﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران</JournalTitle>
      <ISSN>16823745</ISSN>
      <Volume>9</Volume>
      <Issue>1</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2011</Year>
        <Month>3</Month>
        <Day>21</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>An Intelligent BGSA Based Method for Feature Selection in a Persian Handwritten Digits Recognition System</ArticleTitle>
    <VernacularTitle>ارائه‌ی یک روش هوشمند انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم جستجوی گرانشی باینری در سیستم بازشناسی ارقام دست‌نویس فارسی</VernacularTitle>
    <FirstPage>29</FirstPage>
    <LastPage>36</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>نجمه</FirstName>
        <LastName>قنبری</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>سیدمحمد</FirstName>
        <LastName>رضوی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>سیدحسن</FirstName>
        <LastName>نبوی کریزی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2015</Year>
      <Month>11</Month>
      <Day>28</Day>
    </History>
    <Abstract>In this paper, an intelligent feature selection method for recognition of Persian handwritten digits is presented. The fitness function associated with the error in the Persian handwritten digits recognition system is minimized, by selecting the appropriate features, using binary gravitational search algorithm. Implementation results show that the use of intelligent methods is well able to choose the most effective features for this recognition system. The results of the proposed method in comparison with other similar methods based on genetic algorithm and binary particle method of optimizing indicates the effective performance of the proposed method.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">در این مقاله یک روش هوشمند انتخاب ویژگی برای بازشناسی ارقام دست‌نویس فارسی ارائه شده است. در این روش تابع برازندگی مرتبط با خطای سیستم بازشناسی ارقام دست‌نویس فارسی با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی باینری و با انتخاب ویژگی‌های مناسب کمینه می‌شود. نتایج پیاده‌سازی نشان می‌دهند که استفاده از روش‌های هوشمند برای انتخاب ویژگی به‌خوبی قادر است که موثر‌ترین ویژگی‌ها برای سیستم بازشناسی را انتخاب کند. همچنین مقایسه نتایج روش پیشنهادی با سایر روش‌های مشابه مبتنی بر استفاده از الگوریتم ژنتیک و روش بهینه‌سازی گروه ذرات باینری نشان دهنده‌ی کارایی خوب این روش است.</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">انتخاب ویژگی هوشمند
الگوریتم جستجوی گرانشی باینری
بهینه‌سازی گروه ذرات باینری
الگوریتم ژنتیک باینری
طبقه‌بندی کننده‌ی فازی
بازشناسی ارقام دست‌نویس فارسی</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://ijece.org/ar/Article/Download/28000</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>