این سایت در حال حاضر پشتیبانی نمی شود و امکان دارد داده های نشریات بروز نباشند
پردازش علائم و داده ها، جلد ۸، شماره ۲، صفحات ۷۵-۸۴
عنوان فارسی استفاده از یادگیری همبستگی منفی در بهبود کارایی ترکیب شبکه های عصبی
چکیده فارسی مقاله یکی از روش های بهبود صحت طبقه بندی داده ها، استفاده از چند طبقه بند مختلف و سپس ترکیب نتایج خروجی آن هاست که اغلب تحت عنوان ترکیب طبقه بندها خوانده می شود. پارامترهای مختلفی بر کارایی سیستم ترکیب طبقه بندها تاثیر می گذارند که از آن جمله می توان به میزان گوناگونی بین طبقه بندهای پایه ی سیستم اشاره کرد.در این مقاله تاثیر ایجاد گوناگونی حاصل از یادگیری همبستگی منفی را بر کارایی ترکیب طبقه بندهای عصبی مورد بررسی قرار داده ایم. این تحقیق تاثیر یادگیری همبستگی منفی را در دو روش ترکیبی کلیشه تصمیم و تعمیم انباره ای بررسی کرده است، که روش اول روشی بدون یادگیری و روش دوم روشی مبتنی بر یادگیری در بخش ترکیب است. استفاده از یادگیری همبستگی منفی برای ایجاد گوناگونی در طبقه بندهای پایه سیستم ترکیبی، صحت طبقه بندی را در هر دو روش مورد آزمون بهبود داده است. ایده پیشنهادی مقاله از نقطه نظر دیگری هم قابل ارائه است. تا کنون از روش های میانگین گیری و رای اکثریت برای ترکیب شبکه هایی با همبستگی منفی استفاده می شده است. نتایج این تحقیق نشان داد که کلیشه تصمیم و تعمیم انباره ای روش های کاراتری برای ترکیب شبکه های حاصل از یادگیری همبستگی منفی هستند. آزمایشات روی پنج مجموعه داده ی آزمون طبقه بندی از بانک داده UCI و ELENA نشان داد که به کارگیری ایده پیشنهادی کارایی ساختار ترکیب طبقه بندهای عصبی را به طور قابل ملاحظه ای افزایش داده است.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله
عنوان انگلیسی Using Negative Correlated Networks to Improve Neural Ensemble Performance
چکیده انگلیسی مقاله This paper investigates the effect of diversity caused by Negative Correlation Learning(NCL) in the combination of neural classifiers and presents an efficient way to improve combining performance. Decision Templates and Averaging, as two non-trainable combining methods and Stacked Generalization as a trainable combiner are investigated in our experiments . Utilizing NCL for diversifying the base classifiers leads to significantly better results in all employed combining methods. Experimental results on five datasets from UCI and ELENA repositories indicate that by employing NCL, the performance of the ensemble structure can be more favorable compared to that of an ensemble use independent base classifiers.  
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله
نویسندگان مقاله علی کارگرنژاد | ali kargarnejad


سعید مسعودنیا | Saeed Masoudnia


امیرحسین کاشفی | AmirHosein Kashefi


نشانی اینترنتی http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1365-1&slc_lang=fa&sid=1
فایل مقاله اشکال در دسترسی به فایل - ./files/site1/rds_journals/1315/article-1315-600132.pdf
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده مقالات پردازش گفتار
نوع مقاله منتشر شده پژوهشی
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات