784
  9. HANGGI M., MOSCHYTZ G.S., January 2000, “An Analysis of CNN Settling Time”, IEEE Transactions on Circuits and Systems Part – I: Fundemental Theory and Applications (CAS – I), Vol. 47, No. 1, pp. 9 – 24
  10. ZOU F., NOSSEK J.A., March 1993, “Bifurcations and Chaos in Cellular Neural Networks”, IEEE Transactions on Circuits and Systems – I: Fundemental Theory and Applications (CAS – I), Vol. 40, No. 3, pp. 166 – 173.