PIC mikrodenetleyici ile yapay sinir ağı donanım modülü
Artificial neural network hardware module using PIC microcontrollers
Yazar: ULVİ BAŞPINAR
Danışman: Y.DOÇ.DR. HASAN HÜSEYİN ÇELİK
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ÖZETPIC MİKRODENETLEYİCİ İLE YAPAY SİNİR AĞI DONANIMMODÜLÜYapay sinir ağları (YSA) bir çok alanda akıllı çözüm gerektiren problemlerüzerinde başarıyla uygulanmaktadır. Özellikle karmaşık sınıflandırma ve doğrusalolmayan modeller için problemler üzerinde etkin çözümler sağlayan bir yaklaşımolarak güncelliğini korumaktadır.YSA gelişim sürecine bakıldığında, programlama yoluyla bilgisayarortamında gerçekleştirilen uygulamalar yanında, özel elektronik YSA donanımlarıile çözümler oluşturma çalışmalarınında hızla geliştiğini görmekteyiz. Bu alandakiçalışmalar sonucu çoğunlukla bilgisayara göre daha yüksek maliyet taşıyan ve genelamaçlı YSA çipleri üretilmiştir.Bu tez çalışmasında, PIC denetleyici tabanlı bir elektronik YSA donanımıgerçekleştirilmiştir. Etkin uygulamalarda gerekli olan sürekli değerler ile çalışmagöz önünde bulundurularak, YSA donanımı Analog giriş/çıkış özelliğine yönelikolarak tasarlanmıştır. Uygulamada temel zorlukları taşıyan tamamen Analogelemanlar ile tasarım yerine, bu çalışmada sayısal kontrollü ve Analog veri işleyenbir YSA modeli gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan YSA donanımı eğitilmiş bir YSAyapısının gerçek donanımsal uygulamaya aktarılmasını sağlamaktadır. Yapısalçalışmada tekli ve çoklu mikrodenetleyici yapısı ile gerçekleştirilen alternatif YSAdonanımları üretilmiştir. Çoklu mikrodenetleyici YSA yapısı, artan hücre sayısınakarşılık hızlı veri işlemeyi hedef alan bir çözüm olarak oluşturulmuştur.Tasarlanan YSA donanımının test edilmesi amacıyla iki uygulamagerçekleştirilmiştir. İlk uygulamada farklı giriş fonksiyonlarına karşılık doğrusal birçıkış fonksiyonu üretme problemi temel alınmıştır. İkinci uygulamada ise bir DCVmotorun basit kontrolüne yönelik bir YSA kontrolcü oluşturularak, YSAdonanımının işleyişi gözlenmiştir.Deneysel çalışmalar, üretilen YSA donanım modülünün başarılı sonuçlarürettiğini göstermektedir. Tasarlanan donanım, çok yüksek hücre sayısı ve hızgerektirmeyen YSA problemlerinde kullanılabilecek bir uygulama alt yapısısağlanmaktadır.Ocak,2006 Ulvi BAŞPINARVI

Abstract:
ABSTRACTARTIFICIAL NEURAL NETWORK HARDWARE MODULE USING PICMICROCONTROLLERSArtificial Neural Networks(ANN) are being used succecfully in wide range of areaespecially for the solution of problems such as classifying and linearization.Fistly, ANN?s are implemented using computers programs but according todevelopments in semiconductor technology and the advantages of analog hardware attractmore attention to the analog neural networks. As a result of researchs, neural chips whichare expensive than PC, are produced.In this thesis, a PIC microcontroller based electronic ANN hardware has beenimplemented. The hardware is designed to allow analog input and output because mostapplications in real world use analog signals. Digitally controllable analog processinghardware was chosen because it is very difficult to implement ANN hardware usinganalog components. For this study, two different hardware module is designed. Firsthardware include one PIC microcontroller the other one include multi PIC so the secondone is expandable. Expandable architecture provide more speed and more processingcapability to the hardware.In order to test the designed hardware two different application have been done.First application is linearization of three nonlinear function. Second application iscontrolling a DC motor.Experimental studies have shown that designed ANN hardware has good results.This hardware is suitable for applications that needs not so much neuron and speed .January,2006 Ulvi BAŞPINARVII