![](/images/graphics-bg.png)
Study of principle component analysis and learning vector guantzation genetic neural networks
العناوين الأخرى
دراسة الشبكات العصبية الجينية و المعتمدة على أساس تحليل المركبات الأساسية و الشبكات ذات التعليم الاتجاهي الكمي
المؤلفون المشاركون
Uthman, Mazin Zaki
al-Qassar, Arif A.
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 27، العدد 02 (30 يناير/كانون الثاني 2009)، ص ص. 321-331، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-01-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث تم استخدام الخوارزميات الجينية لتحسين أداء الشبكة العصبية ذات التعليم الاتجاهي الكمي.
النتائج التمثيلية كانت جيدة في مضمار استطلاع البيانات و أنها تتوصل إلى النتائج بصورة أسرع.
تم استخدام خوارزميات المنافسة بطريقة العزوم الثابتة للحصول على متجه الصفات كخطوة أولى في تعليم الشبكة الأحادية الطبقة و المعتمدة في تعلمها على الخوارزميات الجينية.
علاوة على ذلك تم استخدام الشبكة العصبية التي تعتمد على أساس تحليل المركبات الأساسية في تعليم الشبكة بدون مشرف.
ثلاثة خوارزميات تم استخدامها و هي الخوارزمية الهيبية العامة و أخرى مقترحة و مسندة بالخوارزميات الجينية و الخوارزمية المدمجة بين الشبكات العصبية و الخوارزميات الجينية.
الملخص EN
In this work, the Genetic Algorithm (GA) is used to improve the performance of Learning Vector Quantization Neural Network (LVQ-NN), simulation results show that the GA algorithm works well in pattern recognition field and it converges much faster than conventional competitive algorithm.
Signature recognition system using LVQ-NN trained with the competitive algorithm or genetic algorithm is proposed.
This scheme utilizes invariant moments adopted for extracting feature vectors as a preprocessing of patterns and a single layer neural network (LVQ-NN) for pattern classification.
A very good result has been achieved using GA in this system.
Moreover, the Principle Component Analysis Neural Network (PCA-NN) which its learning technique is classified as unsupervised learning is also enhanced by hybridization with the genetic algorithm.
Three algorithms were used to train the PCA-NN.
These are Generalized Hebbian Algorithm (GHA), proposed Genetic Algorithm and proposed Hybrid Neural/Genetic Algorithm (HNGA).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Uthman, Mazin Zaki& al-Qassar, Arif A.. 2009. Study of principle component analysis and learning vector guantzation genetic neural networks. Engineering and Technology Journal،Vol. 27, no. 02, pp.321-331.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-50270
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Uthman, Mazin Zaki& al-Qassar, Arif A.. Study of principle component analysis and learning vector guantzation genetic neural networks. Engineering and Technology Journal Vol. 27, no. 02 (2009), pp.321-331.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-50270
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Uthman, Mazin Zaki& al-Qassar, Arif A.. Study of principle component analysis and learning vector guantzation genetic neural networks. Engineering and Technology Journal. 2009. Vol. 27, no. 02, pp.321-331.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-50270
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 327-331
رقم السجل
BIM-50270
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)