Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/32006
Назва: Data dimensionality reduction for neural based classification of optical surfaces defects
Автори: Voiry, Matthieu
Madani, Kurosh
Amarger, Véronique
Bernier, Joël
Ключові слова: Computer Aided Diagnosis Systems (CADS)
Artificial Intelligent systems
Industrial applications
Artificial Neural Network
Dimensionality Reduction
Curvilinear Component Analysis (CCA)
Curvilinear Distance Analysis (CDA)
Self Organizing Maps (SOM)
Дата публікації: 2009
Видавництво: ТНЕУ
Бібліографічний опис: Voiry, M. Data dimensionality reduction for neural based classification of optical surfaces defects [Text] / Matthieu Voiry, Kurosh Madani, Véronique Véronique Amarger, Joël Bernier // Computing = Комп’ютинг. - 2009. - Vol. 8, is. 1. - P. 32-42.
Короткий огляд (реферат): A major step for high-quality optical surfaces faults diagnosis concerns scratches and digs defects characterization in products. This challenging operation is very important since it is directly linked with the produced optical component’s quality. A classification phase is mandatory to complete optical devices diagnosis since a number of correctable defects are usually present beside the potential “abiding” ones. Unfortunately relevant data extracted from raw image during defects detection phase are high dimensional. This can have harmful effect on the behaviors of artificial neural networks which are suitable to perform such a challenging classification. Reducing data dimension to a smaller value can decrease the problems related to high dimensionality. In this paper we compare different techniques which permit dimensionality reduction and evaluate their impact on classification tasks performances.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32006
Розташовується у зібраннях:Комп'ютинг 2009 рік. Том 8. Випуск 1

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Voiry.pdf470.09 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.