Image recognition using artificial neural networks with particle swarm optimization based on hardware FPGA
Other Title(s)
تمييز الصور بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية و أمثلية الحشد الجزيئي المنفذة عمليا بمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة
Joint Authors
Akkar, Hanan Abd al-Rida
Ibrahim, Muthanna Khalil
Source
Issue
Vol. 2012, Issue 17 (31 Jan. 2012), pp.1-17, 17 p.
Publisher
Publication Date
2012-01-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 16
Record ID
BIM-301375
