ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Estimation of Wavenet Optimist...>الوصف

Estimation of Wavenet Optimistic Values by using Genetic algorithm to Recognize Colored images

المصدر: مجلة كلية التربية الأساسية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: Zghair, Entidhar Mhawes (Author)
المجلد/العدد: ع 71
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 328 - 344
ISSN: 8536-2706
رقم MD: 430120
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
مستخلصات الأبحاث | الشبكة المويجية | الخوارزمية الجينية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الهدف من هذا العمل هو استخدام الشبكة المويجية والخوارزمية الجينية في التنبؤ المسبق لطريقة التحميل اللاولي للعناصر التغذية الامامية في الشبكة المويجية قبل مرحلة التدريب باستخدام تقنيات الميول. ان تقنية الخوارزميةِ الجينية هي تحققِ الوصول الى القيم المثالية القريبة الى كل من(learning rate, translation, dilation, and hidden nodes). وهذا العمل يُمْكنُه اختصار وقت التعلمُ ايً (يُخفضُ %50 ِمنْ ِعدد التكرار وبالدقة ِالمطلوبة أكثر منْ بدون استعمال خوارزمية الجينية. باستخدام طريقة الخوارزمية الجينية يمكن احتساب افضل مجموعة الـ wave net التي translation and dilation الى عدد كبير من الِعناصر ذات القيم المثالية بالنسبة للتعليم، وانّ العُقَدَ المخفيةَ مستعملة ِكقيَم أولية لتدريب السلسلة الثانويِ لمراحل ما قبل التدريب، اثبتت ان المويجة الجيبيةِ وِالخوارزمية الجينية نجحت في التعرفُ على الصوَرَ الطبيةِ الملونة والتي تم تحويلها كمستوى رمادي وكانت النتائج جيدة وعالية الدقة في تصنيف الصور الطبية الملونة والتي تم تحويلها الى التدرج الرمادي.

The purpose of this work is to use Wave net and genetic algorithms for the prediction of the presented an original initialization procedure for the parameters of feed-forward wavelet networks, prior to training by gradient-based techniques. Genetic algorithm global optimization techniques can be providing near optimal value for learning rate, translation, dilation, and hidden nodes. Then the net work can be learning in short learning time (reduce %50 from number of iteration) with desired accuracy is more than the desired accuracy without using genetic algorithm. Then it uses the genetic algorithm method to determine a set of best wave net whose translation and dilation parameters with optimal value of learning rate. The hidden nodes are used as initial values for subsequence training. The results show high accuracy in classification and recognize of color medical images convert as gray level of applying of (WN). \
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 8536-2706

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.