دانلود مقاله انگلیسی رایگان:تحلیل داده های بزرگ فعال شده توسط قابلیت استخراج بر اساس استقلال جزئی - 2018
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Big data analytics enabled by feature extraction based on partial independence Big data analytics enabled by feature extraction based on partial independence
    Big data analytics enabled by feature extraction based on partial independence

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Big data analytics enabled by feature extraction based on partial independence


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    تحلیل داده های بزرگ فعال شده توسط قابلیت استخراج بر اساس استقلال جزئی


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Neurocomputing, 288 (2018) 3-10: doi:10:1016/j:neucom:2017:07:072


    نویسنده:

    Qiao Ke a, Jiangshe Zhang a,∗, Houbing Song b, Yan Wan c


    چکیده انگلیسی:

    Complex cells in primary visual cortex (V1) selectively respond to bars and edges at a particular location and orientation. Namely, they are relatively invariant to the phase as well as selective to the frequency and orientation emerging from natural images that are analogous to the characteristics of complex cells in V1 with the energy function of receptive fields (RFs) from tuning curve test with sinusoidal function in our related jobs. In this paper, we propose a feature learning algorithm based on the overcomplete AISA to apply on big data in parallel computing. In order to demonstrate the effectiveness of the overcomplete AISA features in the classification task, two feature representation architectures are evolved into the par tial independent signal bases and partial independent factorial representation, respectively. Experiments on four datasets (Coil20, Extended YaleB, USPS, PIE), acquired conjunction with two classification archi tectures based on the overcomplete AISA features, show that the classification accuracy is mostly higher than those obtained from the other ICA related features and two other sparse representation features with a small number of training samples via nearest neighbor (NN) classification method.
    Keywords: Independent Component(IC) ، Overcomplete features ، Sparse representation ، Big data


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8
    حجم فایل: 563 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 6793 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 6793 :::::::: افراد آنلاین: 72