A Fuzzy Hybrid Learning Algorithm for Radial Basis Function Neural Network
محل انتشار: چهارمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,638
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP04_052
تاریخ نمایه سازی: 21 دی 1386
چکیده مقاله:
This paper presents a Fuzzy Hybrid Learning Algorithm (FHLA) for the Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) with application in
human face recognition. The method determines and initializes the number of hidden neurons and their characteristics in the RBFNN structure by using of cluster validity indices with majority rule and advanced fuzzy clustering respectively. The FHLA combines the gradient method and the linear least squared method for adjusting the RBF parameters and connection weights. The designed RBFNN with the FHLA is used as a
classifier in a face recognition system, which its feature vectors, obtained by combining shape information and Principal Component Analysis (PCA). The efficiency of the proposed method is demonstrated on the ORL and Yale face databases.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
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 :