ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Hand Written Digits Recognitio...>الوصف

Hand Written Digits Recognition Using Digital Learning Networks

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Kadum, Amal Abbas (Author)
مؤلفين آخرين: Ghindawi, Ekhlas Wattan (co-Auth)
المجلد/العدد: ع 1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2008
الصفحات: 125 - 130
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 425696
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
مستخلصات الأبحاث | تمييز الأرقام | خط اليد | الأرقام اليدوية | الصناعة
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعالج البحث مسالة تطوير منظومة تمييز الأنماط المعتمدة على مجاميع الدواخل. حيث تقيم لاستخدامها في تمييز البيانات الغير محددة وبالإشارة خاصة إلى الأرقام اليدوية الغير محددة. في هذا البحث تؤمن المنظومة المقترحة الاحتياجات المطلوبة من حيث البساطة والكفاءة لتجعلها ملائمة تماما للتطبيقات العملية في البيئة الصناعية الحالية. وتأتي البساطة في العمل من قابلية المنظومة على الاستنباط الذاتي بالاعتماد على طور التدريب أولا لأنشاء مبدأ التمييز. وكذلك فأن بناء المميز في المنظومة يكون بالماديات المتوفرة حاليا والرخيصة بأستعمال عناصر الذاكرة. في هذا البحث نلخص نتائج تم الوصول إليها بالعمل على تمييز الأرقام المكتوبة بخط اليد بدون اجراء أي عملية معالجة عليها. حيث أن هذه النتائج استحصلت من خلال استخدام شبكات التعلم المعتمدة على الذواكر حيث قدم هذا البحث تحسينا على عمل هذه الشبكة من خلال إضافة أوزان إليها.

A pattern recognition system based on the n-tuple technique is developed and evaluated for use in classifying non-deterministic data with particular reference to unconstrained hand-written numerals. The system presented in this research fulfills the requirements of simplicity and efficiency making it attractive to practical use in present day industrial environments . This simplicity of operation is afford by the self evolving nature of the classifier since it is based on a training phase where the recognition logic is developed. Results are reported on the task of recognizing handwritten digits without any advanced pre-processing. The result are obtained by using a RAM-based neural network, making use of small receptive fields. Furthermore, a technique that introduces weights into the RAM net is reported.
وصف العنصر: أصل المقال منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.