Gel electrophoresis features extraction and pattern recognition using LVQ neural network

Küçük Resim

Dosyalar

Gel electrophoresis features...pdf (84.49 KB)

Tarih

2019

Yazarlar

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Maltepe Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Dergi sayısı

Özet

The linear vector quantization (LVQ) and pattern recognition is a great match for learning about features extracted from digital images and recognize them after learning about their features. The dataset used in this paper is a real gel electrophoresis images where 6 features extracted from the images where fed into a neural network to learn about them and then tested and a great 100% recognition rate was the result.
Doğrusal vektör nicelemesi (LVQ) ve örüntü tanıma, sayısal görüntülerden elde edilen özellikleri öğrenmek ve sonra bunları tanımak için kullanılan yöntemlerdir. Bu çalışmada kullanılan veri kümesi, bunlar hakkında bilgi edinmek için bir sinir ağına beslenen ve daha sonra test edilen ve sonuçta %100 tanıma oranının elde edildiği görüntülerden elde edilen 6 özelliğin elde edildiği gerçek bir jel elektroforez görüntüsüdür.

Açıklama

Tam Metin / Full Text

Anahtar Kelimeler

Neural networks, DNA, Gel electrophoresis, Linear vector quantization, Sinir ağları, Doğrusal vektör quantizasyonuu, Jel elektroforezi

Kaynak

Maltepe Üniversitesi Uluslararası Öğrenci Kongresi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye

Hadi, S. M. (2019). Gel electrophoresis features extraction and pattern recognition using LVQ neural network / LVQ sinir ağları ile jel elektroforezi özellik çıkarımı ve örüntü tanıma. International Student Congress MUİSC 19, Maltepe Üniversitesi. s. 89.

Bağlantı

https://hdl.handle.net/20.500.12415/12956

Koleksiyon

Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Koleksiyonu