سال انتشار: ۱۳۸۵

محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران

تعداد صفحات: ۴

نویسنده(ها):

محمدعلی ترکمنی – کارشناس ارشد هوش مصنوعی و رباتیک، دانشگاه صنعتی اصفهان، دانشکده مهن
جواد عسکری – عضو هیأت علمی دانشگاه، دانشگاه صنعتی اصفهان، دانشکده مهندسی برق و کا
جواد صباغ زاده قمی – کارشناس کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب

چکیده:

در این مقاله، شیوه فازی جدیدی برای یادگیری و تشخیص نمادهای گرافیکی مانند اعداد وحروف زبانهای مختلف ارائه می شود . این روش مبتنی بر پویش خطی تصویر بخش بندی شده می باشد و در تشخیص نمادها نسبت به ضخامت و ابعاد آنها وابسته نیست و در برابر چرخش های کمتر از ۲۰ درجه مقاوم م ی باشد. ویژگی های استخراجی، ملهم از طرز شکل گیری الگوها در ذهن انسان هستن د . توابع عضویت فازی از روی توزیع ناپارامتری ویژگ ی ها محا سبه می شوند و انجام طبقه بندی با مدل ممدانی انجام م ی گیرد . در فاز یادگیری، برای یافتن قوانین فازی، به ازاء مرکز هر خوشه یک قانون به سیستم اضافه م ی شود. ویژگی های استخراجی این روش می تواند در روند یادگیری و تشخیص سیستم های مشابه نیز به کارگرفته شود. نتایج پیاده سازی این روش روی اعداد فارسی دست نویس منجر به بازشناسی ۹۰ % می گردد.