A New Learning Algorithm Based on Feedforward Neural Networks: Application in User Authentication
محل انتشار: دومین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,187
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FJCFIS02_188
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
چکیده مقاله:
This paper introduce a new type of Neural Networks which although the class of training patterns is specified (supervised training) these classes is notused as desired output and the network will find them indirectly. So training algorithm, in addition to weights must specify desired outputs. We call this algorithmUnspecified Desired Output Supervised (UDOS) learning algorithm. To find the network weights, the extended MSE criterion is developed which measuresquantities of both class tightness and class separation. Despite the complexity of this multi-objective optimization task, the results of this study are clear.UDOS succeeded in achieving superior performance than the conventional methods. It is applied to thespecific practical problem of keystroke identification, with success.
کلیدواژه ها:
Training algorithm ، Quasi-Newton optimization ، extended MSE ، keystroke dynamics ، within-class and between-class scatter matrices
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :