کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6854507 | 1437452 | 2014 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Optimization of modular granular neural networks using hierarchical genetic algorithms for human recognition using the ear biometric measure
ترجمه فارسی عنوان
بهینه سازی شبکه های عصبی گرادیان مدولار با استفاده از الگوریتم ژنتیک سلسله مراتبی برای شناخت انسان با استفاده از اندازه گیری بیومتریک گوش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی مدولار، محاسبات گرانول، الگوریتم ژنتیک سلسله مراتبی، شناخت انسان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
A new model of a modular neural network (MNN) using a granular approach and its optimization with hierarchical genetic algorithms is proposed in this paper. This model can be used in different areas of application, such as human recognition and time series prediction. In this paper, the proposed model is tested for human recognition based on the ear biometric measure. A benchmark database of the ear biometric measure is used to illustrate the advantages of the proposed model over existing approaches in the literature. The proposed method consists in the optimization of the design parameters of a modular neural network, such as number of modules, percentage of data for the training phase, goal error, learning algorithm, number of hidden layers and their respective number of neurons. This method also finds out the amount of and the specific data that can be used for the training phase based on the complexity of the problem.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 27, January 2014, Pages 41-56
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 27, January 2014, Pages 41-56
نویسندگان
Daniela Sánchez, Patricia Melin,