- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (ICCEES) Special Issue
- Artificial Neural Network Model with Firefly Algorithm for Seljuk Star Shaped Microstrip Antenna
Artificial Neural Network Model with Firefly Algorithm for Seljuk Star Shaped Microstrip Antenna
Authors : Erdem Yelken, Dilek Uzer
Pages : 251-256
Doi:10.31590/ejosat.802914
View : 12 | Download : 5
Publication Date : 2020-10-05
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışmada, 0.5-3.5 GHz aralığındaki frekans değerleri için hibrit Yapay Sinir Ağı modeline dayalı Selçuklu Yıldızı mikroşerit anten (SSMA) tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, bir geri yayılma (BP) ve bir meta-sezgisel algoritmayı birleştirerek sinir ağı eğitimi için yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Geri yayılmanın çözüm bulmadaki en büyük dezavantajı, küresel minimumdan ziyade yerel minimuma sıkışmasıdır. Bu yeni hibrit eğitim algoritmasında, yerel ve global arama eş zamanlı olarak yapılmıştır. Başlangıçta, uzun atlama sayesinde yerel minimuma yakalanma olasılığının düşük olması nedeniyle sinir ağlarının ağırlıklarını elde etmek için Ateş Böceği Algoritması (FA) kullanıldı. Daha sonra, bu algoritma, Firefly Algoritmasının gelişmiş küresel arama yeteneğinin ve BP algoritmasının yerel arama yeteneğinin nöral ağ eğitiminde kullanılması için geri yayılma (BP) ile birleştirilmiştir. Yapay Sinir Ağının eğitim aşamasında Levenberg-Marquardt geri yayılma algoritması kullanılmıştır. Bu çalışmada Selçuklu Yıldızı mikroşerit anteni, çift yüzlü 1.55mm dielektrik ve 35um iletken kalınlığında, 4.37 elektrik iletkenliğine ve 0.002 kayıp tanjantına sahip DE104 üzerine tasarlanmıştır. 272 mikroşerit anten tasarımı için HFSS anten simülasyon programı kullanılmıştır. Veri setinin %90\'ı eğitim, %10\'u test verisi olarak kullanılmıştır. Ateş Böceği Algoritması ile YSA sonuçları simülasyon sonuçlarıyla daha uyumludur.Keywords : Mikroşerit anten, Selçuklu Yıldızı, Yapay Sinir Ağı, geri yayılım algoritması, metasezgisel algoritmalar