Chua devresinin yapay sinir ağı ile modellenmesi

Özet

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.

Abstract

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.