Özet:

Bu çalışmada kaotik bir hareketin modellenerek tekrardan oluşturulabilmesi için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Kaotik sinyaller, doğal ilişkiler, iletişim, şifreleme, finans, sağlık gibi birçok alanda ortaya çıkabilir. Yapay sinir ağları, bulanık model, hammerstein gibi modeller bu tip sinyalleri öngörmek ve form halinde matematiksel olarak hareketi modellemek için kullanılabilir. Bu hareket ikinci dereceden bir ters sarkacın hareketi, bilardo masasındaki topların hareketleri veya bu tip sistemlerin faz diyagramları da olabilir. Burada ise en temel olan Lorenz kaotik hareketinin faz diyagramı tercih edilmiştir. Ardışık görüntülerde izlenen nokta veya nesnenin görüntü pozisyonu görüntü işleme teknikleri ile belirlenmiştir. Bu görüntülerden elde edilen konum bilgisini kullanarak, NAR yapısı olan yapay sinir ağları geri yayılım algoritması ile eğitilmiştir. Bu NAR yapısı iki giriş ile iki çıkış olarak oluşturulmuş ve ilk katmanı 20, ikinci katmanı 10 ve üçüncü katmanı da 2 nöron içermektedir. Ardından bu yapay sinir ağları test edilerek tekrardan kaotik hareket videosu elde edilmeye çalışılmıştır. Sonuç olarak, bazı kaotik işaretlerin, ardışıl görüntülerin veya videoların matematiksel olarak modellemek yerine yapay sinir ağları ile modellenip tekrardan üretilebilmesi sağlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: