Feature dimensionality reduction for recognition of Persian handwritten letters using a combination of quantum genetic algorithm and neural network
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 154
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی 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:
JR_MJEE-11-2_003
تاریخ نمایه سازی: 15 اسفند 1401
چکیده مقاله:
Curse of dimensionality is one of the biggest challenges in classification problems. High dimensionality of problem increases classification rate and brings about classification error. Selecting an effective subset of features is an important point in analyzing correlation rate in classification issues. The main purpose of this paper is enhancing characters recognition and classification, creating quick and low-cost classes, and eventually recognizing Persian handwritten characters more accurately and faster. In this paper, to reduce feature dimensionality of datasets a hybrid approach using artificial neural network, genetic algorithm and quantum genetic algorithm is proposed that can be used to distinguish Persian handwritten letters. Implementation results show that proposed algorithms are able to reduce number of features by ۱۹% to ۴۹%. They also show that recognition and classification accuracy of resulted subset of features has risen, by ۷/۳۱%, comparing to primitive dataset.
کلیدواژه ها:
dimensionality reduction of features ، en ، recognition of Persian handwritten letters ، Genetic Algorithm (GA) ، quantum genetic algorithm (QGA) ، Neural Networks
نویسندگان
Mohammad Javad Aranian
Imam Reza International University
Moein Sarvaghad-Moghaddam
Semnan University
Monireh Houshmand
Imam Reza International University
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 :