学習の収束状況に応じたアルゴリズムを選択できる光ニューラルネットワークによる色彩認識システム
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概要
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光ニューラルネットワークを用いた色彩認識システムにおける学習アルゴリズムの最適化について研究し、学習の収束状況に応じてニューラルネットワークで一般的に用いられるバックプロパゲーション則と確率的探索に優れた遺伝的アルゴリズムを選択できる学習アルゴリズムを提案する。本研究の手法を用いることにより、より精度の高い収束性がシミュレーションにより得られ、実験系においても、本研究の手法は十分有効に適用できる。このことから、従来識別が困難であった中間色等の微妙な色彩についての認識率も上がるものと期待できる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-23
著者
-
佐々木 和可緒
同志社大学工学部
-
奥平 高之
同志社大学 工学部
-
神前 尚澄
同志社大学
-
高橋 敬之
同志社大学
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高橋 敬之
同志社大学工学部
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神前 尚澄
同志社大学工学部
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佐々木 和可緒
同志社大学 工学研究科電気電子工学専攻
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