دوره 2، شماره 5 و 6 - ( سال دوم ، شماره 5و6 ، پاییز و زمستان 1389 )
جلد 2 شماره 5 و 6 صفحات 45-53 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Training MLP Neural Network in Images Compression by GSA Method. فصلنامه فناوری اطلاعات. 2011; 2 (5 and 6) :45-53
URL: http://jor.iranaict.ir/article-1-271-fa.html
URL: http://jor.iranaict.ir/article-1-271-fa.html
ده‌باشیان مریم، ظهیری سیدحمید. آموزش شبکه عصبی MLP در فشرده‌سازی تصاویر با استفاده از روش GSA. فصلنامه فناور اطلاعات و اتباطات ایران. 1389; 2 (5 و 6) :45-53
مهندسی الکترونیک، دانشگاه بیرجند
چکیده: (12073 مشاهده)
یکی از حوزه‌های تحقیقاتی مهم در پردازش تصویر، فشرده-سازی تصاویر است. تاکنون روش‌های مختلفی برای فشرده-سازی تصویر ارائه شده‌است، در این میان شبکه‌های عصبی مخاطبان زیادی را به خود جذب کرده‌اند. متداول‌ترین روش آموزشی شبکه‌های عصبی، روش پس انتشار خطاست که همگرایی کند و توقف در بهینه‌های محلی از مهمترین نقاط ضعف آن محسوب می‌شوند . رویکرد جدید محققین، استفاده از الگوریتم‌های ابتکاری در فرایند آموزش شبکه‌های عصبی است. در این مقاله، روش آموزشی نوینی مبتنی بر روش جستجوی گرانشی (GSA) معرفی می‌شود. روش جستجوی گرانشی آخرین و جدیدترین نسخه از انواع روش‌های جستجو و بهینه‌سازی هوش جمعی است. در این روش پاسخ‌های کاندید در فضای جستجو اجرامی هستند که توسط نیروی گرانش بر یکدیگر اثر گذاشته و موقعیتشان تغییر می-کند. به تدریج اجرام با برازندگی بهتر دارای جرم بیشتری می-شوند و بر اجرام دیگر تاثیر بیشتری می‌گذارند.
در تحقیق حاضر با استفاده از الگوریتم GSA یک شبکه عصبی MLP به منظور فشرده سازی تصاویر آموزش داده می-شود.
برای ارزیابی کارایی فشرده‌ساز ارائه شده عملکرد آن با الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرات و روش متداول پس انتشار خطا در فشرده‌سازی چهار تصویر استاندارد مقایسه می‌شود. نتایج نهایی گویای قابلیت چشمگیر روش GSA در آموزش شبکه‌های عصبی MLP می‌باشد.
ارسال پیام به نویسنده مسئول
