Gel electrophoresis features extraction and pattern recognition using LVQ neural network

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.