Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk

Rangkaian neural berdasarkan konsep Perseptron dan Fungsi Asas Jejarian (RBF) sering digunakan sebagai penge1as corak pintar. Namun, rangkaian neural berasaskan konsep Perseptron mempunyai kelemahan seperti kadar penumpuan yang perlahan, proses pencarian pemberat optimum rangkaian yang sering ter...

Full description

Bibliographic Details
Main Author:	Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi
Format:	Thesis
Language:	English
Published:	2009
Subjects:	TK1-9971 Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
Online Access:	http://eprints.usm.my/31423/1/WAN_MOHD_FAHMI_BIN_WAN_MAMAT.pdf

_version_	1797008645768085504
author	Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi
author_facet	Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi
author_sort	Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi
collection	USM
description	Rangkaian neural berdasarkan konsep Perseptron dan Fungsi Asas Jejarian (RBF) sering digunakan sebagai penge1as corak pintar. Namun, rangkaian neural berasaskan konsep Perseptron mempunyai kelemahan seperti kadar penumpuan yang perlahan, proses pencarian pemberat optimum rangkaian yang sering terperangkap di dalam minima setempat dan sensitif kepada nilai p_embolehubah awalan. Manakala, rangkaian neural berasaskan konsep RBF berhadapan dengan tiga masalah tipikal seperti fenomena pus at mati, kehadiran pusat bertindih dan pusat yang terperangkap di dalam minima setempat. Maka, penyelidikan ini mencadangkan satu seni bina rangkaian. neural baru yang dinamakan Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok atau Clustered-HMLP. Seni bina rangkaian Clustered-HMLP adalah berasaskan seni bina rangkaian Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid yang diubahsuai melalui penambahan satu lapisan tambahan yang dinamakan lapisan pusat. Perseptron based and Radial Basis Function (RBF) neural networks are commonly used for pattern classification. However, their performances are limited to several weaknesses. For the Perseptron based neural networks, their training procedures are often trapped at a local optimum with slow convergence rate and sensitive to initial parameter values. Whereas, three typical problems for the RBF network are dead centers, centers redundancy and trapped centers in local minima. Thus, this study introduces a new neural network architecture called Clustered Hybrid Multilayered Perceptron or ClusteredHMLP. In this work, the Hybrid Multilayered Perceptron network architecture has been modified by introducing an additional layer called cluster layer to form the proposed neural network. The cluster layer concept is adopted from the RBF network architecture.
first_indexed	2024-03-06T14:54:18Z
format	Thesis
id	usm.eprints-31423
institution	Universiti Sains Malaysia
language	English
last_indexed	2024-03-06T14:54:18Z
publishDate	2009
record_format	dspace
spelling	usm.eprints-314232017-05-31T05:06:38Z http://eprints.usm.my/31423/ Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi TK1-9971 Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering Rangkaian neural berdasarkan konsep Perseptron dan Fungsi Asas Jejarian (RBF) sering digunakan sebagai penge1as corak pintar. Namun, rangkaian neural berasaskan konsep Perseptron mempunyai kelemahan seperti kadar penumpuan yang perlahan, proses pencarian pemberat optimum rangkaian yang sering terperangkap di dalam minima setempat dan sensitif kepada nilai p_embolehubah awalan. Manakala, rangkaian neural berasaskan konsep RBF berhadapan dengan tiga masalah tipikal seperti fenomena pus at mati, kehadiran pusat bertindih dan pusat yang terperangkap di dalam minima setempat. Maka, penyelidikan ini mencadangkan satu seni bina rangkaian. neural baru yang dinamakan Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok atau Clustered-HMLP. Seni bina rangkaian Clustered-HMLP adalah berasaskan seni bina rangkaian Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid yang diubahsuai melalui penambahan satu lapisan tambahan yang dinamakan lapisan pusat. Perseptron based and Radial Basis Function (RBF) neural networks are commonly used for pattern classification. However, their performances are limited to several weaknesses. For the Perseptron based neural networks, their training procedures are often trapped at a local optimum with slow convergence rate and sensitive to initial parameter values. Whereas, three typical problems for the RBF network are dead centers, centers redundancy and trapped centers in local minima. Thus, this study introduces a new neural network architecture called Clustered Hybrid Multilayered Perceptron or ClusteredHMLP. In this work, the Hybrid Multilayered Perceptron network architecture has been modified by introducing an additional layer called cluster layer to form the proposed neural network. The cluster layer concept is adopted from the RBF network architecture. 2009-11 Thesis NonPeerReviewed application/pdf en http://eprints.usm.my/31423/1/WAN_MOHD_FAHMI_BIN_WAN_MAMAT.pdf Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi (2009) Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk. Masters thesis, Universiti Sains Malaysia.
spellingShingle	TK1-9971 Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering Wan Mamat, Wan Mohd Fahmi Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk
title	Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk
title_full	Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk
title_fullStr	Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk
title_full_unstemmed	Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk
title_short	Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk
title_sort	rangkaian neural perseptron berbilang lapisan hibrid berkelompok untuk pengelasan corak yang lebih balk
topic	TK1-9971 Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering
url	http://eprints.usm.my/31423/1/WAN_MOHD_FAHMI_BIN_WAN_MAMAT.pdf
work_keys_str_mv	AT wanmamatwanmohdfahmi rangkaianneuralperseptronberbilanglapisanhibridberkelompokuntukpengelasancorakyanglebihbalk

Rangkaian Neural Perseptron Berbilang Lapisan Hibrid Berkelompok Untuk Pengelasan Corak Yang Lebih Balk

Similar Items