GEOMETRICAL FORM RECOGNITION USING "ONE-STEP-SECANT" ALGORITHM IN CASE OF NEURAL NETWORK

Rodica Constantinescu, Vasile Lazarescu, Radwan Tahboub
2008 U.P.B. Sci. Bull., Series C   unpublished
În acest articol ne-am propus să realizăm recunoaşterea formelor geometrice: dreptunghi şi elipsă, plecând de la un număr de puncte dat de pe conturul acestora prin folosirea algoritmului "one step secant" în cazul reţelelor neurale. Primul pas este de a construi o reţea neurală cu două straturi şi doi vectori de intrare. Primul strat are 20 neuroni, în timp ce al doilea strat are doar doi neuroni. În al doilea rând am creat o bază de antrenament şi o bază de test, baze care au fost generate de
more » ... au fost generate de funcţia "rand" în Matlab 7.0. Fiecare bază creată conţine 100 de forme: 50 dreptunghiuri şi 50 elipse. Apoi am testat reţeaua folosind eroarea medie pătratică şi algoritmul "one-step-secant". The purpose of this paper is the recognition of geometrical shapes: rectangle and ellipse by using the "one-step-secant" algorithm of neural network. The first step is to build up a neural network with two layers and two input vectors. The first layer has twenty neurons, while the second one includes only two neurons. The second step is to create a training base and a test base through generating "rand" function. Each base contains one hundred shapes: fifty rectangles and fifty ellipses. The third step is testing the network by using a performance function (MSE=Mean Squared Error) and "one-step-secant" algorithm.
fatcat:ejtwcz4oojajhdjywrlzzaks3m