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Reconnaissance hors ligne des chiffres manuscrits isolés par l’approcch Neuro-Génétique
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Notre travail s’inscrit dans le cadre d’une contribution pour résoudre les problèmes d’apprentissage des classifieurs neuronaux, il vise à intégrer les algorithmes génétiques (AG) dans la phase d’apprentissage du réseau de neurones (NN) en remplaçant totalement l’algorithme classique par une technique stochastique inspirée de la théorie d’évolution. L’apport de la méthode génétique a permet d’améliorer les performances du classifieur neuronale classique avec principalement un taux de reconnaissance de 97.1%.
Mots-clés
- Algorithme génétique
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Apprentissage
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- Culture Technologique et Apprentissage à l’Université : L’Anxiété des Utilisateurs
- UNE APPROCHE CONNEXIONNISTE POUR LA TRADUCTION AUTOMATIQUE DES TEXTES ARABE EN FRANÇAIS
- Détection et reconnaissance des visages basée sur les réseaux de neurones artificiels
- Utilisation des cartes auto-organisatrices de Kohonen dans la recherche documentaire
- Reconnaissance hors ligne
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Réseaux de neurones
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- Approche neuronale pour l’estimation des transferts thermiques dans un fluide frigoporteur diphasique
- Une nouvelle approche MLI basée sur le principe des réseaux de neurone pour la commande des onduleurs
- Authentification et Identification de Visages basées sur les Ondelettes et les Réseaux de Neurones.
- Commande vectorielle par les réseaux de neurones artificiels de l’énergie d’une MADA intégrée à un système éolien
- UNE APPROCHE CONNEXIONNISTE POUR LA TRADUCTION AUTOMATIQUE DES TEXTES ARABE EN FRANÇAIS
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