Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9538
Title: An Application of inductive logic programming Fuzzy set, and artificial neural networks to Thai printed character recognition
Other Titles: การประยุกต์การโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย เซตวิภัชนัย และข่ายงานประสาทประดิษฐ์ ในการรู้จำตัวพิมพ์อักษรไทย
Authors: Jun Srisutapan
Advisors: Boonserm Kijsirkul
Other author: Chulalongkorn University. Faculty of Engineering
Advisor's Email: boonserm@cp.eng.chula.ac.th, Boonserm.K@Chula.ac.th
Subjects: Logic programming
Fuzzy sets
Neural networks (Computer sciences)
Character recognition
Thai language -- Alphabet
Issue Date: 2001
Publisher: Chulalongkorn University
Abstract: To present an application of fuzzy set theory (FST) for improving backpropagation neural network (BNN) based inductive logic programming (ILP) rule approximation. With the help of FST, the approximation of the truth values of logic programs is more reasonable, before the values are sent to the BNN for learning or for recognising. Experimental results show that the recognition accuracies are in average 83.53% and 88.39% for ILP alone and ILP&BNN, respectively. Our proposed method gives the best recognition accuracy of 90.40%
Other Abstract: เสนอการประยุกต์ใช้ทฤษฎีเซตวิภัชนัย (เอฟเอสที) เพื่อการปรับปรุงประมาณกฎของการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย (ไอแอลพี) ซึ่งใช้ข่ายงานประสาทประดิษฐ์ (บีเอ็นเอ็น) ด้วยการช่วยเหลือของเอฟเอสที การประมาณค่าความจริงของโปรแกรมตรรกะ มีความสมเหตุสมผลมากขึ้นก่อนที่ค่าความจริงเหล่านั้น จะถูกส่งให้กับบีเอ็นเอ็นเพื่อเรียนรู้หรือเพื่อรู้จำ โดยเฉลี่ยแล้วจากหลายๆ การทดลอง อัตราการรู้จำโดยใช้ไอแอลพีอย่างเดียวมีค่าเป็น 83.53% และได้ 88.39% โดยการใช้ไอแอลพีร่วมกับบีเอ็นเอ็น ส่วนวิธีการที่เรานำเสนอนั้นให้ผลการรู้จำดีที่สุดเท่ากับ 90.40%
Description: Thesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2001
Degree Name: Master of Science
Degree Level: Master's Degree
Degree Discipline: Computer Science
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/9538
ISBN: 9740309518
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Jun.pdf6.13 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.