ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تمييز الصور بواسطة الشبكات الع...>الوصف

تمييز الصور بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية وامثلية الحشد الجزيئي المنفذة عمليا بمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة

العنوان بلغة أخرى: Image Recognition Using Artificial Neural Networks with Particle Swarm Optimization Based on Hardware FPGA
المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: عكار، حنان عبدالرضا (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Akkar, Hanan A. R.
مؤلفين آخرين: ابراهيم، مثني خليل (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 17
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 1 - 17
DOI: 10.36541/0231-000-017-004
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 449570
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة | مستخلصات الابحاث | الصور الطبية | تمييز الصور | الشبكات العصبية | امثلية الحشد الجزيئي | تحسين اداء الشبكات
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام أمثلیة الحشد الجزیئي لتمییز الصور الطبیة وتنفيذها عملیا بواسطة كارت مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة FPGA وذلك لتحسين أداء الشبكات العصبية الاصطناعية. أيضا تم فيهذا البحث استخدام الكارت العملي لمصفوفة البوابات القابلة للبرمجةFPGA لتمثیل ANN المدربة باستخدامPSO ، وذلك بسبب السرعة و قابلية إعادة البرمجة. یمكن للـ FPGA أن یدعم إعادة التشكيل او التصميم اللازمة لتمثیل الشبكة العصبية. تم التنفيذ العملي للشبكات العصبية (HDANN) باستخدام .FPGA-spartan3 board (XSA3S1000) تم في هذا العمل اقتراح (HDANN) لتمثیل ANN باستخدام -FPGA-spartan3 board (XSA3S1000). باستخدام HDANN حیث یتم إنشاء الملفات الخاصة بتصميم ANN باستخدام برنامج ISE 10.1WebPACKTM، التي یتم تحويلها إلى ملفات البرمجة التي یعتمد عليها في نهاية المطاف لتحميلها الى FPGAباستخدام برنامج GXSLOAD من مجموعة برامج XSTOOLS.

In this paper, a medical image recognition using Artificial Neural Networks (ANN) trained by Particle Swarm Optimization based on hardware implementation of Field Programmable Gate Array (FPGA) is presented, where the adaption of the Artificial Neural Network (ANN) weights using Particle Swarm Optimization (PSO) was proposed as a mechanism to improve the performance of ANN. Also in this paper, Hardware Design of ANN platform (HDANN) is proposed to evolve the architecture ANN circuits using FPGAspartan3 board (XSA-3S1000). The HDANN design platform creates ANN design files using WebPACKTM ISE10.1 program, which are converted into device-dependent programming files for eventual downloading into FPGA device by using GXSLOAD program from the XSTOOLS programs.
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.