Record Details

Comparison of performance and results in optical recognition hand written numbers using radial basis functions and memetic differential system

INGE@UAN, Tendencias en la Ingeniería

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Comparison of performance and results in optical recognition hand written numbers using radial basis functions and memetic differential system
Comparativa de rendimiento y resultado en el reconocimiento óptico de números escritos a mano usando funciones de base radial y sistema memético diferencial
 
Creator Montes Castañeda, Bryan; Universidad distrital Francisco José de Caldas
Bello Santos, Omar David; Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Piragauta Gomez, Oscar Manuel; Universidad distrital Francisco José de Caldas
Orjuela-Cañón, Alvaro David; Universidad distrital Francisco José de Caldas
 
Subject
Differential evolution modeling diffuse memetic algorithm (MA), OCR numbers, radial basis neural networks
Ingeniería electronica; Inteligencia computacional
Evolución Diferencial, Modelado difuso, Algoritmo memético (MA), reconocimiento óptico de números, Redes neuronales de base radial (RBF)
 
Description The problem optical recognition of handwritten numbers has been approached by different methods, obtaining satisfactory results. In this paper, we propose fuzzy systems with memetic genetic algorithms. Results from this methodology are compared with artificial neuronal networks trained using semi-supervised learning and radial base functions (RBF). It is possible to observe that this kind of neuronal networks offer advantages regarding error rates and time-to-results of the recognition system, compared with methods based in fuzzy systems.
El problema de reconocimiento óptico de números escritos a mano ha sido abordado mediante diferentes técnicas obteniendo buenos resultados. En el presente trabajo se proponen sistemas difusos con algoritmos genéticos más específicamente meméticos para realizar esta tarea. Los resultados obtenidos con este método son comparados con redes neuronalesde aprendizaje semi-supervisado, usando funciones de base radial(RBF). Al realizar la comparación, es posible observar que este tipo de redes neuronales ofrecen ventajas en cuanto a tasas de error y tiempo de obtención del sistema de reconocimiento frente a los métodos basados en sistemas difusos.
 
Publisher Universidad Antonio Nariño
 
Contributor

 
Date 2014-09-08
 
Type Artículo revisado por pares
Comparación de resultados obtenidos

 
Format application/pdf
 
Identifier http://csifesvr.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/275
 
Source INGE@UAN; Vol 4, No 8 (2014)
INGE@UAN, Tendencias en la Ingeniería; Vol 4, No 8 (2014)
 
Language es