A Novel Neural Network Structure for Feature Extraction

سال انتشار: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,635

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI11_241

تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390

چکیده مقاله:

A new method for extracting discriminative features is represented in this paper. Most of the ordinary feature extractionalgorithms are limited to the use of linear transformation approach. However, in most practical classification problems it is required to focus our attention on nonlinear functions. Consequently, the goal of this research is to introduce a new feature extraction method which can extract nonlinear functions without any apriori knowledge about the form of the function. In order to achieve this, a neural network structure is introduced which the inputs are the original features and the outputs are the enhanced features. Experimental results indicate that our proposed method is able to extract features which are superior to conventional methods.

نویسندگان

A. Mirzaei

Dept. of Computer Engineering Amirkabir UniversityValiasr,Tehran, Iran, ۱۵۹۱۴

M. Rahmati

Dept. of Computer Engineering Amirkabir UniversityValiasr,Tehran, Iran, ۱۵۹۱۴

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • A. N. Mucciardi and E. E. Gose, "A comparison of ...
  • A. W. Whitney, _ direct method of nonparametric measuremet selection", ...
  • P. M. Narendra and K.Fukunaga, ":A branch and bound algorithm ...
  • Nojun Kwak and Chong-Ho Choi, "Improved mutual information feature selector ...
  • Nojun Kwak and Chong-Ho Choi, "Input feature selection for classification ...
  • نمایش کامل مراجع