1. Trang Chủ
  2. Tâm lý học
  3. Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part 6

Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part 6

Dùng hệ thống xác định bằng các trọng số chứa trong WTSS.DAT áp dụng trên ảnh AUTHOR.IMG 3. Lập lại chương trình 12.3 PERNCONJG.C dùng thuật toán Davidon - Fletcher - Powell để thay thế . Lưu lại chương trình vào file PERNDFP.C. 4. Kiểm tra PERNDFP.C trên TINT2.DAT. 12.7 Quá trình nhận biết Thật không rõ ràng lắm là tại sao sự nhận biết lại chiếm một vị trí quan trọng trong mối quan tâm của con người. EPS=1.0; do { EPS/=2.0; tol1=1.0+EPS; } while(tol1>1.0); EPS=(float)sqrt((double)EPS); df=(floa

Thể loại Tài liệu miễn phí Tâm lý học

Số trang 11

Ngày tạo 8/29/2018 9:01:18 PM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước

Tên tệp

Tải Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part ... (.pdf)

Xem mẫu

  1. EPS=1.0; do { EPS/=2.0; tol1=1.0+EPS; } while(tol1>1.0); EPS=(float)sqrt((double)EPS); df=(float *)malloc(N*sizeof(float)); dfp=(float *)malloc(N*sizeof(float)); S=(float *)malloc(N*sizeof(float)); xt=(float *)malloc(N*sizeof(float)); dfun(x,df,N); for(i=0;i
  2. if( df[i]*S[i]>0.0){ test=-1.0; break; } } if(test
  3. float f( float alpha, float (*fun)(float *),float *x, float *xt, float *S, int N) { int i; float q; for(i=0;i=y0) { dx=-dx; x1=x0+dx; y1=f(x1,fun,x,xt,s,N); } dx=2.0*dx; x2=x1+dx; y2=f(x2,fun,x,xt,s,N); iter=0 ; while(y2
  4. iter++; dx=2.0*dx; x0=x1; y0=y1; x1=x2; y1=y2; x2=x1+dx; y2=f(x2,fun,x,xt,s,N); } *a=x0; *b=x2; } /* Brent's algorithm for obtaining the minimum of a single variable function. */ #define CGOLD 0.381966 float Brent(float ax, float bx , float (*fun) (float *) , float TOL, float *x,float *xt, float *S, int N) { float a,b,u,v,w,xx,e,fx,fv,fu,fw,xm,tol1,tol2,c,r,q,p; int iter; a=ax; b=bx; v=a+CGOLD*(b-a); w=v; xx=v; e=0.0; fx=f(xx,fun,x,xt,S,N); fv=fx; fw=fx; c=0.0; iter=0; while(iter
  5. xm=0.5*(a+b); tol1=EPS*(float)fabs((double)xx)+TOL/3.0; tol2=2.0*tol1; if((float)fabs((double)(xx-xm))tol1) { r=(xx-w)*(fx-fv); q=(xx-v)*(fx-fw); p=(xx-v)*q-(xx-w)*r; q=2.0*(q-r); if(q>0.0) p=p; q=(float)fabs((float)q); r=e; e=c; /* is parabola acceptable.*/ if(((float)fabs((double)p) q*(a-xx))|| (p < q*(b-xx))) {/* fit parabola.*/ if(q==0.0) q=1.e-10; c=p/q; u=xx+c; /* f must not be evaluated too close to a or b. */ if( (((u-a)=xm) e=a-xx; else e=b-xx; c=CGOLD*e; } 314
  6. /* update a,b,v,w, and x. */ l2: if(fabs((double)c)>=tol1) u=xx+c; else u=xx+((c>0.0)?tol1:-tol1); fu=f(u,fun,x,xt,S,N); if(fu=xx) a=xx; else b=xx; v=w; fv=fw; w=xx; fw=fx; xx=u ; fx=fu; continue; } else { if(u
  7. liÖu cã thÓ biÓu diÔn trªn s¬ ®å mµu nh­ h×nh 12.13. Ch­¬ng tr×nh cã thÓ bÞ ng¾t t¹i bÊt kú lóc nµo b»ng c¸ch Ên phÝm ESC. KÕt qu¶ cña hÖ thèng sÏ ®­îc l­u mét c¸ch tù ®éng trong mét file ®Æc biÖt cã tªn ban ®Çu do ng­êi dïng ®Æt. NÕu sau ®ã b¹n muèn tiÕp tôc víi "®µo t¹o", b¹n cÇn quay trë vÒ ch­¬ng tr×nh chÝnh, nh­ng lÇn nµy tr¶ lêi "y" khi ch­¬ng tr×nh hái b¹n: B¹n cã muèn dïng c¸c träng sè ®­îc ®µo t¹o tr­íc kh«ng? Lý do ph¶i cã phÝm ESC lµ ®µo t¹o ®ßi hái mét thêi gian dµi vµ b¹n muèn ng¾t ch­¬ng tr×nh, dïng m¸y tÝnh vµo c¸c viÖc kh¸c. §Ó ¸p dông, chóng ta dïng mét mét perceptron ba líp (còng cã thÓ dïng perceptron hai líp), víi líp che khuÊt ®Çu tiªn cã t¸m nót, líp che khuÊt thø hai cã bèn nót, vµ líp ra chØ cã mét nót. Líp vµo, tÊt nhiªn lµ chØ cã hai nót, mét cho x vµ mét cho y - c¸c biÕn cña biÓu ®å mµu. TÝn hiÖu ra cña hÖ thèng sÏ lµ 1 nÕu d÷ liÖu biÓu diÔn cho s¾c mµu skin, vµ 0 cho c¸c tr­êng hîp cßn l¹i. Ch­¬ng tr×nh b¾t ®Çu b»ng mét sè tÝnh ngÉu nhiªn gi÷a 0 vµ 1, vµ ®ßi hái gÇn 17,000 phÐp lÆp vµ h¬n 5 giê tÝnh to¸n trªn m¸y 486-25 MHz. Sai lÖch gi¶m xuèng tõ 32 xuèng 0.0057. File chøa hÖ thèng nµy, ch¼ng h¹n nh­, sè c¸c líp, sè c¸c ®iÓm trong mçi líp, vµ träng sè cã s½n trªn ®Üa d­íi tªn " WTSST.DAT". H×nh 12.13 "TINT2.DAT" dïng thö m¹ng thÇn kinh. B©y giê chóng ta cÇn ph¸t triÓn mét ch­¬ng tr×nh ®Ó kiÓm tra c¸ch lµm viÖc thùc sù cña hÖ thèng. LiÖt kª cho tÊt c¶ c¸c thuËt to¸n nµy trong mét ch­¬ng tr×nh ®­îc cho ë d­íi ®©y. Ch­¬ng tr×nh 12.4 TESNLYE.C . KiÓm tra. 316
  8. /* Program 12.4 "TESNLYE.C". Testing a multilayer network.*/ /************************************ * Developed by M.A.Sid-Ahmed. * * ver. 1.0, 1992. * * @ 1994 * *************************************/ /* Program for testing a multi-layer perceptron. */ void float fun(float *); #include #include #include #include int M,*NL,*NS,L; int *d; float *xp,*y,*net,*delta,theta; void main() { float *w,q,xt; int i,j,N,xd,ind,Nt; char file_name[14],file_name2[14],ch; FILE *fptr,*fptr2; clrscr(); printf("\nEnter file_name for weights-->"); scanf("%s",file_name); fptr=fopen(file_name,"r"); if(fptr==NULL) { printf("file %s does not exist. ",file_name); exit(1); } fscanf(fptr,"%d ",&L); NL=(int *)malloc(L*sizeof(int)); NS=(int *)malloc((L-2)*sizeof(int)); 317
  9. for(i=0;i
  10. if((fscanf(fptr2,"%f ",&xt))==EOF) /* input data. */ { ind=0; break; } } if(ind==0) break; for(i=0;i
  11. void fun(float *w) { int i,j,k,m,n,Nt1,Nt2; float error, E; for(k=0;k
nguon tai.lieu . vn
Chính trị học Báo chí - Truyền thông Xã hội học Giáo dục học Tâm lý học Lịch sử - Văn hoá Triết học Ngôn ngữ học Thư viện thông tin Văn học nước ngoài Ngư nghiệp Hành chính - Pháp luật Địa lý - Địa danh Văn học Việt nam Lịch sử Đảng CNXH - KH Tư Tưởng HCM Ngụ ngôn - Cổ tích Ca dao - Tục ngữ Hoá học Sinh học Y khoa - Dược Kinh tế học