A MULTICRITERIA MULTITRANSFORM NEURAL NETWORK CLASSIFIER

Wasfy B. Mikhael; Manal M. Abdelwahab

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A MULTICRITERIA MULTITRANSFORM NEURAL NETWORK CLASSIFIER

机译：多准则多变换神经网络分类器

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In this paper, we propose a novel one- and multi-dimensional signal classification neural network system that employs a set of criteria extracted from the signal representation in different transform domains, denoted the multicriteria multitransform neural network classifier. The signal projection, in each appropriately selected transform domain, reveals unique signal characteristics. The criteria in the different domains are properly formulated and their parameters adapted to obtain classification with desirable implementation properties such as speed and accuracy. Results for image classification confirm the improved classification performance relative to existing techniques. In addition to the improved computational efficiency and accuracy, preliminary results indicate that the proposed technique lends itself to higher classification accuracy in the presence of additive noise.

机译：在本文中，我们提出了一种新颖的一维和多维信号分类神经网络系统，该系统采用从不同变换域中的信号表示中提取的一组标准，称为多标准多变换神经网络分类器。在每个适当选择的变换域中，信号投影显示出独特的信号特征。适当地制定了不同领域中的标准，并调整了它们的参数以获得具有所需实现属性（例如速度和准确性）的分类。图像分类的结果证实了相对于现有技术改进的分类性能。除了提高的计算效率和准确性外，初步结果表明，所提出的技术可在存在附加噪声的情况下使其自身具有更高的分类精度。

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来源
《Circuits Systems and Signal Processing》 |2002年第5期|p.451-460|共10页
作者
Wasfy B. Mikhael; Manal M. Abdelwahab;
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作者单位

School of Electrical Engineering & Computer Science, Univeristy of Central Florida, Orlando, Florida, 32815-2450, USA;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
neural network; classification; transforms; multicriteria;

机译：神经网络;分类;转变多准则;

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