Kuantum-kaskat lazerlerin karakteristik niceliklerinin yapay arı kolonisiyle eğitilmiş sinir ağları ile modellenmesi
Modeling the characteristic quantities of quantum-cascade lasers by neural networks trained by artificial bee colony algorithm
Yazar: SEVGİ YİĞİT
Danışman: PROF. DR. FATİH ÇELEBİ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Kuantum-Kaskat yarı-iletken lazerler (QCL) günümüzde pek çok farklı uygulama alanında kullanılmaktadır. Bu yarı iletken lazerler geleneksel yarı iletken lazerlere göre; daha yüksek optik güce sahip olma, daha az yer kaplama, geniş ayarlama aralığı ve oda sıcaklığında çalışabilme gibi birçok avantaja sahiptir. QCL'ler üç önemli karakteristik niceliğe sahiptir. Bunlar; optik kazanç, kırınım indis değişimi ve çizgi genişleme faktörüdür. Bu karakteristik niceliklerin her biri farklı teoriler ve yaklaşımlar kullanılarak uzun matematiksel hesaplamalar sonucu elde edilebilmektedir.Günümüzde gelişmiş yapay zekâ teknikleri kullanılarak karmaşık problemlerin çözülmesi mümkün hale gelmiştir. Bu yapay zekâ tekniklerinden biri olan yapay sinir ağlarında (YSA), sinir hücrelerinin bağlantılarının yani ağırlık değerlerinin belirlenmesi işlemine ağın eğitilmesi denir. Literatürde yapay sinir ağlarının eğitilmesi için kullanılan birçok algoritma mevcuttur. Geleneksel eğitim algoritmaları lokal minimum noktasına takılma, karmaşık hesaplamalar gibi dezavantajlara sahiptir. Bu problemlerin üstesinden gelebilmek için yapay sinir ağları eğitilirken evrimsel algoritmalardan yararlanılır. Yapay Arı Kolonisi (ABC) algoritması da bu algoritmalardan birisidir.Bu tez çalışmasında, QCL'lerin karakteristik nicelikleri için doğruluk derecesi yüksek olan modeller geliştirilmiştir. Elde edilen modellerde yapay sinir ağlarının eğitilmesinde yapay arı kolonisi algoritması uygulanmış ve başka yöntemlerle karşılaştırmalı olarak performans değerlendirilmesi yapılmıştır.

Abstract:
Quantum-cascade semi-conductor lasers (QCL) are used today in many different applications areas. Quantum cascade lasers have many advantages like higher optical power, small size, wide tuning range and operating in room temperature over other existing semiconductor lasers. QCLs have three important characteristic quantities. These are optical gain, differential refractive index change, linewidth enhancement factor. Each of these characteristic quantities requires lengthy and complicated mathematical calculations using different theories and assumptions.Artificial intelligence techniques have become possible to solve complex problems. One of these artificial intelligence techniques is artificial neural networks (ANN). In artificial neural networks, the determination of nerve cells? connections (weight values) is called training of the network. In the literature there are many algorithms used for the training of artificial neural networks. Traditional training algorithms have some drawbacks such as getting stuck in local minima and computational complexity. Therefore, evolutionary algorithms are employed to train neural networks to overcome these issues. Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm is one of these algorithms.In this thesis, models with a high degree of accuracy are developed for the characteristic quantities of QCLs. In the resulting models, artificial bee colony algorithm is applied to the training of artificial neural networks and a comparative performance evaluation is made of the other methods.