دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Mean Square Error (MSE)::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

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). 

نتیجه جستجو - Mean Square Error (MSE)

تعداد مقالات یافته شده: 8
ردیف عنوان نوع
1 Color Image Enhancement based on Gamma Encoding and Histogram Equalization
بهبود تصویر رنگی بر اساس رمزگذاری گاما و یکسان سازی هیستوگرام-2021
Image Enhancement is used as a preprocessing step in many computer vision applications. It provides enhanced input for other computerized image processing methods. Many preprocessing techniques can be applied to images depending on the application domain. In this paper we are proposing an image enhancement technique for color images that can be used as preprocessing step in many computer vision applications. It can also be used as a data augmentation technique in object detection. Luminance component of images is sometimes not captured by cameras and displayed by monitors properly. To remove this drawback of devices we have used gamma encoding. Four different values of gamma are evaluated depending on the quality of images. Image is then converted into YUV Color space. Y component represents the luminance. U and V components represent color. After that Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization is applied to the Y component to improve the contrast of the image. The results are compared with the state-of-the-art methods on the basis of Peak Signal to noise Ratio (PSNR) and Mean Square Error (MSE). Quantitative results show that proposed algorithm results in improved value of PSNR and decreased value of MSE as compared to existing methods. Qualitative comparison is also done and results show improvement over the existing techniques.© 2020 Elsevier Ltd. All rights reserved. Selection and peer-review under responsibility of the scientific committee of the International Conference on Materials, Manufacturing and Mechanical Engineering for Sustainable Developments-2020.
Keywords: Histogram | Intensity | Luminance | Contrast stretching
مقاله انگلیسی
2 Soil color analysis based on a RGB camera and an artificial neural network towards smart irrigation: A pilot study
تجزیه و تحلیل رنگ خاک بر اساس یک دوربین RGB و یک شبکه عصبی مصنوعی برای آبیاری هوشمند: یک مطالعه آزمایشی-2021
Irrigation operations in agriculture are one of the largest water consumers in the world, and it has been increasing due to rising population and consequent increased demand for food. The development of advanced irrigation technologies based on modern techniques is of utmost necessity to ensure efficient use of water. Smart irrigation based on computer vision could help in achieving optimum water-utilization in agriculture using a highly available digital technology. This paper presents a non-contact vision system based on a standard video camera to predict the irrigation requirements for loam soils using a feed-forward back propagation neural network. The study relies on analyzing the differences in soil color captured by a video camera at different distances, times and illumination levels obtained from loam soil over four weeks of data acquisition. The proposed system used this color information as input to an artificial neural network (ANN) system to make a decision as to whether to irrigate the soil or not. The proposed system was very accurate, achieving a mean square error (MSE) of 1.616 × 10—6 (training), 1.004 × 10—5 (testing) and 1.809 × 10—5 (validation). The proposed system is simple, robust and affordable making it promising technology to support precision agriculture.
Keywords: Smart irrigation | Computer vision system | RGB color analysis | Artificial neural network | Feed-forward back propagation neural network
مقاله انگلیسی
3 Development of a chemometric-assisted spectrophotometric method for quantitative simultaneous determination of Amlodipine and Valsartan in commercial tablet
توسعه یک روش اسپکتروفتومتری با کمک شیمیایی برای تعیین کمی همزمان آملودیپین و والرسارتان در قرص تجاری-2020
In this study, two drugs named Amlodipine (AML) and Valsartan (VAL) related to the high blood pressure were simultaneously determined in synthetic mixtures and Valzomix tablet. For this purpose, the chemometric-assisted spectrophotometric method was developed without any prepreparation. Artificial intelligence techniques, including artificial neural network (ANN) and least squares support vector machine (LS-SVM) as chemometrics procedures were proposed. Feed-forward back-propagation neural network (FFBP-NN) with two different algorithms, containing Levenberg–Marquardt (LM) and gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation (GDX) was applied. To select the best model, several layers and neurons were investigated. The results revealed that layer = 5 with 6 neurons and layer = 2 with 10 neurons had lower mean square error (MSE) (1.41 × 10−24, 1.16 × 10-23) for AML and VAL, respectively. In the LS-SVM method, gamma (γ) and sigma (σ) parameters were optimized. γ and σ were obtained 50, 30 and 40, 40 with the root mean square error (RMSE) of 0.4290 and 0.5598 for AML and VAL, respectively. Analysis of the pharmaceutical formulation was evaluated through the chemometrics methods and high-performance liquid chromatography (HPLC) as a reference technique. The obtained results were statistically compared with each other using the one-way analysis of variance (ANOVA) test. There were no significant differences between them and the proposed method was satisfactory for estimating the components of the Valzomix tablet.
Keywords: Spectrophotometry | Amlodipine | Valsartan | Artificial neural network | Least squares support vector machine
مقاله انگلیسی
4 Protection of bio medical iris image using watermarking and cryptography with WPT
محافظت از تصویر عنبیه بیولوژیکی پزشکی با استفاده از علامت گذاری و رمزنگاری با WPT-2019
The emerging technologies in this present world is real time biometrics which recognized a specific person in a reliable manner through their distinct biological features. The most reliable biometric identification is an iris identification. The collection of iris images can be stored in the database which is hacked by the intruders. In order to prevent these databases with watermark text, a novel hybrid method is proposed which is a combination of Wavelet Packet Transform (WPT) and cryptography. This paper presents WPT for segmenting the iris image and finding the minimum energy band where the watermark text is embedded. The watermark text is the personal information of the owner of iris. Once the watermarking is done, the cryptographic key is used to encrypt the watermarked image. This way, both the image and the watermark text are prevented in an efficient manner. The quality measures of watermarked image have been analyzed and compared with other existing techniques. The proposed technique has been analyzed with blurring, salt and pepper, JPEG, cropping, Gaussian noise, rotate, speckle noise, filter, gamma, intensity and histogram equalization noises having PSNR value increased by 3.3%, 3.6%, 4.1%, 5.3%, 7.7%, 6.1%, 11.9%, 7.7%, 14.4%, 10.7% and 10.2% respectively which effectively increased the quality of image.
Keywords: Wavelet Packet Transform (WPT) | Watermarking | Cryptography | Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) | Mean Square Error (MSE) | Normalized Cross Correlation (NCC)
مقاله انگلیسی
5 استفاده از شبکه های عصبی موجی فازی تابعی ترکیبی با یک الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر تدریس – یادگیری برای تشخیص بیماری پزشکی
سال انتشار: 2019 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 15 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 58
تشخیص صحیح بیماری پزشکی، یک مسئله مهم در دسته بندی تلقی می شود. هدف اصلی فرآیند دسته بندی، تعیین دسته ای است که یک الگوی خاص به آن تعلق دارد. در این مقاله یک روش دسته بندی جدید برمبنای ترکیبی از الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر تدریس – یادگیری (TLBO) و شبکه عصبی موجی فازی (FWNN) با شبکه عصبی ارتباطی تابعی (FLNN)، پیشنهاد می شود. به علاوه، از الگوریتم TLBO برای راه اندازی شبکه عصبی موجی فازی تابعی ترکیبی جدید (FFWNN) و بهینه سازی پارامترهای یادگیری که عبارتند از وزن، اتساع و ترجمه، استفاده می شود. برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، از 5 سری داده پزشکی استاندارد استفاده شد: سرطان سینه، بیماری قلبی، هپاتیت، دیابت پیمای هندی و آپاندیس. کارآیی روش پیشنهادی با استفاده از اعتبارسنجی تقاطعی 5 باره و اعتبارسنجی تقاطعی 10 باره ازنظر مربع خطای میانگین، دقت دسته بندی، زمان اجرا، حساسیت، اختصاصی بودن و کاپا بررسی می شود. نتایج آزمایش نشان می دهند که کارآیی روش پیشنهادی برای مسئله های دسته بندی پزشکی برای سری های داده ای سرطان سینه، بیماری قلبی، هپاتیت، بیماری های پیمای هندی و آپاندیس ازنظر دقت پس از 30 اجرا برای هر سری داده ای با پیچیدگی محاسباتی پایین، به ترتیب برابر با 309/98، 1/91، 39/91، 67/88 و 51/93 درصد می باشد. به علاوه، مشاهده شده است که روش پیشنهادی درمقایسه با عملکرد سایر روشهای یافت شده در مطالعات قبلی مرتبط، عملکرد کارآمدی دارد.
کلیدواژه ها: شبکه عصبی موجی فازی (FWNN) | شبکه عصبی ارتباطی تابعی (FLNN) | الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر تدریس- یادگیری (TLBO) | شبکه عصبی موجی فازی تابعی (FFWNN)
مقاله ترجمه شده
6 Vision-based pest detection based on SVM classification method
تشخیص افت مبتنی بر بینایی بر اساس متد طبقه بندی در SVM-2017
Automatic pest detection is a useful method for greenhouse monitoring against pest attacks. One of the more harmful pests that threaten strawberry greenhouses is thrips (Thysanoptera). Therefore, the main objective of this study is to detect of thrips on the crop canopy images using SVM classification method. A new image processing technique was utilized to detect parasites that may be found on strawberry plants. SVM method with difference kernel function was used for classification of parasites and detection of thrips. The ratio of major diameter to minor diameter as region index as well as Hue, Saturation and Intensify as color indexes were utilized to design the SVM structure. Also, mean square error (MSE), root of mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and mean percent error (MPE) were used for evaluation of the classification. Results show that using SVM method with region index and intensify as color index make the best classification with mean percent error of less than 2.25%.© 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
Keywords:Thrips | Image processing | SVM classification | Mean percent error
مقاله انگلیسی
7 Robust optimal position detection scheme for relational database watermarking through HOLPSOFA algorithm
طرح تشخیص موقعیت مطلوب و بهینه برای رابطهای پایگاه داده -2017
Nowadays, relational database watermarking is a challenging problem in many content distribution appli cations and internet-based application environments. The watermarking scheme for relational databases based on a hybrid algorithm, named as HOLPSOFA is proposed. In HOLPSOFA, the combination of Orthog onal Learning Particle Swarm Optimization and Firefly Algorithm is used. This new approach combines the advantages of Orthogonal Learning particle swarm optimization (OLPSO) and Firefly algorithm (FA), which can find the time-optimal solutions simultaneously. The overall relational database watermarking scheme consists of three stages, (1) Optimal location identification through HOLPSOFA algorithm, (2) Wa termark embedding and (3) watermark extraction. The proposed HOLPSOFA algorithm is also compared with OLPSO and Firefly algorithm. The performance of the proposed watermarking method is analyzed through Mean Square Error (MSE) and normalized correlation (NC). Our extensive analysis illustrates that the proposed method is robust against various forms of database attacks, including insertion, deletion and alteration. Computer simulations show that the hybrid algorithm is very effective in diminishing different kind of attacks in terms of MSE and NC than existing algorithms.
Keywords: Relational database watermarking | HOLPSOFA | OLPSO | Firefly algorithm | Watermark attacks
مقاله انگلیسی
8 بررسی عملکرد شبکه عصبی دارای تغذیه رو به جلو برای حریم هم ارز با وسایل باسیم/ پروتکل های دسترسی محافظت شده با وای فای
سال انتشار: 2016 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 14 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 21
هدف: میلیون ها نفر بدون اینکه جنبه های فناوری بی سیم را بدانند، از وسایل بی سیم در زندگی کارهای روزانه خود استفاده می کنند. هدف تحقیق ما ارتقای اجرای پروتکل های وسایل بی سیم ازطریق بررسی رفتار آنها در شبکه عصبی دارای تغذیه رو به جلو می باشد که به صورت گسترده استفاده می شوند. اساسا" شبکه عصبی یک شبکه رشته ای چند لایه ای می باشد. این شبکه، داده های ثبت شده را یکی یکی پردازش می کند و ازطریق مقایسه خروجی به دست آمده با خروجی واقعی، به اطلاعات دست می یابد. رشته های عصبی دارای لایه پنهان یک نقش اصلی در عملکرد نشر و انتشار رو به عقب دارد. فرآیند تعیین تعداد رشته های عصبی دارای لایه پنهان هنوزهم مبهم است. این کار تحقیقی روی ارزیابی عملکرد رشته های عصبی دارای لایه پنهان برای پروتکل های WEP (حریم هم ارز با وسایل با سیم) و WPA (دسترسی محافظت شده با وای فای) متمرکز می باشد.
روشها/ تحلیل آماری: برای این کار، سه معماری شبکه ای جهت انجام تحلیل، انتخاب شده است. این کار تحقیقی با استفاده از الگوریتم انتشار رو به عقب در جعبه ابزار شبکه عصبی روی داده های به دست آمده با استفاده از ابزار وایرشارک، انجام می شود.
یافته ها: رفتار شبکه های عصبی غیر پنهان ازطریق روش شبیه سازی بررسی می شود. عملکرد شبکه نیز با کمک داده های تاریخی و خطای مربع میانگین (MSE) تشخیص داده می شود. عملکرد شبکه عصبی بررسی می شود و نتایج نشان می دهند که شبکه های عصبی دارای لایه پنهان بر کارکرد شبکه اثر می گذارند.
بهبود: ما دوست داریم که با پارامتر و یادگیری شبکه عصبی کار کنیم تا به بهترین نتایج دست یابیم.
کلیدواژه ها: انتشار رو به عقب | شبکه عصبی دارای تغذیه رو به جلو | لایه پنهان | خطای مربع میانگین | دسترسی محافظت شده با وای فای | حریم هم ارز با وسایل با سیم
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 10832 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 10832 :::::::: افراد آنلاین: 69