E ŞEKİLLİ YAMA ANTENLERİN ÇALIŞMA FREKANSININ HESAPLANMASI İÇİN FARKLI ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE EĞİTİLMİŞ BİR YAPAY SİNİR AĞI TASARIMI

Authors : Ahmet KAYABAŞI, Abdürrahim TOKTAŞ, Ali AKDAĞLI

Pages : 465-472

Doi:10.17482/uumfd.285466

View : 16 | Download : 10

Publication Date : 2016-11-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, E şekilli yama antenlerin insert ignore into journalissuearticles values(EŞYA); çalışma frekansının hesaplanması için uygulanmış farklı öğrenme algoritmaları ile eğitilmiş bir yapay sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); tasarlanmıştır. YSA modeli, ileri beslemeli geri yayılım temelli çok katmanlı algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(ÇKA); üzerine inşa edilmiştir. YSA modelinin eğitilmesi ve test edilmesi için 144 adet EŞYA’nın benzetimi, çalışma frekansı yönünden moment metoduna dayanan HyperLynx® 3D EM yazılımı kullanarak yapılmıştır. Daha sonra, YSA modeli, benzetimi yapılan 144 EŞYA verisinden 130’u aracılığıyla eğitilmiş ve modelin doğruluğu 14 veri üzerinden test edilmiştir. Güçlü bir model elde etmek için YSA, 8 farklı öğrenme algoritması ile eğitilmiştir. Öğrenme algoritmalarını yüzdelik hata oranına göre birbirleri ile karşılaştıran bir sıralama çizelgesi sunulmuştur. YSA’nın geçerliliği, literatürde verilmiş benzetim ve ölçüm verileri ile doğrulanmıştır. Bu sonuçlar, Levenberg–Marquardt öğrenme algoritması ile eğitilmiş YSA modelinin en yakın sonuçları hesapladığı gösterilmiştir. Önerilen YSA modeli, çalışma frekansı bakımından EŞYA’ların analizinde başarılı bir şekilde kullanılabilir.
Keywords : Antenler, yama antenler, yapay sinir ağları YSA, , çalışma frekansı, öğrenme algoritmaları