Biyolojik sinir yolaklarının kendini-örgütleyen etmenler kullanılarak benzetilmesi
| dc.contributor.advisor | Dikenelli, Oğuz | |
| dc.contributor.author | Gürcan, Önder | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-29T09:13:56Z | |
| dc.date.available | 2019-03-29T09:13:56Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.department | Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.description.abstract | Bu tezde, verilen bir insan sinir yolağının zamansal düzenlenişini saptayan ve onun yapay kopyasını oluşturan yeni bir hesaplamalı model sunulmaktadır. Bu çaba, insan sinir sistemindeki sinir hücrelerinden doğrudan kayıt alınamadığından büyük bir zorluktur ve dolayısıyla ele alınan sinir yolağı kara kutu olarak nitelendirilmektedir. Bu zorlukla başa çıkmak için, çok sayıda işbirlikçi yazılım etmeninin yerel etkileşimlerle aşağıdan yukarıya toplu davranışlar oluşturabildiği Uyarlanabilir Çoklu-Etmen Sistemleri (Adaptive Multi-Agent Systems-AMAS) teorisi kullanılmıştır. Sonuç olarak, her yazılım elemanının bir birleştir-ve-ateşle sinir hücresini temsil ettiği bir beliren model elde edilmiştir. Daha sonra modeli bilinçli insanlardan elde edilen tekli motor birimlerinin reeks yanıtlarına uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar, modelin gerçek insan sinir yolaklarının işlevselliğini ortaya çıkardığını uygun verilerle kıyaslayarak göstermektedir. Modeli umut vaad edici kılan gerçek ise, bizim bilgimize göre, modelin sinirbilimleri ve kendini-örgütleyen çoklu-etmen sistemlerini etkin bir şekilde birleştirerek yapay bir sinir ağını kendi kendine oluşturan ilk gerçekçi model olmasıdır. Modelin bağlantılarının insandaki bağlantılarla örtüşüp örtüşmediğine dair henüz bir kanıt olmasa da, modelin sinirbilimcilere insan sinir yolakları hakkında daha fazla şey öğrenme konusunda yardımcı olmasını ve ayrıca ileriki deneylere yol açacak hipotezlerin kestiriminde kullanılması umut edilmektedir. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11454/7375 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Ege Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | İnsan çalışmaları; kendini-örgütleme; etmen-tabanlı benzetim; spayklayan sinir agları; birleştir-ve-ateşle modeli; frekans analizi. | en_US |
| dc.subject | Human studies; self-organization; agent-based simulation; spiking neural networks; integrate-and-re model; frequency analysis. | en_US |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği A.B.D. | en_US |
| dc.title | Biyolojik sinir yolaklarının kendini-örgütleyen etmenler kullanılarak benzetilmesi | en_US |
| dc.type | Doctoral Thesis | en_US |
