• شماره های پیشین

    • فهرست مقالات حديثه سادات  حسني

      • دسترسی آزاد مقاله

        1 - تعیین ماشین‌های بردار پشتیبان بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی بر مبنای الگوریتم ژنتیک
        فرهاد صمدزادگان حديثه سادات  حسني
        امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب می‌آیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم می‌آورند. با توجه به پایداری ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی محسوب م چکیده کامل
        امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب می‌آیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم می‌آورند. با توجه به پایداری ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی محسوب می‌شوند. با این وجود، عملکرد این طبقه‌بندی کننده‌ها تحت تأثیر پارامترها و فضای ویژگی ورودی آن‌ها می‌باشد. به منظور استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان با بیشترین کارایی، می‌بایست مقادیر بهینه‌ی پارامترها و همچنین زیر مجموعه بهینه از ویژگی‌های ورودی تعیین گردند. در این تحقیق از توانایی الگوریتم ژنتیک به عنوان یک تکنیک بهینه‌سازی فرا ابتکاری، در تعیین مقادیر بهینه پارامترهای ماشین‌های بردار پشتیبان و همچنین انتخاب زیرمجموعه ویژگی‌های بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی استفاده شده است. نتایج عملی از به‌کارگیری روش فوق در خصوص داده‌های فرا طیفی سنجنده AVIRISنشان می‌دهند، ویژگی‌های ورودی و پارامترها هر کدام جداگانه تأثیر بسزایی بر عملکرد ماشین‌های بردار پشتیبان دارند ولی بهترین عملکرد طبقه-بندی کننده با حل همزمان آن دو بدست می‌آید. در حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی، برای کرنل گوسین و پلی‌نومیال به ترتیب 5% و 15% افزایش دقت با حذف بیش از نیمی از باندهای تصویر حاصل شد. همچنین الگوریتم بهینه‌سازی شبیه‌سازی تبرید تدریجی به منظور مقایسه با الگوریتم ژنتیک پیاده‌سازی شد که نتایج حاکی از برتری الگوریتم ژنتیک به ویژه با بزرگ و پیچیده شدن فضای جستجو در رویکرد حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی می‌باشد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        2 - تعيين ماشين¬هاي بردار پشتيبان بهينه در طبقه¬بندي تصاوير فرا طیفی بر مبناي الگوريتم ژنتيک
        فرهاد صمدزادگان حديثه سادات  حسني
        امروزه تصاوير فرا طیفی به علت غناي اطلاعات طيفي يک ابزار قوي و کارامد در سنجش از دور به حساب مي¬آيند و امکان تمايز بين عوارض مشابه را فراهم مي¬آورند. با توجه به پايداري ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهايي با ابعاد بالا، یک گزينه مناسب در طبقه¬بندي تصاوير فرا طیفی محسوب م چکیده کامل
        امروزه تصاوير فرا طیفی به علت غناي اطلاعات طيفي يک ابزار قوي و کارامد در سنجش از دور به حساب مي¬آيند و امکان تمايز بين عوارض مشابه را فراهم مي¬آورند. با توجه به پايداري ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهايي با ابعاد بالا، یک گزينه مناسب در طبقه¬بندي تصاوير فرا طیفی محسوب مي¬شوند. با اين وجود، عملکرد این طبقه¬بندي کننده¬ها تحت تأثیر پارامترها و فضاي ويژگي ورودي آن¬ها مي¬باشد. به منظور استفاده از ماشين¬هاي بردار پشتيبان با بيشترين کارایی، مي¬بايست مقادير بهينه¬ي پارامترها و همچنين زير مجموعه بهينه از ويژگي¬هاي ورودي تعيين گردند. در اين تحقيق از توانايي الگوريتم ژنتيک به عنوان يک تکنيک بهينه¬سازي فرا ابتکاري، در تعيين مقادير بهينه پارامترهاي ماشين¬هاي بردار پشتيبان و همچنين انتخاب زيرمجموعه ويژگي¬هاي بهينه در طبقه¬بندي تصاوير فرا طیفی استفاده شده است. نتايج عملي از به‌کارگیری روش فوق در خصوص داده¬هاي فرا طیفی سنجنده AVIRISنشان مي¬دهند، ويژگي¬هاي ورودي و پارامترها هر کدام جداگانه تأثیر بسزايي بر عملکرد ماشين¬هاي بردار پشتيبان دارند ولي بهترين عملکرد طبقه-بندي کننده با حل همزمان آن دو بدست مي¬آيد. در حل همزمان تعيين پارامتر و انتخاب ويژگي، براي کرنل گوسين و پلي¬نوميال به ترتيب 5% و 15% افزايش دقت با حذف بيش از نيمي از باندهاي تصوير حاصل شد. همچنين الگوريتم بهينه¬سازي شبيه¬سازي تبريد تدريجي به منظور مقايسه با الگوريتم ژنتيک پياده¬سازي شد که نتايج حاکي از برتري الگوريتم ژنتيک به ويژه با بزرگ و پيچيده شدن فضاي جستجو در رويکرد حل همزمان تعيين پارامتر و انتخاب ويژگي مي¬باشد. پرونده مقاله