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A Neuro-Symbolic Hybrid System Methodology for Quality Inspection on Artificial Textures

机译：一种神经象征性的杂交系统方法，用于人工纹理的质量检验

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The Neuro-Symbolic Hybrid Systems (NSHS) are used to solve problems where there exists a necessity of combining and integrating the artificial neural networks and the symbolic representations in only one system in order to obtain better results. We developed a NSHS Methodology to integrate the knowledge of a human expert and the numeric knowledge obtained from a computer vision process. We implement the methodology to solve a quality inspection problem in artificial textures. The construction of neuro-symbolic integration strategies allows us defining an adequate type of neuro-symbolic system to obtain an increment of the efficiency of an inspection task, which is shown with the better results obtained compared with other approaches.

机译：神经符号混合系统（NSHS）用于解决存在必要性地组合和集成人工神经网络的必要性以及仅在一个系统中符号表示以获得更好的结果。我们开发了NSHS方法，以整合人类专家的知识和从计算机视觉过程中获得的数字知识。我们实施方法论以解决人工纹理中的质量检验问题。神经象征性集成策略的构建允许我们定义足够类型的神经象征系统，以获得检查任务的效率的增量，与其他方法相比，所得到的更好的结果显示。

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来源
《WSEAS International Conferences》|2008年||共6页
会议地点
作者
VIANEY G. CRUZ SANCHEZ; OSSLAN O. VERGARA VILLEGAS; GERARDO REYES SALGADO; HUMBERTO J. OCHOA DOMINGUEZ; JOSE RUIZ ASCENCIO;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP301-53;
关键词
Computer Vision; Neuro-Symbolic Hybrid Systems; Artificial Neural Networks; Production Rules;

机译：计算机视觉;神经象征性的混合系统;人工神经网络;生产规则;

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