Study of principle component analysis and learning vector guantzation genetic neural networks
Other Title(s)
دراسة الشبكات العصبية الجينية و المعتمدة على أساس تحليل المركبات الأساسية و الشبكات ذات التعليم الاتجاهي الكمي
Joint Authors
Uthman, Mazin Zaki
al-Qassar, Arif A.
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 27, Issue 02 (30 Jan. 2009), pp.321-331, 11 p.
Publisher
Publication Date
2009-01-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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).
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 327-331
Record ID
BIM-50270