ガウス関数によるニューラルネットワークを用いた紙幣認識システムと学習途上におけるパラメータの最適化手法 A Paper Currency Recognition System based on Neural Networks with Gaussian Functions and an Optimizing Method for Its Parameters on Way to Learning

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著者

    • 孫 柏青 SUN Baiqing
    • 高知工科大学 知能機械システム工学科 Department of Intelligient Mechanical Systems Engineering, Kochi University of Technology
    • 竹田 史章 TAKEDA Fumiaki
    • 高知工科大学 知能機械システム工学科 Department of Intelligient Mechanical Systems Engineering, Kochi University of Technology

抄録

In this paper, in order to improve rejection capabilities of the paper currency recognition system for unknown currency patterns on promise of ensuring recognition capabilities for known currency patterns, a feed-forward neural network (FNN) with Gaussian activation function is proposed. The proposed activation function is a ridge-like function. Moreover, a hybrid-learning algorithm for optimizing the width parameters of the Gaussian function is proposed. In the network the Gaussian activation function instead of the sigmoid function is employed in all units of hidden and output layers. The algorithm consists of two steps, one is exploring local minima by employing the gradient descent search, and the other is extricating the search from local minima, in which a random search with the downhill simplex method is employed. The results of simulation reveal the potential effectiveness of the proposed activation function and the algorithm. The system with the proposed activation function and the proposed algorithm can recognize known currency patterns and reject the unknown currency patterns effectively.

収録刊行物

  • システム制御情報学会論文誌  

    システム制御情報学会論文誌 19(7), 274-283, 2006-07-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  22件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10021999813
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    ENG
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    7969774
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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