Image recognition using artificial neural networks with particle swarm optimization based on hardware FPGA

العناوين الأخرى

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

تاريخ النشر

2012-01-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

تم في ھذا البحث تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام أمثلية الحشد الجزيئي لتمييز الصور الطبية و تنفيذھا عمليا بواسطة كارت مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة FPGA و ذلك لتحسين أداء الشبكات العصبية الاصطناعية.

أيضا تم في ھذا البحث استخدام الكارت العملي لمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة FPGA لتمثيل ANN المدربة باستخدام PSO، و ذلك بسبب السرعة و قابلية إعادة البرمجة.

يمكن لل FPGA أن يدعم إعادة التشكيل أو التصميم اللازمة لتمثيل الشبكة العصبية.

تم التنفيذ العملي للشبكات العصيبية (HDANN) باستخدام .FPGA-spartan3 board (XSA3S1000) تم في ھذا العمل اقتراح (HDANN) لتمثيل ANN باستخدام FPGA-spartan3 board (XSA- S1000) 3.

بإستخدام HDANN حيث يتم إنشاء الملفات الخاصة بتصميم ANN بإستخدام برنامج 10.1 ISE WebPACKTM، التي يتم تحويلھا إلى ملفات البرمجة التي يعتمد عليها في نهاية المطاف لتحميلها الى FPGA بإستخدام برنامج GXSLOAD من مجموعة برامج XSTOOLS.

الملخص EN

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.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Akkar, Hanan Abd al-Rida& Ibrahim, Muthanna Khalil. 2012. Image recognition using artificial neural networks with particle swarm optimization based on hardware FPGA. al-Mansour،Vol. 2012, no. 17, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-301375

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Akkar, Hanan Abd al-Rida& Ibrahim, Muthanna Khalil. Image recognition using artificial neural networks with particle swarm optimization based on hardware FPGA. al-Mansour No. 17 (2012), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-301375

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Akkar, Hanan Abd al-Rida& Ibrahim, Muthanna Khalil. Image recognition using artificial neural networks with particle swarm optimization based on hardware FPGA. al-Mansour. 2012. Vol. 2012, no. 17, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-301375

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 16

رقم السجل

BIM-301375

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

مرصد "معرفة"
لقياس الإنتاج العلمي العربي

تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر