Browsing by Author "Doruk, Reşat Özgür"

Now showing 1 - 20 of 21

Citation Count: 1
Adaptive Stimulus Design for Dynamic Recurrent Neural Network Models
(Frontiers Media Sa, 2019) Doruk, R. Ozgur; Zhang, Kechen; Electrical-Electronics Engineering
We present an adaptive stimulus design method for efficiently estimating the parameters of a dynamic recurrent network model with interacting excitatory and inhibitory neuronal populations. Although stimuli that are optimized for model parameter estimation should, in theory, have advantages over nonadaptive random stimuli, in practice it remains unclear in what way and to what extent an optimal design of time-varying stimuli may actually improve parameter estimation for this common type of recurrent network models. Here we specified the time course of each stimulus by a Fourier series whose amplitudes and phases were determined by maximizing a utility function based on the Fisher information matrix. To facilitate the optimization process, we have derived differential equations that govern the time evolution of the gradients of the utility function with respect to the stimulus parameters. The network parameters were estimated by maximum likelihood from the spike train data generated by an inhomogeneous Poisson process from the continuous network state. The adaptive design process was repeated in a closed loop, alternating between optimal stimulus design and parameter estimation from the updated stimulus-response data. Our results confirmed that, compared with random stimuli, optimally designed stimuli elicited responses with significantly better likelihood values for parameter estimation. Furthermore, all individual parameters, including the time constants and the connection weights, were recovered more accurately by the optimal design method. We also examined how the errors of different parameter estimates were correlated, and proposed heuristic formulas to account for the correlation patterns by an approximate parameter-confounding theory. Our results suggest that although adaptive optimal stimulus design incurs considerable computational cost even for the simplest excitatory-inhibitory recurrent network model, it may potentially help save time in experiments by reducing the number of stimuli needed for network parameter estimation.
Citation Count: 0
Automatic control of Hypothalamus-Pituitary-Adrenal axis dynamics
(Elsevier Ireland Ltd, 2019) Doruk, R. Ozgur; Mohsin, Ahmed H.; Electrical-Electronics Engineering
Background and Objective: In this study, a presentation is made for the automatic control of the hypothalamus-pituitary-adrenal axis which plays an important role in the immune stress responses and the circadian rhythms of mammalian organisms. Methods: Control approaches are implemented on a novel second order nonlinear system which accepts adrenocorticotropin hormone as an input and models the variation of plasma concentrations of adrenocorticotropin and cortisol respectively. The control methods are based on back-stepping and input-output feedback linearization techniques. The controllers adjust the adrenocorticotropin injection to maintain the daily rhythm of the cortisol concentration. In accordance with the periodicity of biological clock mechanism, we provide a sinusoidally varying cortisol reference to the controllers. Results: Numerical simulations are performed (on MATLAB) to demonstrate the closed loop performance of the controllers. Major concerns in the selection of the control gains are chattering and negative concentration in responses. The simulation results showed that one can successfully find gain levels which do not lead to those issues. However, the gains lie in different ranges for back-stepping and feedback linearization based controllers. Conclusion: The results showed that, both back-stepping and feedback linearization based controllers fulfilled their duty of synchronization of the cortisol concentration to a reference daily periodic rhythm. In addition to that, the risk of negative valued adrenocorticotropin injection can be eliminated by properly choosing the controller gains. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
Citation Count: 0
Bozucu torklar altında izdüşümsel doğru akım motoru kontrolü
(Gazi Univ, Fac Engineering Architecture, 2018) Doruk, Reşat Özgür; Zuglam, İsmail; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışmada, izdüşümsel doğrusal kareselservo geri beslemesi (P-LQSF) yöntemiyle tasarlanmış bir birdoğru akım (DC) motoru denetim yaklaşımı sunulmaktadır. Tasarlanan denetleyicinin kararlılığı girdidenhale-kararlılıkyaklaşımından yola çıkarak incelenmektedir. İzdüşümsel kontrol yöntemi, tam durumdeğişkeni geri beslemeli bir denetleyicinin özdeğer spektrumunu çıktı geri beslemesi kullanarak yaklaşıkolarak elde etmeyi amaçlar. Tasarlanan denetleyicilerin kararlılık analizi hem teorik hem de sayısalbenzetim yoluyla incelenecektir. Temel doğrusal kararlılığın yanı sıra, bozucu etkilerin kapalı döngüyü birdış girdi olarak etkilemesinden yola çıkarak girdiden-çıktıya-kararlılık kavramından yararlanılması olanaklıolabilmektedir. Sonuç olarak bir bozucu etkiden-hale-kararlılık yaklaşımı ortaya çıkmaktadır. Tasarımlar,elde edilen bu yaklaşımla incelenecektir. Performanslar ise sayısal benzetimler yoluyla görülecektir.
Çift Fitzhugh-Nagumo nöronları için çatallanma denetimi
(2017) Abdallh, Ammar Ouead Abdallh; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Sinaptik bir boşluk düğümü yoluyla elektriksel olarak bağlaşımı yapılan bir çift Fitzhugh-Nagumo nöronu üzerinde çalışılmaktadır. Bu nöronlar kendilerine sağlanan elektrik akımı yoluyla kontrol edilebilmektedirler. Elde edilen sistem çok girdili çok çıktılı (MIMO) tipi doğrusal olmayan bir sistemdir. Çatallanma kuramı ve MATLAB tabanlı MATCONT yazılımı kullanılarak elde edilen modeldeki çatallanma koşulları tespit edilmiş olup biyolojik olarak önemi olabileceği düşünülerekten değişik sinaptik iletkenlik değerleri kullanılarak analiz tekrar edilmiştir. Analiz sonuçlarının elde edilmesinin arkasından söz konusu çatallanmaları düzeltebilmek için denetleyici tasarımları yapılmaktadır. Bu denetleyici nöronlara uygun profilde bir elektrik akımı uygulayarak çatallanmanın neden olduğu olumsuz sonuçları gidermektedir. Çift nöron modeli iki giriş ve iki çıkışlı bir model olarak düşünülebileceği için ikinci derece bir arındırma süzgecinin kullanılması gerekli olmaktadır. Süzgecin çıkışı doğrusal karesel düzeltici ve izdüşümsel denetim yöntemlerinden yararlanarak hesaplanmış bir kazanç tarafından sürülmektedir.
Doğru akım elektrik makinalarının geri adımlamalı denetimi
(2017) Zuglem, Ahmad T.almabrouk; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışma doğru akım (DC) motorlarına istenen konum ve hıza erişebilmesi için doğrusal geriadımlama yöntemine dayalı bir denetleyici tasarımını göstermektedir. Geliştirmede doğrusal motor modellerinden yararlanılmış olmakla birlikte denetleyicinin tasarım Lyapunov kararlılık ilkelerine dayalı olarak yapılmaktadır. Bu sayede konum ve hız tarama hatalarının asimptotik olarak sıfıra yakınsaması sağlanabilmektedir. Geri adımlama yöntemi Lyapunov'un ikinci kararlılık yaklaşımının bir uzantısı olup hal uzayı vektörünün her elemanına birer sanal girdi tanıtmak suretiyle teker teker Lyapunov kararlılığını sağlayan özyinelemeli bir yaklaşımdır. Lyapunov kararlılığı matematiksel olarak son adımda elde edilmektedir. Bu çalışmada ayrıca motor mili üzerinde etkin olabilecek bozucu etki torklarının analizi için girdiden-hale kararlılık kavramı üzerinden teorik ve rastgele değişken olarak modelleyerek sayısal benzetim yoluyla analizi yapılmıştır
Doğru akım motorlarının doğrusal karesel izdüşümsel denetimi
(2017) Zuglam, Ismaıl; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu araştırmanın amacı izdüşümsel kontrol yaklaşımından yola çıkarak doğru akım motorlareı için konum ve hız denetim yasaları geliştirmek ve elde edilen kapalı döngü denetleyicilerin bozucu etkilere karşı kararlılık ve performansını incelemektir. Kontrol algoritmalarında doğrusal karesel regülator ve kutup yerleştirme tekniği referans tam hal geri besleme denetleyici olarak tasarlanmakta ve çıktı geri beslemesi için tam hal uzayından çıktı uzayına dik izdüşüm alınmktadır. Elde edilen denetleyicilerin dış bozucu etki torklarına karşı performans ve kararlılık analizi teorik düzlemde girdiden-hale kararlılık yaklaşımıyla, sayısal düzlemde de rastgele sinyal olarak modelleme yapılarak benzetimler yoluyla yapılmaktadır. Hesaplama ortamı olarak MATLAB tercih edilmiştir.
Duyarga nöronları için poisson ateşleme süreç verisinden model kestirimi
(2022) Al-akam, Mohammed; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu tezde, uyarıcı-yatıştırıcı nitelikteki bir nöron modelinin ateşleme verisinden kestirimine dayanan hesaplamalı ve teorik bir çalışma sunulmaktadır. Söz konusu çalışma, daha önceki bir çalışmada olduğu gibi gerçekçi bir veri kümesinden (Diptera sineğinin görsel H1 nöronları) alınan uyaran ve ilgili cevap kayıtları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. En yüksek olabilirlik, bu tezde kullanılan sinir ağı modelinin parametre tahminini yürütmek için kullanılan yöntemdir. Bu veriler, istatistiksel bilgi içeriğini artırmak için yapılan tekrarlamalı benzetimlerde kullanılabilmek amacıyla alt bölümlere ayrılmıştır. 20 dakikalık bir uyaran-tepki veri kaydı olduğu için bu kayıt segmentlere ayrılmış ve her bir segment birbirinden bağımsız bir veri kümesini temsil eder. Nöron modeli için parametrelerin gerçek değerleri kestirilemediğinden, bu gerçek değerleri kullanarak üretilen sentetik veri kümeleri bu araştırmada nöron dinamikleri tarafından kullanılamayacaktır. Bu gerçeğe dayanarak yapılan kestirimlerin doğruluğunu istatistiki olarak sınayabilmek için iki örnek Kolmogorov-Smirnov testi kullanılmıştır.. Bu test, model yanıtlarına ek olarak kaydedilen iki ateşleme zaman aralığı verileri arasında bir karşılaştırma yapmak için uygulanmıştır. Sonuçların tahmini ve analizi grafiksel olarak sunulacak ve ayrıca tablo şeklinde listelenecektir. Ayrıca, bu araştırmanın değiştirilmiş bir Fitzhugh-Nagumo modeli kullandığı önceki araştırmalarla bir karşılaştırma yapılmıştır.
Elektrikli güç jeneratörlerinin kontrolü ve senkronizasyonu
(2017) Al-shammarı, Zaıdoon Waleed Jawad; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışmada buhar türbini ile çalışan küçük senkronize alternatif akım jeneratörleri için doğrusal olmayan denetim yöntemleri geliştirilmektedir. Söz konusu denetimin amacı rotor açısı (ya da güç açısı) ve uçbirim (terminal) gerilimini istenen düzeyde tutmaktır. Bu amaçla geri adımlamalı denetim yöntemine başvurulmuştur. Bu metod, Lyapunov'un ikinci kararlılık yönteminin bir uzantısı olup modeldeki her durum değişkenini teker teker kararlaştırmayı amaçlar. Teorik olarak geliştirilen yaklaşımlar, iki değişik probleme uygulanmaktadır. Bunlardan birincisi tek bir üretecin rotor açısı ve uçbirim geriliminin kontrol edilmesi diğeri ise birden çok üretecin bir ana üretecin rotor açısı ve uçbirim gerilimini takip etmesini sağlamaktır. İkinci problemde tüm üreteçlerin aynı olduğu varsayılmıştır. Bu nedenle her bir üreteç için aynı denetleç tasarımları kullanılabilmektedir. Çalışmanın performansını inceleyebilmek için benzetimler yapılmış ve sonuçlar göstermiştir ki ister tek üreteç olsun ister senkronizasyon amaçlı olsun tasarımlar oldukça başarılı olarak görevlerini yerine getirmektedirler. Çoklu üreteçlerin birbirini takibinde çok az bir gecikme söz konusu olmakla beraber bu uygulama açısından herhangi bir sorun teşkil etmemektedir.
Citation Count: 7
Estimating the Parameters of Fitzhugh-Nagumo Neurons from Neural Spiking Data
(Mdpi, 2019) Doruk, Resat Ozgur; Abosharb, Laila; Electrical-Electronics Engineering
A theoretical and computational study on the estimation of the parameters of a single Fitzhugh-Nagumo model is presented. The difference of this work from a conventional system identification is that the measured data only consist of discrete and noisy neural spiking (spike times) data, which contain no amplitude information. The goal can be achieved by applying a maximum likelihood estimation approach where the likelihood function is derived from point process statistics. The firing rate of the neuron was assumed as a nonlinear map (logistic sigmoid) relating it to the membrane potential variable. The stimulus data were generated by a phased cosine Fourier series having fixed amplitude and frequency but a randomly shot phase (shot at each repeated trial). Various values of amplitude, stimulus component size, and sample size were applied to examine the effect of stimulus to the identification process. Results are presented in tabular and graphical forms, which also include statistical analysis (mean and standard deviation of the estimates). We also tested our model using realistic data from a previous research (H1 neurons of blowflies) and found that the estimates have a tendency to converge.
Citation Count: 6
Fitting of dynamic recurrent neural network models to sensory stimulus-response data
(Springer, 2018) Doruk, R. Ozgur; Zhang, Kechen; Electrical-Electronics Engineering
We present a theoretical study aiming at model fitting for sensory neurons. Conventional neural network training approaches are not applicable to this problem due to lack of continuous data. Although the stimulus can be considered as a smooth time-dependent variable, the associated response will be a set of neural spike timings (roughly the instants of successive action potential peaks) that have no amplitude information. A recurrent neural network model can be fitted to such a stimulus-response data pair by using the maximum likelihood estimation method where the likelihood function is derived from Poisson statistics of neural spiking. The universal approximation feature of the recurrent dynamical neuron network models allows us to describe excitatory-inhibitory characteristics of an actual sensory neural network with any desired number of neurons. The stimulus data are generated by a phased cosine Fourier series having a fixed amplitude and frequency but a randomly shot phase. Various values of amplitude, stimulus component size, and sample size are applied in order to examine the effect of the stimulus to the identification process. Results are presented in tabular and graphical forms at the end of this text. In addition, to demonstrate the success of this research, a study involving the same model, nominal parameters and stimulus structure, and another study that works on different models are compared to that of this research.
Citation Count: 0
Fitzhugh-Nagumo Modelleri İçin Çatallanma Denetimi
(2018) Doruk, Reşat Özgür; Ihnısh, Hamza; Electrical-Electronics Engineering
Bu yazıda tekil Fitzhugh-Nagumo (FN) nöron modelleri için teorik bir çatallanma denetim çalışması sunulmaktadır. Değişmekte olan parametreler için çatallanma analizleri MATLAB üzerinde çalışan MATCONT uygulaması ile yapılmıştır. Söz konusu analizde 5 Hopf (H) ve 1 adette Sınır Noktası/Eyer Dü˘gümü (LP) olgusuna rastlanmıştır. Hopf tipi çatallanmalar izdüşümsel denetim ile desteklenmiş arındırma süzgeçleri kullanılarak sağlanmıştır. Arındırma süzgeçleri birinci ve ikinci derece olarak uygulanmıştır. Birinci derece süzgeç ikinci dereceye göre daha avantajlı oldu˘gu anlaşılmıştır. Birinci derece süzgeç hem daha uygulanabilir olmakta hem de daha hızlı davranmaktadır. LP türü çatallanmalar için derecesinden bağımsız olarak arındırma süzgecinden yapılan çıktı geri beslemesi başarılı olamamakta ve bu nedenle birini derece süzgecle beraber birde zar potansiyelinden ek bir geri besleme alınmaktadır. Bunun dezavantajı süzgecin yüksek geçirgen niteli˘ginin bozulmasına neden olmakta ve LP denge noktasının korunmasına olanak vermemektedir. Bu soruna çözüm olması için doğrusal olmayan bir denetleyici tasarımıda gösterilmektedir. Bunun tek dezavantajı orjinal denge noktaları korunamaktadır. Sonuçlar benzetimlerle desteklenmektedir.
Fitzhugh-Nagumo nöron dinamiği için çatallanma denetleyicisi tasarımları
(2017) Ihnısh, Hamza; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışmada tekil Fitzhugh-Nagumo (FN) nöron modelleri için teorik bir çatallanma denetim çalışması sunulmaktadır. Değişmekte olan parametreler için çatallanma analizleri MATLAB üzerinde çalışan MATCONT uygulaması ile yapılmıştır. Söz konusu analizde 5 Hopf (H) ve 1 adette Sınır Noktası/Eyer Düğümü (LP) olgusuna rastlanmıştır. Hopf tipi çatallanmalar izdüşümsel denetim ile desteklenmiş arındırma süzgeçleri kullanılarak sağlanmıştır. Arındırma süzgeçleri birinci ve ikinci derece olarak uygulanmıştır. Birinci derece süzgeç ikinci dereceye göre daha avantajlı olduğu anlaşılmıştır. Birinci derece süzgeç hem daha uygulanabilir olmakta hem de daha hızlı davranmaktadır. LP türü çatallanmalar için derecesinden bağımsız olarak arındırma süzgecinden yapılan çıktı geri beslemesi başarılı olamamakta ve denge noktaları korunamamaktadır. Karşılaştıma amacıyla ayrıca kutup yerleştirme yöntemine dayalı tam hal geri beslemeli bir uygulama da gösterilmektedir. Kutup yerleştirmeye dayalı yöntemlerde denge noktalarının orjinal değerlerinde kalması beklenmemektedir. Bu nedenle arındırma süzgeçleri tercih edilirler. Yapılan tüm tasarımlar sayısal benzetimler aracılığıyla sınanmışlardır.
Citation Count: 0
Geri Adımlama Tekni˘gi ile Bir DC Motorun Konum ve Hız Kontrolü
(2018) Doruk, Reşat Özgür; Zuglem, Ahmed; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışmada Lyapunov’un ikinci kararlılık yönteminin bir özyinelemeli biruyarlaması olan geri adımlama yöntemi fırçalı bir doğru akım motorunun denetimineuygulanmaktadır. Bozucu etkilerden bağımsız bir ortamda hem hız, hem de konumdenetiminde başarı ile uygulanabildiği görülen yöntemin bozucu etkiler altındakiperformasını inceleyebilmek için hem teorik hem de benzetim tabanlı analizler yapılmıştır.Teorik incelemede girdiden-duruma kararlılık kuramından yararlanılmıştır. Bu noktadagirdi bozucu etkileri (bozucu torklar) temsil etmektedir. Yöntem uygulandığında, denetimkazançlarının seçiminde bir alt sınırın var olduğu ve bozucu etkilerden bağışık ortamdaolduğu gibi serbest seçilmesinin uygun olmayabileceği anlaşılmaktadır. Benzetimlerdeise bozucu etkiler rastgele sinyaller olarak modellenmiş olup, denetim kazançlarıyükseltildiğinde bozucu etkilerin baskılanabildiği gözlemlenmektedir. Geri adımlamatekniğinin bozucu etkiler altında kararlılık analizi ile birlikte doğru akım motorunundenetimine uygulanması literatüre önemli bir katkı sunmaktadır.
Güç sistemleri için doğrusal olmayan senkron jenaratör denetleyicisi tasarımı
(2017) Al-akam, Mohammed Shakır Mahmood; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışma sonsuz bara bağlı ve küçük bir elektrik şebekesine bağlı senkron bir jenaratörün denetimi üzerinde durulacaktır. Bu noktada girdiden çıktıya geri beslemeye dayalı doğrusallaştırma yaklaşımı ile sistemler doğrusallaştırılmakta olup yük açısı ve sonuç voltajının denetimi yapılmaktadır. Yapılan çalışmaların performansı benzetimler yoluyla doğrulanmaktadır. Sonuçlar algoritmanın başarılı olduğunu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Yük açısı, sonuç voltajı, senkron jenaratör denetimi, girdi-çıktı doğrusallaştırması
Hipotalamus-hipofiz-adrenal ekseninin doğrusal olmayan denetimi
(2019) Mohsın, Ahmed Hefdhı Mohsın; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu tez çalışmasında canlıların sirkadyen ritm ve immünolojik strese verilen fizyolojik yanıt mekanizmasında önemli rol oynayan hipotalamus-hipofiz-adrenal ekseninin otomatik denetimine ilişkin bir çalışma sunulmaktadır. Hipotalamus-hipofiz-adrenal ekseninin matematiksel modeli doğrusal olmayan türevsel denklemlerden meydana gelmektedir. Bu nedenle geri adımlamalı ve geri beslemeye dayalı doğrusallaştırma olarak bilinen doğrusal olmayan denetim yöntemleri tercih edilmektedir. Denetim mekanizmasında girdi adrenokortikotropin enjeksiyonu olup, denetimde aynı hormonunun ve kortizolün plazma derişim düzeyleri ölçülerek işlem yapılmaktadır. Kortizolün günlük ritmini koruyabilmek için yukarıda bahsedilen denetleyiciler adrenokortikotropin hormonunun enjeksiyonunu ayarlamak suretiyle kortizolün belirlenen periyodik sinüzoidal bir ritmi takip etmesini sağlar. İlk yapılan benzetimlerde negatif değerli derişimler görüldüğünden denetim kazançlarının değiştirilmesi gerekli olmuştur. Bu işlemleri yaparken geri adımlamalı ve geri beslemeye dayalıu doğrusallaştırmaya dayalı denetim süreçlerinde kazançlar ayrı ayrı ayarlanmak durumunda kalınmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki, gerek geri beslemeye dayalı doğrusallaştırma gerekse de ger adımlamalı denetimlerde kazançları uygun şekilde seçmek kaydıyla iyi performans elde edilmiştir. Kazançları seçerken öncelikli olarak negatif değerli derişimlerin oluşmamasına dikkat edilmiştir. Bunun yanı sıra derişim profilinde titreşim oluşmamasına da özen gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Hipotalamus-Hipofiz-Adrenal ekseni, homeostazi, sirkadyen ritmler, geri adımlamalı denetim, geri beslemeye dayalı doğrusallaştırma.
Citation Count: 0
Investigating the Impact of Two Major Programming Environments on the Accuracy of Deep Learning-Based Glioma Detection from MRI Images
(Mdpi, 2023) Yilmaz, Vadi Su; Akdag, Metehan; Dalveren, Yaser; Doruk, Resat Ozgur; Kara, Ali; Soylu, Ahmet; Electrical-Electronics Engineering; Department of Electrical & Electronics Engineering
Brain tumors have been the subject of research for many years. Brain tumors are typically classified into two main groups: benign and malignant tumors. The most common tumor type among malignant brain tumors is known as glioma. In the diagnosis of glioma, different imaging technologies could be used. Among these techniques, MRI is the most preferred imaging technology due to its high-resolution image data. However, the detection of gliomas from a huge set of MRI data could be challenging for the practitioners. In order to solve this concern, many Deep Learning (DL) models based on Convolutional Neural Networks (CNNs) have been proposed to be used in detecting glioma. However, understanding which CNN architecture would work efficiently under various conditions including development environment or programming aspects as well as performance analysis has not been studied so far. In this research work, therefore, the purpose is to investigate the impact of two major programming environments (namely, MATLAB and Python) on the accuracy of CNN-based glioma detection from Magnetic Resonance Imaging (MRI) images. To this end, experiments on the Brain Tumor Segmentation (BraTS) dataset (2016 and 2017) consisting of multiparametric magnetic MRI images are performed by implementing two popular CNN architectures, the three-dimensional (3D) U-Net and the V-Net in the programming environments. From the results, it is concluded that the use of Python with Google Colaboratory (Colab) might be highly useful in the implementation of CNN-based models for glioma detection. Moreover, the 3D U-Net model is found to perform better, attaining a high accuracy on the dataset. The authors believe that the results achieved from this study would provide useful information to the research community in their appropriate implementation of DL approaches for brain tumor detection.
Lazer kaynaklı kırılma spektroskopisiyle farmasötik ve mineral numuneleri üzerinde PCA kombine makine öğrenme tekniklerine ön işleme yapılmasının performans değerlendirmesi
(2023) Yazıcı, Göktuğ; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Lazerle indüklenen kırılma spektroskopisi (LIBS), malzeme tanımlama ve analiz için kullanılan hızlı bir optik atomik emisyon spektroskopisidir. Yerinde analiz, titiz numune işlemenin kaldırılması ve değerlendirilmekte olan madde için mikro yıkıcı özelliklerin avantajlarına sahiptir. LIBS, malzemeyi belirli bir eşiğe uyarmak için kısa lazer ışını patlamaları kullanır ve bu plazma oluşumuyla sonuçlanır. Dalga boyu değeri ve yoğunluk genliğini içeren plazma özellikleri, deneyin malzemesi ve çevresinden etkilenir. Bu çalışmada LIBS kullanılarak ilaç ve mineral örneklerinin spektrum profilleri elde edilmiştir. Farmasötik numunelerin toplanması, her iki parasetamol bazlı ilacın, Aferin ve Parafon'un iki farklı konsantrasyonundan oluşur. Alüminyum (Al), Bizmut (Bi), Bakır (Cu), Demir (Fe), Manganez (Mn), NikelAlüminyum (NiAl), Kalay (Sn), Çinko (Zn) mineral verisetindeki numunelerdir. Numunelerin spektrum verileri, eksik değerlerin şekli koruyan parçalı kübik spline enterpolasyonu ile değiştirilmesi, çeyreklere dayalı aykırı değerlerin doldurulması, gürültüyü gidermek için spektrumların yumuşatılması ve hem dalga boyu hem devi yoğunluk eksenlerinin normalleştirilmesiyle veri ön işleme yöntemlerine tabi tutulmuştur. İstatistiksel bilgiler elde edilmiş, ve hem önceden işlenmiş hem de ham veri kümeleri temel bileşen analizine (PCA) tabi tutulmuştur. Makine öğrenimi modelleri, iki farklı eğitim testi bölümü kullanılarak oluşturulmuştur: %70 eğitim - %30 test ve %80 eğitim - %20 test. Modellerin aşırı uyumlanmasını önlemek için çapraz doğrulama kullanılmış olup, bu nedenle örnek boyutu minimumdur. Her iki bölümün de önceden işlenmiş ve ham veri kümelerinden elde edilen makine öğrenimi sonuçları karşılaştırılmıştır. Karar Ağaçları, Diskriminant, Naïve Bayes, Destek Vektör Makineleri (SVM), k-NN(k-En Yakın Komşu) Topluluk Öğrenmesi ve Sinir Ağı algoritmalarından oluşan; hem parasetamol bazlı farmasötik numunelerin hem de 8 farklı mineral numunelerin LIBS veri setlerine, ve bunların hem ön işlemeye tabi tutulmuş hem de ham veri setlerine, ön işlemenin etkisini gözlemlemek için uygulandığı ilk çalışmadır.
Sinaptik olarak kuple edilmiş Hodgkin-Huxley nöronlarının geri beslemeli denetimi
(2021) Zargoun, Abobakar; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bir çift özdeş Hodgkin-Huxley nöron modeli, bir boşluk kavşağı (elektriksel sinaps) vasıtasıyla kuple edilmektedir. Bu nöronlar, harici bir akım tarafından uyarılırlar. Sistem doğrusal olmayan bir elektrik devresi, sinaptik boşluk ise bir elektriksel iletkenlik olarak modellenmektedir. Sistemin tamamı doğrusal olmayan çok girişli, çok çıkışlı (MIMO) bir yapı olarak karşımıza çıkar. Çatallanma teorisini ve MATLAB tabanlı MATCONT adlı paket yazılım kullanılmak suretiyle çatallanmaya yol açan nöron parametrelerini izlenmekte olup söz konusu koşullar belirlenerek kayıt altına alınmaktadır. Bu çalışmada küple edilmiş Hodgkin-Huxley modelinin parametreler, ve sinaptik iletkenliğin seçilen farklı değerleri için ayrı ayrı incelemeler yapılmıştır. Sinaptik iletkenliğin ve nöronların parametrelerinin değişik değerleri için çatallanmalar MATCONT kullanılarak incelenmiştir. Daha sonra, çatallanma olgusundan kaynaklı olduğu zar potansiyeli salınımlarını söndürmek için ikinci dereceden arındırma süzgeci tabanlı denetleyiciler kullanılmıştır. Bu denetleyici mevcut çatallanmaları kontrollü elektrik akımı uygulayarak denetim altına almaktadır. Döngünün tamamlanabilmesi için süzgeç çıkışının bir kazanç ile işlenmesi gerekmektedir. Bunun için izdüşümsel denetim yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem tam durum geri beslemeli doğrusal karesel denetleyiciyi (LQR) süzgeç çıkışından geri besleme yaparak yaklaşık olarak elde etmeyi hedefler. Arındırma süzgeçleri yalnızca zar potansiyellerini işler ve izdüşümsel denetim süzgeç çıkışını bir kazanç yoluyla nörona bir akım enjeksiyonu olarak uygulanmasını sağlar.
Sinirsel ateşleme verisinden fitzhugh-nagumo noron modelinin parametre kestirimi
(2020) Abosharb, Laıla; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu tezde Fitzhugh-Nagumo sinir h¨ucresi modellerinin parametrelerinin sinirsel ates¸leme verisinden kestirilebilmesine y¨onelik bir aras¸tırma yapılmaktadır. S¨oz konusu modelde girdi bir elektrik akımı olup uyaranı temsil etmekte olup c¸ıktı olarak ise ates¸leme hızı modelden alınmaktadır. Konvansiyonel sistem tanılama y¨ontemlerinde kars¸ılas¸ılan durumlardan farklı olarak elde edilen ¨olc¸ ¨umlerde s¨urekli ¨orneklenmis¸ bir veri (zar potansiyeli ya da ates¸leme hızı) s¨oz konusu de˘gildir. Tam tersine, sadece aksiyon potansiyeli zamanlarından olus¸an ayrık bir veri toplanmaktadır. Di˘ger ¨onemli bir ¨ozellik ise bu verilerin iyon kanallarının istatistiksel s¨urec¸leri nedeniyle rastgele olus¸udur. Varıs¸ rastgele s¨urec¸lerinin istatistiksel tanımlanabilirlikleri sayesinde model parametrelerinin kestirimi ic¸in olabilirlik fonksiyonlarının tanımı yapılabilmektedir. Benzetimler sırasında ya sinirsel ates¸leme zamanları modelin c¸ ¨oz¨um¨u yoluyla elde edilmeli ya da bir deneyden gerc¸ekc¸i veri toplanmalıdır. Algoritma sınanması amacıyla birinci y¨ontem tercih edilebilir. Burada parametreleri bilinen modelden elde edilen ates¸leme hızı verisi, homojen olmayan Poisson s¨ureci benzetimi yapılarak sinirsel ates¸leme verisine d¨on¨us¸t¨ur¨ul¨ur. S¨oz konusu benzetimlerde ¨onceden tanımlanmıs¸ bir uyaran profiline gereksinim vardır. Bu c¸alıs¸mada Fourier serisi bic¸iminde tanımlanmıs¸ uyaran profilleri s¨oz konusu olmaktadır. Ayrıca istatistiksel yeterlilik sa˘glanması ic¸in benzetimler c¸ok defa tekrarlanmaktadır. Bu is¸lem sırasında faz ac¸ıları rastgele atanarak benzetimlerin ba˘gımsızlıkları garanti altına alınmıs¸tır. Benzetimlerden elde edilen uyaran/cevap verisi yerel Bernoulli s¨urec¸lerinden t¨uretilmis¸ homojen olmayan Poisson olabilirlik fonksiyonları ¨uzerinden n¨oron parametrelerinin en y¨uksek olabilirlik kestirimi yapılmaktadır. Kestirimi yapılan parametrelerin ortalama de˘gerleri tablolar halinde, istatistiksel ¨ozelliklerinin de˘gis¸imi de grafikler halinde sunulmaktadır. S¨oz konusu grafikler kestirimin standart sapmalarının Fourier serisi uyaranın alt eleman sayısı, taban frekansı, genli˘gi ve ¨ornekleme (tekrarlanmıs¸ benzetim) sayısına kars¸ın de˘gis¸imini incelemektedir. T¨um bunların yanı sıra, gelis¸tirilen yaklas¸ımların performansını inceleyebilmek ic¸in dıs¸ kaynaklardan gerc¸ekc¸i uyaran/cevap verisi (g¨ok sineklerinin H1 g¨orme sisteminden alınmaktadır) alınmıs¸ ve gelis¸tirilen algoritmalar bu verilerle denenmis¸tir. Burada sineklerin g¨orme sistemleri renksiz g¨ur¨ult¨u bic¸iminde uyaranlarla 20 dakika boyunca uyarılmıs¸ ve sinirsel ates¸leme verileri toplanmıs¸tır. Bu deneme aynı zamanda Fourier serisi dıs¸ında bir uyaran ile c¸alıs¸abilme olana˘gı da sunmus¸tur. Bu ac¸ıdan algoritmaların daha genel bir testine de olanak sa˘glamıs¸tır. C¸ alıs¸mada kullanılan hesaplama ortamı MATLAB olup, en iyileme (optimizasyon) k¨ut¨uphanesinde bulunan fmincon beti˘gi olabilirlik kestiriminde kullanılmaktadır.
Tasarım ve uygulama: Yabancı uyartımlı doğru akım makineleri için analog ve sayısal denetleyici sistemleri
(2017) Al-gburı, Khalıd Shakır Hamad; Doruk, Reşat Özgür; Electrical-Electronics Engineering
Bu çalışmada, yabancı uyartımlı doğru akım motorları için oransal+tümleyici (PI) türü bir denetleyici sistemin tasarımı ve uygulanmasından bahsedilmektedir. Tasarım önce sürekli zamanda (s-düzleminde) yapıldıktan sonra sayısal tanım alanına (z-düzlemi) taşınacaktır. Her iki tanım alanında da kararlılık analizi yapılmaktadır. Tasarım süreci iki bölümden oluşmaktadır. Öncelikle alan alt sistemi kontrolü için PI türü bir denetleyici tasarlanmaktadır. Bu denetleyicinin doğrusal olmayan motor modelinin doğrusal gibi davranmasını sağlayacak düzeyde hızlı olması gerekmektedir. Bu sağlandıktan sonra ikinci adımda yine PI türü bir hız denetleyicisi tasarlanmaktadır. Her iki adımda da doğrusal denetleme teknikleri kullanılmaktadır. Kabul edilebilir düzeyde bir performans için değişik kazanç kombinasyonları denenmektedir. Tüm bu işlemler sürekli zamanda tamamlandıktan sonra sayısal alana geçebilmek için ayrık zamana dönüştürülecek ve kararlılıkları incelenecektir. Kapalı döngünün performansı benzetimlerle test edilmektedir. Benzetimler hem doğrusal alanda hem de motorun doğrusal olmayan tam modeli kullanılarak yapılacak olup tüm benzetimler ve hesaplamalar MATLAB ortamında yapılmaktadır. Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan doğru akım motor modeli, alan denetleyicisi tasarımı, motor hızı denetleyicisi, PI denetleyicisi, PI ayarlaması, analog doğru akım motoru denetleyicisi, sayısal doğru akım motoru denetleyicisi