Bars Problem Solving - New Neural Network Method and Comparison
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F07%3A00088711" target="_blank" >RIV/67985807:_____/07:00088711 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/61384399:31140/07:00027171 RIV/61989100:27240/07:00021229
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Bars Problem Solving - New Neural Network Method and Comparison
Original language description
Bars problem is widely used as a benchmark for the class of feature extraction tasks. In this model, artificial data set is generated as a Boolean sum of a given number of bars. We show that the most suitable technique for feature set extraction in thiscase is neural network based Boolean factor analysis. Results are confronted with several dimension reduction techniques. These are singular value decomposition, semi-discrete decomposition and non-negative matrix factorization. Even if these methods arelinear, it is interesting to compare them with neural network attempt, because they are well elaborated and are often used for a similar tasks. We show that frequently used cluster analysis methods can bring interesting results, at least for first insight to the data structure.
Czech name
Řešení problému kolmo se protínajících linií ? Nová metoda založená na neuronové síti a porovnání
Czech description
Problém kolmo se protínajících linií (Bars problem) je obecně přijatým testem pro třídu problémů extrakce charakteristických rysů. V tomto modelu se předpokládá, že data vznikají jako logická suma binárních obrazů. V článku je ukázáno, že nejvhodnější metodou pro identifikaci primitiv, ze kterých jsou vytvořeny jednotlivé obrazce je Booleovská faktorová analýza a její implementace založená na paradigmatu neuronových sítí.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
IN - Informatics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2007
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
MICAI 2007. Advances in Artificial Intelligence
ISBN
978-3-540-76630-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
12
Pages from-to
671-682
Publisher name
Springer
Place of publication
Berlin
Event location
Aguascalientes
Event date
Nov 4, 2007
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
—