دانلود فایل ورد word استفاده از شبکه عصبی مصنوعی مبتنی برالگوریتم رزونانس تطبیقی دربازشناسی چهره
همگام با پیشرفت تکنولوژی نیاز به سیستم های بازشناسی به هنگام چهره به طور فزاینده ای رو به گسترش می باشد. این امر کلاسه‌بندی‌های متعارف و معمول در زمینه بازشناسی چهره را با چالشهایی مواجه ساخته است. زمان آموزش طولانی، پیکربندی و ساختار ثابت کلاسه بندی های موجود و عدم وجود توانایی در یادگیری نمونه های جدید بدون فراموش کردن نمونه های قبلی، از اهم این موارد می باشد. ایده استفاده از شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی می تواند این چالشها را تا حد زیادی مرتفع کند. این برتری ها به دلیل خصوصیات ذاتی و پویاییهای این نوع از شبکه های عصبی می باشد. نتایج شبیه سازی‌ها حکایت از برتری نسبی اما کمرنگ صحت کلاسه بندی در شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه، نسبت به شبکه های عصبی مذکور دارند. سرعت یادگیری در شبکه های مذکور بسیار بیشتر از پرسپترون چند لایه بوده و تنظیم پارامترهای آن بسیار ساده تر می باشد. انتخاب پارامتر مراقبت به عنوان مهمترین پارامتر شبکه های مذکور، تقریباً در نیمی از بازه مجاز آن، عملکرد بهینه شبکه را تضمین می کند. همچنین انتخاب ویژگی های موثر با استفاده از الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی، درصد صحت کلاسه بندی را به طور قابل توجهی افزایش داده است.
«فهرست مطالب»
چکیده:
پیشگفتار
فصل اول: کلیات
1-1- مقدمه
.
.
هیچ نظری موجود نیست:
ارسال یک نظر