به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

classifier

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه classifier در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • رسول حاجی زاده*، محمدعلی حسین زاده

    در این مقاله، طبقه بندی مبتنی بر طبقه بند K نزدیکترین همسایه ها و خطای بازسازی، جهت دسته بندی داده ها معرفی شده است. در روش پیشنهادی، ابتدا K نزدیکترین داده (همسایه) به داده ی آزمون، از هر دسته موجود در داده های آموزش، محاسبه می گردد. سپس به بازسازی داده ی آزمون، بر حسب تعداد مختلفی از نزدیکترین همسایه ها (از یک تا K)، در هر دسته پرداخته شده و میزان خطای بازسازی به ازای هر تعداد همسایه به طور مجزا محاسبه می گردد. در گام بعد، در هر دسته، میزان خطا به صورت جمع وزندار خطای حاصل از تمامی بازسازی ها محاسبه می گردد. وزن خطای بازسازی، متناسب با تعداد همسایه های دخیل در آن در نظر گرفته شده است بدین ترتیب که خطای بازسازی در تعداد همسایه های آن ضرب می شود. در آخر، داده ی آزمون به دسته ای تعلق دارد که کمترین میزان خطای کل را دارا است. این عمل موجب می گردد تا ترکیبی از طبقه بندهای مبتنی بر K نزدیکترین همسایه به صورت هم افزایی در طبقه بندی داده ها نقش ایفا نمایند. در این مقاله از 10 دسته مجموعه متعلق به پایگاه داده ی سری-زمانی UCR و پنج دسته-مجموعه متعلق به پایگاه داده ی دسته بندی UCI جهت ارزیابی روش پیشنهادی استفاده شده است. نتایج بدست آمده از این ارزیابی ها نشان می دهد که روش پیشنهادی، عملکرد طبقه بندهای KNN مبتنی بر کمترین خطای بازسازی را به میزان زیادی بهبود بخشیده و نرخ بازشناسی در برخی K ها را در حدود 5 درصد بهتر نموده و متوسط نرخ بازشناسی به ازای تمامی Kها (از 2 الی 15) در حدود 1.6 درصد بهبود یافته است.

    کلید واژگان: طبقه بند، نرخ تشخیص، K نزدیکترین همسایه، بازسازی خطی، جمع وزن دار
    Rassoul Hajizadeh *, Mohammadali Hosseinzadeh

    In this paper, a classifier is introduced based on the nearest neighbor classifier and the reconstruction error for data classification. In the proposed method, first, K nearest data points (neighbors) from each category in the training data are calculated for the test data point. Then, the reconstruction of the test data is performed based on different numbers of nearest neighbors (from one to K) in each category, and the reconstruction error is calculated separately for each number of neighbors. In the next step, for each category, the error is calculated as the weighted sum of the errors obtained from all reconstructions. The weight of the reconstruction error is proportional to the number of neighbors involved in it, so the reconstruction error is multiplied by the number of neighbors. Finally, the test data belongs to the category with the lowest overall error. This process allows a combination of K nearest neighbor classifiers to play a role in data classification. In this paper, 10 datasets from the UCR time series database and five datasets from the UCI classification database are used to evaluate the proposed method. The results of these evaluations show that the proposed method significantly improves the performance of the minimum reconstruction error based KNN classifiers, achieving approximately 5% better recognition rate for some K values and an average recognition rate improvement of about 1.6% for all K values (from 2 to 15).

    Keywords: Classifier, Recognition Rate, K-Nearest Neighbors, Linear Reconstruction, Weighted Combination
  • H. Karim Tabbahfar, F. Tabib Mahmoudi *
    Background and Objectives
    Considering the drought and global warming, it is very important to monitor changes in water bodies for surface water management and preserve water resources in the natural ecosystem. For this purpose, using the appropriate spectral indices has high capabilities to distinguish surface water bodies from other land covers. This research has a special consideration to the effect of different types of land covers around water bodies. For this reason, two different water bodies, lake and wetland, have been used to evaluate the implementation results.
    Methods
    The main objective of this research is to evaluate the capabilities of the genetic algorithm in optimum selection of the spectral indices extracted from Sentinel-2 satellite image due to distinguish surface water bodies in two case studies: 1) the pure water behind the Karkheh dam and 2) the Shadegan wetland having water mixed with vegetation. In this regard, the set of optimal indices is obtained with the genetic algorithm followed by the support vector machine (SVM) classifier.
    Results
    The evaluation of the classification results based on the optimum selected spectral indices showed that the overall accuracy and Kappa coefficient of the recognized surface water bodies are 98.18 and 0.9827 in the Karkheh dam and 98.04 and 0.93 in Shadegan wetland, respectively. Evaluation of each of the spectral indices measured in both study areas was carried out using quantitative decision tree (DT) classifier. The best obtained DT classification results show the improvements in overall accuracy by 1.42% in the Karkheh Dam area and 1.56% in the Shadegan Wetland area based on the optimum selected indices by genetic algorithm followed by SVM classifier. Moreover, the obtained classification results are superior compared with Random Forest classifier using the optimized set of spectral features.
    Conclusion
    Applying the genetic algorithm on the spectral indices was able to obtain two optimal sets of effective indices that have the highest amount of accuracy in classifying water bodies from other land cover objects in the study areas. Considering the collective performance, genetic algorithm selects an optimal set of indices that can detect water bodies more accurately than any single index.
    Keywords: Genetic Algorithm, Spectral Indices, Water Bodies, Classifier, Optimization
  • سید عابد حسینی*
    علوم اعصاب شناختی برای درک رفتارهای انسانی مرتبط با بازاریابی و سازگاری با ترجیحات مصرف کننده مفید است. پژوهشگران با تحلیل پاسخ های مغزی مصرف کنندگان در مواجهه با محرک های بازاریابی، به دنبال کشف دلایل تصمیم گیری هستند. این پژوهش یک چارچوب را برای فرآیندهای تصمیم گیری شرکت کنندگان ازنظر پسندیدن و نپسندیدن در زمان مشاهده و انتخاب محصولات یک فروشگاه اینترنتی پیشنهاد می دهد. بدین منظور، از سیگنال مغزی (EEG) شرکت کنندگان در هنگام نمایش محصولات مختلف استفاده می شود. برای استخراج ویژگی از تخمین چگالی طیف توان به روش ولش، تحلیل نوسان روند زدایی شده (DFA) و تحلیل کمی بازگشت (RQA) استفاده شده است. نتایج پژوهش نشان می دهند دو دسته پسندیدن یا نپسندیدن یک کالا را می توان به کمک ماشین بردار پشتیبان (SVM) با میزان صحت 5/73 درصد طبقه بندی کرد که در مقایسه با پژوهش گذشته 3.5 درصد بهبود در نتایج دیده می شود. با شناخت بهتر رفتار مصرف کننده و اشراف بر خواسته های مصرف کننده، استراتژی های بازار به گونه ای تعیین می شوند که علاوه بر رضایت مشتریان، سبب افزایش فروش و سود شوند. نتایج حاصله امیدوارکننده است و از روش پیشنهادی می توان برای مدل بهتر تجارت الکترونیکی استفاده کرد.
    کلید واژگان: استخراج ویژگی، بازاریابی عصبی، رفتار مصرف کننده، سیگنال مغزی، طبقه بندی کننده
    Seyyed Abed Hosseini *
    Cognitive neuroscience is useful for understanding human behaviors related to marketing and adapting to consumer preferences. By analyzing consumers' brain responses to marketing stimuli, researchers seek to discover the reasons for decision-making. This study proposes a framework for participants' decision-making processes in terms of liking and disliking when viewing and selecting the products of an online store. To this end, the participants' brain signal (EEG) is used when displaying different products. Estimation of power spectrum density by Welch method, detrended fluctuation analysis (DFA), and recurrence quantification analysis (RQA) were used to extract the feature vector. The results show that the two categories of liking or disliking a product can be classified with 73.5% accuracy using a support vector machine (SVM), which compared to the previous study, there is a 3.5% improvement in results. By better understanding consumer behavior and mastery of consumer demands, market strategies can be determined in a way that in addition to customer satisfaction, increase sales and profits. The results are promising and the proposed method can be used for a better electronic commerce model.
    Keywords: Feature Extraction, Neuro-marketing, Consumer Behavior, EEG Signal, Classifier
  • S. Ghandibidgoli *, H. Mokhtari

    In many applications of the robotics, the mobile robot should be guided from a source to a specific destination. The automatic control and guidance of a mobile robot is a challenge in the context of robotics. So, in current paper, this problem is studied using various machine learning methods. Controlling a mobile robot is to help it to make the right decision about changing direction according to the information read by the sensors mounted around waist of the robot. Machine learning methods are trained using 3 large datasets read by the sensors and obtained from machine learning database of UCI. The employed methods include (i) discriminators: greedy hypercube classifier and support vector machines, (ii) parametric approaches: Naive Bayes’ classifier with and without dimensionality reduction methods, (iii) semiparametric algorithms: Expectation-Maximization algorithm (EM), C-means, K-means, agglomerative clustering, (iv) nonparametric approaches for defining the density function: histogram and kernel estimators, (v) nonparametric approaches for learning: k-nearest neighbors and decision tree and (vi) Combining Multiple Learners: Boosting and Bagging. These methods are compared based on various metrics. Computational results indicate superior performance of the implemented methods compared to the previous methods using the mentioned dataset. In general, Boosting, Bagging, Unpruned Tree and Pruned Tree (θ = 10-7) have given better results compared to the existing results. Also the efficiency of the implemented decision tree is better than the other employed methods and this method improves the classification precision, TP-rate, FP- rate and MSE of the classes by 0.1%, 0.1%, 0.001% and 0.001%.

    Keywords: guidance of mobile robot, classifier, parametric approach, semiparametric approach, nonparametric approach
  • Alireza Pirasteh, Manouchehr Shamseini Ghiyasvand *, Majid Pouladian
    In order to help people with disabilities, understanding presence of the coronavirus (covid-19) pandemic increasingly highlights the need for emerging technologies. As we know, brain computer interface (BCI) systems were hired to resolve the important challenges on the quality of life of people with disabilities and improve disabled person independent in performing daily activities. Therefore, in this work, BCI systems were furnished to study the type of movement of a person imagines from EEG signals. Before starting to analyze data, frequency bands and brain regions were first associated with motion imaging. Then, various types of spatial and frequency filters were applied to reduce signal noise, after that features were extracted by improving CSP algorithms like CSSP. Because the appropriate frequency band is not selected, the CSP results, which depend on frequency filtering, will not have the desired results, therefore CSSP method based on FIR filters is used. It means that we apply a frequency filter and frequency optimization occurred. The used data is standard data provided on bbci.de. In this database, 9 people have undergone EEG registration. Signal recording was performed in four visual classes including left-hand movement, right-hand movement, both feet, and language. To select the feature, we used the SFS feature algorithm. This algorithm achieved high accuracy by selecting six features together and using SVM classifier. In total, while the accuracy in the CSP method was 87.5%, in the CSSP method it reached 93.6 %.
    Keywords: Brain-Computer interface (BCI), EEG Signal Processing, CSP, CSSP, Feature extraction, classifier
  • آذر محمودزاده*

    سامانه های حمل و نقل دریایی بخش مهمی از ترابری جهانی را شامل می شوند. سامانه های نظارتی در صنایع دریانوردی و کشف اهداف دریایی از اهمیت به سزایی در کاربردهای نظامی و تجاری برخوردار است. افزایش روزافزون ترابری دریایی موجب علاقه پژوهش گران به توسعه روش های نظارتی هوشمند در زمینه ترابری دریایی شده است. به دلیل وجود کلاترها، مه و گرد و غبار در دریا، تصاویر حرارتی نسبت به تصاویر مریی در این زمینه، از کارایی و دقت تشخیص بالاتری برخوردار هستند. در این مقاله، یک روش برای کشف اهداف دریایی در تصاویر نوفه ای حرارتی ارایه شده است. روش پیشنهاد شده شامل دو مرحله آشکارسازی خط افق در تصویر و سپس کشف اهداف است. ابتدا خط افق با استفاده از روش بیشینه گیری از تصویر گرادیان و برازش خط آشکار، سپس یک ناحیه مشخص برای جستجوی اهداف دریایی حول خط افق انتخاب می شود. محدود کردن ناحیه جستجو باعث افزایش سرعت روش پیشنهادی و کاهش هشدارهای کاذب می شود. در مرحله دوم، ناحیه انتخابی بلوک بندی می شود و از هر بلوک تعدادی ویژگی استخراج می شود. این ویژگی ها به چندین دسته بند متعارف داده و نتایج آنها به یک تصمیم ساز فازی نوع دوم بازه ای داده می شود تا با ترکیب این نتایج در مورد تعلق بلوک به ناحیه هدف یا پس زمینه تصمیم گیری نهایی را انجام دهد؛ در نهایت اهداف مورد نظر از تجمیع این بلوک ها و حذف موارد ناخواسته کشف می شوند. مقادیر شاخصه های ارزیابی دقت، صحت و فراخوان سیستم پیشنهادی روی پایگاه داده به ترتیب 59/97%، 19/96% و 92/97% بوده که نسبت به سایر روش های مقایسه شده، مقادیر بالاتری را گزارش داده است. نتایج به دست آمده نشان می دهد که در روش پیشنهادی، خط افق با حجم محاسباتی کم و با دقت خوبی آشکار شده و در نهایت اهداف دریایی مورد نظر با دقت بالایی کشف می شوند.

    کلید واژگان: کشف اهداف، آشکارسازی خط افق، استخراج ویژگی، دسته بند، سیستم استنتاج فازی
    Azar Mahmoodzadeh*

    Maritime transportation system is a vital part of the world conveyance. The surveillance in maritime industry and detecting marine targets have a great impact on military and commercial applications. Daily increase in maritime zone encourages the researchers to develop intelligent surveillance approaches in the maritime transportation. The sensing methods generally include visual and infrared cameras, sensors, and radars. Cameras are widely used since they capture high resolution images than sensors and traditional radars. Also, applying complex pattern recognition techniques and decision-making processes to the camera images provides more accurate detection results. Due to the clutters, dust, and weather changes in the sea including the rainfall, snowfall, and heavy fog, the image quality taken by the visual cameras is drastically deteriorated. Also, detecting the sea targets -specially the small ones- and similarly the sea-sky horizon line becomes more challenging. In such situations, the infrared images reveal higher performance and accuracy in comparison with visible images. The sea-sky horizon line detection of noisy infrared images in small target detection algorithms with high intensity and low SNR is of great importance in maritime surveillance. Determining the horizon line simplifies the target detection by restricting the search area for the targets in the image. This task decreases the computation time and mistakes in the detection. This paper presents a method for detecting marine targets in noisy infrared images. The proposed method includes two steps of detecting the sea-sky horizon line and finding the targets. In the first step, the two-dimensional gradient of the image is computed, from which it is observed that the most variations are appeared at the edge points. With respect to this remark, the maximum of each column of the gradient image is found and the obtained values for all columns and corresponding rows’ numbers are kept in a set, namely the maximum pixels set. Then, to find the sea-sky horizon line, on the first and the last 75 pixels in the mentioned set, a straight line is fitted along the image width. Afterwards, to search for the objects, a region of interest is selected around the detected line. Restricting the search region increases the speed of the proposed method and decreases the number of false alarms. In the second step, this region is partitioned into some separate blocks; from each, multiple features are extracted. These features are fed into multiple classifiers whose outputs are given to a decision-making algorithm based on the interval type-II fuzzy fusion system. This system decides to which class (target or background) that block belongs. Finally, the objects are found by integrating the target blocks and removing the unwanted ones. To evaluate the proposed method, first an image dataset was generated using an infrared camera with medium wavelength in different situations. This was done due to no access to a complete infrared sea image bank. Sea infrared images were commonly corrupted by a combination of noises including the salt-and-pepper, Gaussian noise or electronic noises due to the detector of camera image supply. In order to attenuate these noises, a 3×3 median filter was applied to the raw image. Afterwards, to increase the image contrast, the histogram equalization method was performed. Finally, the proposed approach was run to find the marine targets in the enhanced image. The results demonstrated that the sea-sky horizon line was detected with low computational complexity and high accuracy while targets were also found with desirable detection rates.

    Keywords: Targets detection, Sea-sky horizon line detection, Feature extraction, Classifier, fuzzy inference system
  • فاضله توسلیان، حسن ختن لو*، پیام ورشوی جاغرق

    سینماتیک مستقیم ربات موازی به دلیل منتج شدن به یک سیستم معادلات غیر خطی، همواره به عنوان یک چالش در زمینه ربات های موازی محسوب می گردد. در این مقاله، به تحلیل مسیله ی سینماتیک مستقیم ربات های موازی صفحه ای در فضای کاری آنها بر پایه روشی مبتنی بر شبکه عصبی پرداخته شده است. به منظور افزایش دقت در این روش، فضای کاری ربات موازی توسط طبقه بند و با استفاده از شیوه همپوشانی مرزی به تعدادی زیر فضای کوچک تر تقسیم می گردد. پس از تخمین زیر فضای مربوطه، از دو شبکه عصبی مجزا در هر زیر فضا، برای تعیین موقعیت و جهت گیری سکوی متحرک ربات موازی استفاده می گردد. این روش بر روی ربات موازی صفحه ای 3-PRR  پیاده سازی و نتایج حاصل از آن با نتایج بدست آمده از روش های شبکه های عصبی MLP، ویونت، GMDH، دو گانه و مجزا مقایسه شده است. برای بررسی کارایی روش پیشنهادی، شبیه سازی مسیر حرکت دایره ای با استفاده از این روش انجام گرفته و عملکرد آن با پنج روش مذکور مقایسه شده است. نتایج حاصل از پیاده سازی این روش و مقایسه با دیگر روش های مرسوم نشان می دهد که روش پیشنهادی، مسئله سینماتیک مستقیم ربات موازی صفحه ای را با دقت مناسب تحلیل می کند.

    کلید واژگان: مسئله سینماتیک مستقیم، ربات موازی صفحه ای، طبقه بند، شبکه عصبی مصنوعی
    Fazeleh Tavasolian, Hassan Khotanlou*, Payam Varshovi Jagharagh

    The forward kinematic problem of parallel robots is always considered as a challenge in the field of parallel robots due to the obtained nonlinear system of equations. In this paper, the forward kinematic problem of planar parallel robots in their workspace is investigated using a neural network based approach. In order to increase the accuracy of this method, the workspace of the parallel robot is divided into a number of smaller subspaces using the classifier and the boundary overlap method. After estimating the corresponding subspace, two separate neural networks are used in each subspace to determine the position and orientation of the moving platform. This approach is implemented on a 3-PRR planar parallel robot and its results are compared with the results obtained from the MLP, WaveNet, GMDH, Dual and Independent neural networks. Moreover, in order to evaluate the efficiency of the proposed method, a circular motion path is simulated using this approach and its performance is compared with the five mentioned methods. The results obtained from the implementation of this approach and comparison with the conventional methods indicates that the proposed method analyzes the forward kinematic problem of planar parallel robot with proper accuracy.

    Keywords: Forward kinematic problem, Planar parallel robot, Classifier, Artificial neural network
  • محسن صادقی*، حسین مروی، علیرضا احمدی فرد

    یکی از چالش های اساسی در تشخیص گفتار، استخراج ویژگی مقاوم نسبت به نویز می-باشد. در این مقاله یک الگوریتم استخراج ویژگی جدید که الگوریتم استخراج ضرایب کپسترال توان نرمالیزه شده کسری وفقی نامیده می شود، بعنوان یک روش مقاوم در برابر نویز برای کاربرد بازشناسی گفتار ارایه شده است. این روش استخراج ویژگی پیشنهادی مبتنی بر تبدیل فوریه گسسته کسری زمان کوتاه می باشد. از آنجایی که انتخاب ضریب تبدیل کسری برای تحلیل های مناسب سیگنال های چند جزیی از قبیل گفتار همچنان مورد بحث است، در این روش پیشنهادی با استفاده از الگوریتم فرا ابتکاری تکامل تفاضلی، پارامتر بهینه α برای تبدیل فوریه کسری با توجه به کلاس نویز موجود در محیط بصورت وفقی بدست می آید. همچنین از دادگان TI Digit و Noisex-92 به منظور ارزیابی میزان مقاومت و دقت بازشناسی سیستم بازشناس گفتار خودکار استفاده شده است. نتایج شبیه سازی بیانگر مقاومت بیشتر و دقت بازشناسی بالاتر روش استخراج ویژگی پیشنهادی در قیاس با سایر روش های استخراج ویژگی در محیط های نویزی و بدون نویز می باشد. در سیستم ASR پیشنهادی از طبقه بند ماشین بردار پشتیبان با کرنل غیرخطی استفاده شده است. لازم به ذکر است که تمامی شبیه سازی های انجام شده توسط نرم افزار MATLAB صورت گرفته است.

    کلید واژگان: تبدیل فوریه کسری، الگوریتم تکامل تفاضلی، استخراج ویژگی مقاوم، بازشناسی مقاوم گفتار، طبقه بند، ASR
    Mohsen Sadeghi *, Hossein Marvi, Ali Reza Ahmadyfard

    One of the main challenges in speech recognition is noise resistant feature extraction. In this paper, a new feature extraction algorithm, called Fractional and Adaptive Power Normalized Cepstral Coefficients Algorithm, has been proposed as a noise-resistant method for speech recognition. This proposed feature extraction method is based on a fractional short-term Fourier Transform. The selection of fractional conversion coefficient is important for proper analysis of multi-component signals like speech. Therefore, the proposed method obtains the optimum parameter of α for fractional Fourier Transform based on the noise class in the environment, adaptively by the Differential Evolution meta-heuristic algorithm. Moreover, TI Digit and Noisex-92 are used for evaluation of the resistance and accuracy of the recognition of the automatic speech recognition system. Simulation results show more resistance and higher recognition accuracy of the proposed feature extraction method rather than other methods in noisy and without noise environments. In the proposed ASR system, the Support Vector Machine (SVM) classifier with a nonlinear kernel has been used. Also, all the simulations are performed in MATLAB.

    Keywords: Fractional Fourier Transform, Differential evolution algorithm, Robust Feature Extraction, Robust Speech Recognition, Classifier, ASR
  • امیر سلطانی محبوب*، سید حمید ظهیری ممقانی

    سامانه های ANFIS به دلیل عملکرد قابل قبولی که در زمینه ایجاد و آموزش طبقه بند فازی داده دارند، بسیار موردتوجه واقع شده اند. یک چالش اصلی در طراحی یک سامانه ANFIS رسیدن به یک روش کارآمد، با دقت بالا و قابلیت تفسیر مناسب است. بدون تردید نوع و مکان توابع عضویت و همچنین نحوه آموزش یک شبکه ANFIS تاثیر به سزایی در عملکرد آن دارد. تاکنون پژوهش های مرتبط تنها به یافتن نوع و مکان توابع عضویت و یا پیشنهاد روشی برای آموزش این شبکه ها بسنده کرده اند. علت اصلی عدم به کارگیری هم زمان تعیین نوع و مکان توابع عضویت و آموزش یک شبکه ANFIS در ثابت بودن طول نسخه های استاندارد روش های ابتکاری است. در این مقاله، ابتدا نسخه جدیدی از روش بهینه سازی صفحات شیب دار با قابلیت متغیر بودن عوامل جستجو در آن، معرفی می شود؛ سپس قابلیت به وجود آمده، برای تعیین نوع و مکان توابع عضویت و آموزش هم زمان یک طبقه بند مبتنی بر سامانه استنتاج عصبی-فازی تطبیقی به کار بسته می شود. نتایج  بر روی  چند پایگاه داده مشهور با تعداد رده های مرجع متفاوت و طول بردارهای ویژگی مختلف مورد آزمایش قرار گرفته و با نتایج روش پیشنهادی به صورت مقایسه ای گزارش شده است، این آزمایشات نشان دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی است.

    کلید واژگان: بازشناسی الگو، طبقه بندی، سامانه استنتاج عصبی - فازی تطبیقی، بهینه ساز صفحات شیب دار با طول متغیر
    Amir Soltany Mahboob*, Seyed Hamid Zahiri Mamaghani

    ANFIS systems have been much considered due to their acceptable performance in terms of creation of fuzzy classifier and training. One main challenge in designing an ANFIS system is to achieve an efficient method with high accuracy and appropriate interpreting capability. Undoubtedly, type and location of membership functions and the way an ANFIS network is trained are of considerable effect on its performance. Up to present time, related researches have just found type and location of membership functions, and or suggested methods to train these networks. Main reason for lack of simultaneous determination of type and location of membership functions and training an ANFIS network is the length of standard versions of Heuristic methods being fixed. In this paper, a new version of optimization method of inclined planes will be introduced, primarily; while search factors could be variable. Then, achieved capability will be used for specifying type and location of membership functions and simultaneous training of a classifier based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The proposed method on five benchmark datasets iris, Breast Cancer, Bupa Liver, Wine and Pima from the UCI database has been tested, which has different number of reference classes, different length of attribute vectors with appropriate complexity. Initially, the accuracy of the test dataset for each of the selected datasets was compared using the standard 10 folded cross validation method using the standardized version of the standard length.Then the same experiments were repeated by the proposed method and the results of applying the proposed method on the five aforementioned datasets were compared with the results of the heuristic methods with the standard length version. The comparative results show that the optimal and intelligent design of ANFIS classifier by variable length heuristics on five well-known datasets yields good and satisfactory results and in each of the five problems it has provided better answers than other design methods in the ANFIS classification system.

    Keywords: Pattern Recognition, Classifier, adaptive neuro fuzzy inference system, variable Length Inclined Planes System Optimization algorithm
  • طبقه بندی آریتمی های قلبی مبتنی بر ترکیب نتایج شبکه های عصبی با نظریه شواهد دمپستر- شفر
    جمال قاسمی*، سمیه کرد، محمد غلامی
    آریتمی های قلبی یکی از شایع ترین بیماری های قلبی است که ممکن است سبب مرگ بیمار گردد. از این رو شناسایی آریتمی های قلبی بسیار مهم است. در این مقاله برای دسته بندی آریتمی های قلبی در سه کلاس PAC، PVC و Normal روشی مبنی بر ترکیب طبقه بندی کننده ها با استفاده از نظریه شواهد لحاظ شده است. بدین شکل که ابتدا پیک های R در ECG شناسایی گردید. سپس ویژگی های خطی ECG شامل RMSSD، SDNN و HR Mean و همچنین ویژگی غیر خطی آن با استفاده از SVD بدست آمد. ترکیب ویژگی های بدست آمده به شبکه های عصبی MLP، Cascade Feed Forward و RBF داده شد. اصل عدم قطعیت در مورد پاسخ آن ها بررسی و در نهایت پاسخ این طبقه بندی کننده ها با استفاده از نظریه شواهد با یکدیگر ترکیب شدند. جهت پردازش ECG نیاز به حذف نویز نبوده و روش پیشنهادی توانسته است در حضور نویز، نوع آریتمی قلبی را در بهترین حالت با حساسیت 98 % تشخیص دهد.
    کلید واژگان: سیگنال الکتروکاردیوگرام، طبقه بندی کننده ها، شبکه عصبی، نظریه شواهد
    classification of Cardiac Arrhythmias based on combination of the results of Neural Networks using Dempster-Shefer Evidence Theory
    Dr. Jamal Ghasemi*, Somayeh Kord, Dr. Mohammad Gholami
    Cardiac arrhythmias are one of the most common heart diseases that may cause the death of the patient. Therefore, it is extremely important to detect cardiac arrhythmias. 3 categories of arrhythmia, namely, PAC, PVC, and normal are considered in this paper based on classifier fusion using evidence theory. At first R peaks of ECG were identified. Then, the line features including ECG RMSSD, SDNN and HR Mean, and also non-linear characteristics were obtained by using SVD. The combination of these features results is given in MLP, Cascade Feed Forward and RBF neural networks. Next the principle of uncertainty about their response was checked, and finally, the results of these classifiers were combined by applying evidence theory. ECG processing is not needed to remove noise, however, the proposed method, in the presence of noise, is able to detect the cardiac arrhythmia, in best situation with 98% sensitivity.
    Keywords: Electrocardiogram signal, classifier, Neural Network, Dempster-Shafer Theory
  • M. R. Mosavi, M. Khishe, Y. Hatam Khani, M. Shabani
    Radial Basis Function Neural Networks (RBF NNs) are one of the most applicable NNs in the classification of real targets. Using of recursive methods and gradient descent for training RBF NNs, improper classification accuracy, failing to local minimum and low-convergence speed are defections of this type of network. To overcome defections, heuristic and meta-heuristic algorithms have been popularized to training RBF networkRadial Basis Function Neural Networks (RBF NNs) are one of the most applicable NNs in the classification of real targets. Despite the use of recursive methods and gradient descent for training RBF NNs, classification improper accuracy, failing to local minimum and low-convergence speed are defects of this type of network. In order to overcome these defects, heuristic and meta-heuristic algorithms have been conventional to training RBF network in the recent years. This study uses Stochastic Fractal Search Algorithm (SFSA) for training RBF NNs. The particles in the new algorithm explore the search space more efficiently by using the diffusion property, which is observed regularly in arbitrary fractals. To assess the performance of the proposed classifier, this network will be evaluated with the two benchmark datasets and a high-dimensional practical dataset (i.e., sonar). Results indicate that new classifier classifies sonar dataset six percent better than the best algorithm and its convergence speed is better than the other algorithms. Also has better performance than classic benchmark algorithms about all datasets. in the recent years. This study uses Stochastic Fractal Search Algorithm (SFSA) for training RBF NNs. The particles in the new algorithm explore the search space more efficiently by using the diffusion property, which is seen regularly in arbitrary fractals. To assess the performance of the proposed classifier, this network will be evaluated with the two benchmark datasets and a high-dimensional practical dataset (i.e., sonar). Results indicate that new classifier indicates better performance than classic benchmark algorithms and classifies sonar dataset six percent better than the best algorithm and its convergence speed is better than the other algorithms.
    Keywords: Classifier, RBF, Stochastic Fractal, Meta-heuristic Algorithm
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال