ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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

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
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:
LEADER 03697nam a22002537a 4500
001 1112377
024 |3 10.36541/0231-000-017-004 
044 |b العراق 
100 |9 276698  |a عكار، حنان عبدالرضا  |e مؤلف  |g Akkar, Hanan A. R. 
245 |a تمييز الصور بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية وامثلية الحشد الجزيئي المنفذة عمليا بمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة 
246 |a Image Recognition Using Artificial Neural Networks with Particle Swarm Optimization Based on Hardware FPGA 
260 |b كلية المنصور الجامعة  |c 2012 
300 |a 1 - 17 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
500 |a ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية 
520 |a 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.  |b 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. \  
653 |a مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة  |a مستخلصات الابحاث  |a الصور الطبية  |a تمييز الصور  |a الشبكات العصبية  |a امثلية الحشد الجزيئي  |a تحسين اداء الشبكات 
700 |9 54514  |a ابراهيم، مثني خليل  |e م. مشارك  |g Ibrahim, Muthana Khalil 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 004  |e Al Mansour Journal  |f Maǧallaẗ al-manṣūr  |l 017  |m ع 17  |o 0231  |s مجلة المنصور  |v 000  |x 1819-6489 
856 |u 0231-000-017-004.pdf 
930 |d n  |p y  |q y 
995 |a EcoLink 
995 |a HumanIndex 
999 |c 449570  |d 449570 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.