تصميم نظام للتعرف على مسميات المخططات الزمنية باستخدام الشبكات العصبونية
الملخص
يقدم هذا البحث منظومة للتعرف على مسميات المخططات الزمنية، حيث يتم استخلاص المسميات من المخططات، التي هي عبارة عن صورة باستخدام التقسيم المكاني من أجل اقتطاع صور المسميات فقط. تُوحد أحجام صور المسميات باستخدام خوارزمية المتوسط لسببين؛ الأول تشكيل قاعدة البيانات التدريبية للشبكات العصبونية المستخدمة، وثانياً من أجل اجراء عملية التعرف. تم اعتماد الشبكات العصبونية للتعرف بآليتين مختلفتين: آلية التصنيف classification باستخدام شبكة Perceptron وآلية التمييز باستخدام شبكة الانتشار العكسي، حيث تم بناء شبكة Perceptron دخلها صورة المسمى فتُعطي في خرجها الدليل التصنيفي للمسمى، ليتم معرفته بالاعتماد على جدول مسميات مخزن مسبقاً، وشبكة انتشار عكسي دخلها صورة المسمى وخرجها الترميز الحاسوبي للمسمى، كما تم تصميم شبكة الانتشار العكسي بحيث يمكن لها التعرف على كافة صور مسميات أحرف الأبجدية الانكليزية المستخدمة في المخططات الزمنية، أظهرت نتائج البحث فعالية المنظومة المصممة للتعرف على مسميات المخططات الزمنية من صورها، وذلك للآليتين التصنيفية والتمييزية، بعد تطبيق النظام على ثلاث مخططات زمنية. This paper introduces a system to recognize labels of time plans, where labels are extracted from time plan. This labels are images, so spatial segmentation is used to extract images of labels only. Size of images of labels are made same using median's algorithm for two purposes. The first one is to create database training for used neural networks. The second is to recognizing's processing. Two methods of recognizing are dependent on using neural networks technic: classification using perceptron network and recognizing using back propagation network. Perceptron network is built to take image as input and to give classification index as output for label. Then label is recognize dependent on stored table of ASCII for label. Back propagation network is designed to recognize images for all letters of English alphabet that are used in time plan. Results of research appear efficiency of designed system to recognize labels of time plan from their images for both methods after system had been applied on three time plans.التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2020 مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية- سلسلة العلوم الهندسية

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
-
يحتفظ المؤلفون بحقوق النشر ويمنحون حق النشر في المجلة لأول مرة مع نقل الحقوق التجارية إلى مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية بموجب الترخيص CC BY-NC-SA 04 الذي يسمح للأخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بتأليف العمل والنشر الأولي في هذه المجلة. يمكن للمؤلفين أن يستخدموا نسخة من مقالاتهم في نشاطهم العملي وعلى مواقع علمية خاصة بهم على أن يتم الإشارة إلى مكان النشر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية ويمتلك القراء الحق بنسخ ونقل من المقالات والمزج والإضافة إلى اعمالهم العلمية والاستشهاد مع ذكر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية الناشر .
- المجلة تستخدم ترخيص CC BY-NC-SA مما يعني
- الإسناد - يجب عليك منح الائتمان المناسب ، وتقديم ارتباط إلى الترخيص ، وبيان ما إذا تم إجراء تغييرات.
- يمكنك القيام بذلك بأي طريقة معقولة ، ولكن ليس بأي طريقة توحي بأن المرخص يؤيدك أو يؤيد استخدامك.
- غير تجاري - لا يجوز لك استخدام المواد لأغراض تجارية -
- . ShareAlike إذا قمت بإعادة مزج المواد أو تحويلها أو البناء عليها ، فيجب عليك توزيع مساهماتك بموجب نفس الترخيص مثل الأصل. لا قيود إضافية - لا يجوز لك تطبيق الشروط القانونية أو التدابير التكنولوجية التي تقيد الآخرين قانونًا من فعل أي شيء يسمح به الترخيص
- .