المصدر: | مجلة كلية التربية |
---|---|
الناشر: | الجامعة المستنصرية - كلية التربية |
المؤلف الرئيسي: | Hussein, Enas Mohammad (Author) |
المجلد/العدد: | ع 1 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2008
|
الصفحات: | 152 - 157 |
ISSN: |
1812-0380 |
رقم MD: | 425717 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
قواعد المعلومات: | EduSearch |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
LEADER | 02076nam a22002057a 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | 1075175 | ||
044 | |b العراق | ||
100 | |9 34507 |a Hussein, Enas Mohammad |e Author | ||
245 | |a Digital Network with MIN/MAX Nodes for Pattern Recognition | ||
260 | |b الجامعة المستنصرية - كلية التربية |c 2008 | ||
300 | |a 152 - 157 | ||
336 | |a بحوث ومقالات | ||
500 | |a أصل المقال منشور باللغة الإنجليزية | ||
520 | |a هذا البحث يتعامل مع طريقة لتمييز الأنماط تعتمد على الشبكات العصبية المتكونة من عقد إل MIN/MAX. في هذا العمل تم تقديم تقنية مطورة تحاول إن تحسن من أداء عمل شبكة التعلم الرقمية أو ما يسمى بطريقة إل n-tuple لتمييز الصور باستخدام مبادئ كل من هذه العقد والصور ذات التدريجات الرمادية. ومن خلال تلك المبادئ استطعنا أن نتوصل إلى تحسين جيد في أداء الشبكة. |b This research deals with a method of pattern recognition based on neural networks composed of MIN/MAX nodes. The general concepts of the MIN/MAX nodes and the neural networks are outlined. We introduce in this work advanced technique that tried to improved the performance of digital learning networks or (n_ tuple method) for recognition by using the principles of MIN/MAX nodes and gray scale images. From these principles we reached to a good level of enhancement in performance for this network. | ||
653 | |a الصور الملونة |a مستخلصات الأبحاث |a تمييز الأنماط |a الشبكات العصبية |a شبكات التعلم الرقمية |a تمييز الصور | ||
773 | |4 التربية والتعليم |6 Education & Educational Research |c 006 |l 001 |m ع 1 |o 1151 |s مجلة كلية التربية |t Journal of Faculty of Education |v 008 |x 1812-0380 | ||
856 | |u 1151-008-001-006.pdf | ||
930 | |d n |p y | ||
995 | |a EduSearch | ||
999 | |c 425717 |d 425717 |