قبه ی ي بّ
صت ی ،ىبجیتكپ ضازطث یفزب
ِقجع سٌث
ِتؾز ی ٌِیْث یؼور
ُزاز بّ
لابث زبؼثا بث ی
یطفؼر يؿحه
1
ُزاظسًَذآ یسْه ،* 2
1 - ٢٠َْ ،٩ٞٞوس ٨َشَى ٨١ؼٚٞاى
٘ؼٟٕ
ٍ٠ىُا ٩ٕيٟ٥ٚ ٢يُٚٞاى ، ٣ًٚٞ
ٍاىَث ٔ٪ىَد ،٩ٞبُٚ ربؾلاطا ٠ ٨ ٢يُٚٞاى
ب٤
ٜاَ٥س ٢بٓٚٞاى ،٩ٟن ٨
2 - ٢٠َْ ،ٍب٪ىبشٕا
٘ؼٟٕ
ٍ٠ىُا
ٞاى ، ٩ٕيٟ٥ٚ ٢يُٚ
٣ًٚٞ
ٍاىَث ٔ٪ىَد ،٩ٞبُٚ ربؾلاطا ٠ ٨ ٢يُٚٞاى
ب٤
ٜاَ٥س ٢بٓٚٞاى ،٩ٟن ٨
ن٪ٍبس زنب٪ٍى :٣ٖبًٚ
09 / 11 / 1394 ن٪ٍبس
َٗ٪ٌد :٣ٖبًٚ
12 / 10 / 1395
ُسیکچ
ِ٪بـٛس تـػ١ٚ ٨ى٠ٍ٠ ٩ـْْ٪٠ ٨بـ ن ىبـؿثا ٘٪اِنا ـث
٫
٘ َـس ٓلاـَ
ـ٤ ٍى ٩ـٚٙ١د ٨ب ٣ـًجط
يـٟث َ٪٠بـٞس ٨ ٘ؼٟـٕ
ٍ٠ىُا ـٚ
٩ ى١ـٙ
ـٚا ب
ىايؿس
َٙ
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ زجظٚ ىَُٗٛؾ ٝ٪ا ُ٠َث ُا ؽٞبٚ ٩ُٙ١ٚآ ٨
ٚ ٩ ى١ٙ
ُا ٢ىبهشٕا .
ٗ٠ٍ
ب٤ ٩٤٠َْ ٨ ٣ث بػ ٨ ٣ـًجط يـٟث ٨ ٢يـَٟٟ
بـ٤ ىَـهٟٚ ٨
٢اٍ
ٕك ٜا١ٟؾ بث ٩ٙ٠ٍ ٣ٖبًٚ ٝ٪ا ٍى .زٕا ُٕٚٚ ٝ٪ا بث ىٍ١هَث ٨اَث ٩جٕبٟٚ
"
ـٙبٚ
٫
ٝ بـ٤ ٜبج٫شـٚد ٍاىَـث ٩نىبـٞس ٨ (
SVRMs
") ٨اَـث
ٗ٠ٍ ٜىََ ٩ؿٛػ ىب٥ٟٚ٫دSVM
ٚ ٩ ى١ٙ
٣ث زجٖٞ ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ .
ٗ٠ٍ
ب٤
ٜىََ ٩ؿٛػ ٍى ٩ٗجي ٨ ٨ب٪اِٚSVM
َطؤٚ
ٔبـٛؾا .ىٍاى ٨
ٙ٤
ٜبُٚ
ٍى ّٟ٫ٓث ٗ٠ٍ
٢ىاى ب٤
ّٟ٫شٕ١ث ٗ٠ٍ ٠ ٩ْْ٪٠ ٨ب ن ٠ ٩ُٙ١ٚآ ٨ ؼ١ٟس ٠ ٔلاًشٕا ،زلٝ ى١ج٥ث تػ١ٚ
٣ًجط ٨يٟث ٢يـَٟٟ
٨بـ٤
٩ٚ ٣٪بد ٘بقىا .ى١ٙ
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ـٚ٫د ٗ٠ٍ ٍى ٠ ٔبـٛشكا قطـٕ ٍى ٨ىب٥ٟ
٣ـث رٍ١ـٝ
ىـ٫هٗس ٍـ٪ ُا ٢ىبهشـٕا بـث ٩ـطهَ٫ق SVM
٘بؼٞا
ٚ ٩ ى١ٙ
٨٠ٍ َث ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ىَُٗٛؾ . ٢ىاى
ب٤ ٩ؾ١ٟٞٚ ٣ُٞ٠ٍ بث ٍاىاٍ ٍ٪َشٛ٪ٍلاد ٠ ٩ه٫طاَن ٨
ٍُا
٪ ثب ٩ ٢يـٙ
٘٪بـُٚآ .زـٕا ُا بـ٤
ٗ٠ٍ َ٪بٕ َثاَث ٍى ٩ثب٪ٍُا :٢بْي٪ى ٣ٕ
٣شٕى ٨ب٤ ٩ؿٛػ ٍى ٩ثب٪ٍُا ،SVM
ٗ٠ٍ َـثاَث ٗ٠ٍ َ٪بـٕ زـ٪ب٥ٞ ٍى ٠ ٩ـْْ٪٠ ةبـوشٞا ٨بـ٤ ٨بـ٤
٣ًجط ٗ٠ٍ ٩ه٫طاَن ٢ىاى ٍى .زٕا ٢يٙ ٕ٫ٗلس ٠ ٩كاَط ٨يٟث ى٠يك ٨ىب٥ٟٚ٫د
16
ٍى ٠ يٍٝى ٢ىاى
ى٠يك ٍ٪َشٛ٪ٍلاد 10
زجـٖٞ يٍٝى
ىَهٟٚ ٗ٠ٍ ٣ث ٩ٚ ٜبٚٞ ى١ج٥ثSVM
ٚ٫د ٗ٠ٍ .ي٤ى ىَُٗٛؾ ٢ىاى ؽجٟٚ ٠ى َ٤ ٍى ٨ىب٥ٟ
َ َشٚ٫ث ٍى ٨َش٥ث
ٓلا بٝ١ٞه ٩ٍَٕث ىٍ١ٚ ٨ب٤
ٓلاَ
ٗ٠ٍ َ٪بٕ زجٖٞ ٍ٪ىِٞ ٨ب٤ ٩ٚ ٜبٚٞ ٩ؿٛػ ٨ب٤
ٜبٚٞ غ٪بشٞ .ي٤ى ٩ٚ
ٗ٠ٍ ي٤ى ة١ـٗطٚ ٩سبجـٕبلٚ ٣ٟ٪ِ٤ عهك ٝٛض ٨ىب٥ٟٚ٫د
ٗ٠ٍ ٣ث زجٖٞ ٨َش٥ث ىَُٗٛؾ َـثاَث ٍى ِـ٫ٞ ٨ىب٥ٟـٚ٫د ٗ٠ٍ ة١ـٗطٚ زيى ٠ زلٝ غ٪بشٞ ىثبطٚ .ىٍاى ٍ٫شّٞ ٜ١ـٛ٤ ٩ْْ٪٠ ةبوشٞا ٨ب٤
ٗ٠ٍ
ب٤ ٣ًجط ٣٪بد ٨
ٗ٠ٍ ٝ٫ٟـٛ٤ ٠ )رٍبٚ٪٠ ٠ ز٤بجٙ ٝ٪َشٚ٫ث( ٢ىاى ؽجٟٚ ٠ى ٍى ٨يٟث )٩جـٞؾ ٣ُجـٙ ٠ ٩نىبٞس ٕٟٓػ( يٟٛسٍيي ٨ب٤
٩ٚ ى٪يٞس .ى١ٙ
لک ی س
ُغاٍ
بّ
: ،ٜبج٫شٚد ٍاىَث ٝ٫ٙبٚ
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣شٕى ؿٛػ ٢اٍ ى١ه ،٩ْْ٪٠ ٨ب ن ،٩ ى٫هٗس ،٩نىبٞس ُايٞا
نجٌپ لاس ُراوش ،
تسخً
، راْب ۰۶۵۳
Vol.5, No.1, Spring 2017 152 - 133
*
:٢يَٟٟ ٣جسبُٚ ٢يٟٖ٪١ٞ
٣ًٚٞ ٩ٕيٟ٥ٚ ٢يُٚٞاى ،ٜاَ٥س ٢بٓٚٞاى ٩ٟن ٔ٪ىَد ،٩ٖبٛٙ ٍَْبَ ،ٜاَ٥س ٠ ٨ٍاىَث
.٩ٞبُٚ ربؾلاطا ٨ٍ٠بٟن
:ٝهٗس 09366153637 Email : jafarim@ut.ac.ir
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۶۳
1 -
ِهسقه زنَـٚ٫د بث ٨ٍ٠بـٟن
ٍى ٢يٟؼٟـٕ
بـ٤ ٨ ٘ؼٟـٕ
ٍ٠ىُا ٠
ٝ٫ـٟـٛ٤
ُٟس
ٍــ٫
٠ ربــؾلاطا عاَوشــٕا مــٗشوٚ ٨بــ٤
ُا ٩ــــْْ٪٠ ٢ىاى
بــــ٤ ٨
ٜآ بــــ٤ ٩ــــْْ٪٠ ٨بــــ ن
٠ٍ
٣ــث
٘٪اِــنا .زــٕا ٣ــٗٛػُا ٝــ٪ا ٢ىاى بــ٤ ــٚ
٩ ٜا١ــس
٣ث َ٪٠بٞس ٢يٟؼٟٕ
ب٤ ُا ٩ـهَث ٍى ٣َ ٩ه٫طاَن ٨
ٜآ بـ٤
ىايــؿس ُا ٘٫ــث ٣ــث ب٤يــٞبث 200
٩ــه٫ط يــٞبث ــٚ
٩ يــٍٕ
٢ٍبٙا ىََ
= 1 ، 2 ٠ 3
<
ٙـَ ٨بٟ٥د بث َ٪٠بٞس ٝ٪ا ٨ب٤يٞبث .
٣ئاٍا ٍٟا١ؾ رب٫ٝ١ٞه ُا اٍ ٩ً٫يى ربؾلاطا ـٚ
٩ يـ٤ى
= 1
<.
٢ىاى بــــ٤ ٨ ٢يٟؼٟـــــٕ
بــــ٤ ٍـــــ٪َشٛ٪ٍلاد ٨
ٍاىاٍ
بث ٣ُٞ٠ٍ
٩ؾ١ٟٞٚ
ٍى1
ٔبـٕ
بـ٤ َـ٫ها ٨ ٣ـث ٣طـٕا٠
٩٪ا١ــ٤ ٠ ةآ ط٪اَــٙ ُا ٔلاًشــٕا ُا ٩ــُ٪ ٩ٞبــُٚ ٠
ٙ٥ٚ
ٝ٪َس ربؾلاطا ٌها ؽثبٟٚ
ـٚ
٩ يٟـٙبث
= 4 ، 5 ، 6 ٠ 7
<
.
ٍى ٜى١ث ٔبؿن تجٕ ٣ث
ٍب٥ؿ ى١ـػ٠ ٠ ٨َـشٛ٪ٍلاد ٔبٞبَ
ٗ٠ٍ
ب٤ عاَوشٕا ٨اَث ٣َ ٩هٗشوٚ ٩٪
٠ ٩ْْ٪
يـ٫هٚ ٨ب٤
ــــ٪ا ُا ؼ١ــــٟشٚ ٠ زــــ٥ػ ٩ــــْْ٪٠ ٨بــــ ن ٢ىاى ٝ
٨ب٤ىَثٍبَ
مٗشوٚ
ٚ ٩ ٣ث يٞا١س ُا ٘٫ث 100 يـَٕث يـؿث
= 8 ٠ 9
<.
ٛؿٚ
ًلا١ ٍى ٣ًجط يٟث بث ٩ْْ٪٠ ٨ب ن بث َ٪٠بٞس ٨
ىبؿثا :ٙ٫شٖ٤ ٠َث٠ٍ ُٕٚٚ ٠ى بث لابث
ُ١٫٤ ٢ي٪يد
=2
10
<
٣ث ُب٫ٞ ٠ ٢ىاى
ب٤ ٨ ٩ُٙ١ٚآ
ىب٪ُ
ى ٔبجٞى ٣ث اٍ َطا ٠ى ٩ْْ٪٠ ٨ب ن ٘٪اِنا َـطا ٝ٫ـٖ٠ا .ىٍا
ٝ٫ث ِ٪بٛس ب٤يٞبث ىايؿس ٘٪اِنا بث ٣َ زٕا ٝ٪ا
ٓلاَ
بـ٤
٘٪اِنا ٩ْْ٪٠ ٨ب ن ٍى
ٚ ٩ زـجظٚ َـطا ٍ٪ ٝ٪ا ٣َ يثب٪
ٍى ٣ًجط يـٟث ٨ ٣ـث ةبـٖك ـٚ
٩ ( يـ٪آ ( ُٕـٙ
1 -ا ))مـٖ
؛
بٚا
َطا ىٍ٠آَـث زـيى ب٤يـٞبث ىايـؿس ٘٪اِنا بث ٣ُٟ٪ا ٘٠ى
٣ث ط١ثَٚ ٨ٍبٚآ ٨ب٤َشٚاٍبد
ٓلاَ
ب٤ ٘٤بَ
ٚ ٩ يثب٪
٣َ
ٍى ٩هٟٚ َطا ٍ٪ ٝ٪ا ٣ًجط
يٟث ٨ زـٕا ( ( ُٕـٙ
1 - .))ة
ىَــُٗٛؾ ٨٠ٍ َــث َــطا ٠ى ٝــ٪ا ٣ــؼ٫شٞ
٣ــًجط يــٟث ٨
٣ث ا
ٝ٪
ب٤يـٞبث ىايـؿس ٘٪اِـنا بـث ايشثا ٍى ٣َ زٕا ت٫سَس زيى ٣ًجط يٟث ٍ٪ بس ٨ ٣طًٞ
ا ٨ اِـنا
٘٪
ٝـ٪ا ٣ـَ ٣ـشنب٪
1 Polarimetric Synthetic Aperture Radar
2 Hough
٣ث ٝ٫ث ِ٪بٛس ٘٪اِنا َطبه ٓلاـَ
بـ٤ ٝـ٪ا ُا بـٚا زـٕا
٣ـــث يـــؿث ٣ـــث ٣ـــطًٞ
ـــٗؾ ىٍ٠آَـــث ٝ٫٪بـــد زـــيى ز
٨ب٤َشٚاٍبد زيى ،٨ٍبٚآ
٣ـًجط يـٟث ٘٤بـَ ٨ ـٚ
٩ .يـثب٪
٣ث رٍبجؾ ى ث ٣طًٞ ٝ٪ا ُا َٓ٪
طـٕ١س زـجظٚ َـطا ٜآ يؿث ٣
َــــطا ٝ٫ــــث ُا ٩ــــهٟٚ
ــــٚ
٩ ( ى٠ٍ
( ُٕــــٙ
1 - ))ع
٣ـــث
ٝـــ٪ا ٢يـــ٪يد ـــد زـــيى .يـــٟ٪١ْ لبـــ٤ ٝ٫٪ب
ىٍ٠آَث ٨ب٤َشٚاٍبد بـث ٨ٍبـٚآ
ٕـ٫ٖى ٣ـث ب٤يـٞبث ٘٪اِـنا
ى١ـــجَٛ
٢ىاى بـــ٤ ا ٩ـــُٙ١ٚآ ٨ زـــٕ
؛ َـــْا ٝ٪اَثبـــٟث
٢ىاى ب٤ ٨ ٍى زيى ٔ١نا يٙبث ٣شٙاى ى١ػ٠ ٩نبَ ٩ُٙ١ٚآ
٣ــًجط يــٟث ٘٪اِــنا .ىاى يــ٤ا١وٞ مٍ ٙــ٤ ٨ ٢ىاى
بــ٤ ٨
زــيى ٘٪اِــنا ضــؾبث ٩ــُٙ١ٚآ ٣ــًجط
يــٟث ٨ ــٚ
٩ ى١ــٙ
٣ث ٨ٍ١ط ٣َ
ىايـؿس َْا ٣ـٞ١ٛٞ
بـ٤ ٨ زٛـٕ ٣ـث ٩ـُٙ١ٚآ
ث ٩ ؾ٫٤ َٓ٪ى ى٠ٍ ز٪ب٥ٞ
زـيى ٍى اٍ ٩ٖ١نا ٣ـًجط
يـٟث ٨
ٙ٫٤ا١وٞ ي٤بٙ
ى١ث
= 11
<.
رب٫ضَن ٨ب ن ٜى١ث ٍِِث
ًلا١ٛؿٚ
يٟ٪آَن ٍى ٣ًجط
يٟث ب ن ٣ٕ بث ٨ .ٙ٫شٖ٤ ٠َث٠ٍ
٨ب ن ٠ ٩ْْ٪
٨ب ن ،٨ى٠ٍ٠ ٨ب٤
ٓلاَ
ب٤ ٠ ٩ػ٠َه ٨
.رب٫ضَن ٨ب ن ٩سٍبجؾ ٣ث ب٪ ٠ رب٫ضَن ٨ب ن
٨ب ن
ٔيٚ
ب٤ ٠ رب٫ضَن ٘بٛس ٣َ زٕا ٩٪ب ن ،
ب٪
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ٜآ ٕهاى ٍى مٗشوٚ ٨
ٍاَي
ٚ ٩ يٟٞبٚ( يَٞ٫ْ
،٩جٞؾ ٣ُجٙ ،ٍ٪ىِٞ ٣٪بٖٛ٤ k
ٝ٪ا )... ٠ ٜبج٫شٚد ٍاىَث ٝ٫ٙبٚ
ب ن ؽيا٠ٍى
ٍ٪
٨ب ن ٨ب ن ٝ٫ث ٩طبجسٍا ٠
٩ْْ٪
٠ ٨ى٠ٍ٠ ٨ب٤
٨ب ن
ٓلاَ
ب٤ ة١ٖلٚ ٩ػ٠َه ٨
ٚ ٩ ٣َ ٩ٖيٚ( ى١ٙ
ٚ ٩ ٝ٪َش٥ث ٣ث يٞا١س اٍ ب ن ٠ى ٝ٫ث طبجسٍا ١لٞ
ٍاَيَث زثبط .)ي٪بٛٞ
ٚ ٩ ٨ب ن ىبؿثا ٘٪اِنا بث ٣َ ى١ٙ
٠ ٩ْْ٪
رب٫ضَن ٨ب ن ىبؿثا ،٨ى٠ٍ٠ ٨ب٤ ٣ث
رٍ١ٝ
٩٪بٛٞ
يٍٙ
ٚ ٩ يَٟ
= 12
<
يٟ٪آَن ٣ٗئٖٚ ٝ٪ا . ٣ًجط
يٟث اٍ ٨
بس ٨ىب٪ُ يك ق
ٜبٟ٫ٛطا ٕثبيَ٫
٠
ٝئٛطٚبٞ
ٚ ٩ .ىُبٕ
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۶۹
)فلا )ة
)د
لکق 1 :)فلا .فبّ ُسیسپ فیصَت : کیکفت
ؼلاک یطیصپ :)ة ؛زضاز تجخه سًٍض بّسًبث زاسؼت فیاعفا بث بّ
تقز زضٍآطث یبّطتهاضبپ
یه فّبک بّسًبث زاسؼت فیاعفا بث یضبهآ ا طحا تیکطت :)د ؛سثبی
کیکفت ىاعیه یٍض طث بّسًبث فیاعف زضٍآطث تقز ٍ یطیصپ
سًٍض ترَه یضبهآ یبّطتهاضبپ
ِقجع تقز ضز یلٍعً ؽپؾ ٍ یزَؼص یه یسٌث
.زَق
ُا ٩ُ٪
ٗ٠ٍ
ب٤ ُا ٢ىبهشٕا و١ن رلاُٚٚ بث ٣ٗثبًٚ ٨
ٗ٠ٍ
ب٤ /عاَوشٕا ٨ ٩ْْ٪٠ ةبوشٞا
زٕا
= 13 ، 14 ، 15 ٠
16
ٝ٪ا ُا ٢ىبهشٕا ٣ؿَْا .<
ٗ٠ٍ
ب٤
٩ْي٫ـ٫د ٘٤بَ اٍ ٩سبجٕبلٚ
ٚ ٩ ربي٠ا ٩٤بْ بٚا ي٤ى
ٕ٫ٖٞبشد ٘بٛس ُا ٢ىاى
ب٤ ٢ىبهشٕا
ٛٞ
٩ ١ٙ
٠ ى
زيى ٣ًجط يٟث ٘٤بَ ٨
ٚ ٩ .يثب٪
٢اٍ
ٕك ُا ٢ىبهشٕا ٘٠ى
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣شٕى ؿٛػ
1٩
ٍى ٣ًجط يٟث زٕا ٨
= 17 ، 18 ٠
19
<.
ٝ٪ا
ٗ٠ٍ
ب٤ ٣ث رٍ١ٝ
ُا ٩ج٫ََس ٣ـًجط
يـٟث ٨ ٢يـَٟٟ
بـ٤
ٕـــٛؾ )ٜبـــٖٛ٤َ٫ق بـــ٪ ٠ ٜبـــٖٛ٤(
ـــٚ
٩ .يـــَٟٟ
٣ث
ٍَٗ١ط ٩ ٣ٕ
بؼ٪ا ٨اَث ٗ٠ٍ
ى ٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
بـ٤ ٨
ىٍاى ى١ــػ٠ ؼ١ــٟشٚ ٠ ٜبــٖٛ٤
= 20
<
: زــٕى
ٍبــَ
2٨ ٍى
٢ىاى بــ٤ ٨ ،٩ــُٙ١ٚآ زــٕى
ٍبــَ
ٍى ٨ ٠ ٩ــْْ٪٠ ٨بــ ن
زــٕى
ٍبــَ
.٩ــػ٠َه ٍى ٨
ٗ٠ٍ
بــ٤ ٨ ٣شــٕى ــؿٛػ ُا ٩
ٍــ٪
٣ــًجط يــٟث ٣ــ٪بد ٢يــَٟٟ ٨
ُــٚس
ٕ٫
٢يــٙ
يــٞا
٣َ
٩شي٠ َـ٫ظُس ـٚ
٩ ١ـٙ
٠ َٓ٪يـُ٪ ُا ًٕشـٖٚ يـ٪بث يٞ
بس يك .يٟٙبث ؽ٪َٕ ٠ ؼ١ٟشٚ ٜبُٚا
تــ٫ََس ٨٠ٍ َــث ٣ــؿٖبطٚ
٣ــًجط يــٟث ٨ ٢يــَٟٟ
بــ٤ ُا
ٕ٪ا٠ا ٣٤ى 90 بـث مـٗشوٚ ٝ٫ًًلٚ ٠ يٙ ُبقآ ٘بـٞ
بـ٤ ٨
يـــــــــٞىََ ٢ىبهشـــــــــٕا ٜآ ُا ٩ـــــــــهٗشوٚ
.3
1 Ensemble Method
2 Modification
ٝ٪ا3
٘بٞ
ب٤ رٍبجؾ يٞا :ُا فَــط
َس تــ٫َ
٣ــًجط يــٟث ٨ ٢يــَٟٟ
بــ٤
ٝ٫ــٖ٠ا ٍبــث
طــٕ١س
ٝــٖٞب٤
ٜ١ٚلابــٕ ٠4
=5
20
<
ٍى
ٔبــٕ
1990
٣ئاٍا .ي٪ىَْ
ٜآ ب٤ يـٞىََ زثبط سٍ١ـٍٝى
٩ ُا ٍـ٪َ٤ ٣ـَ
٣ــًجط يــٟث ٨ ٢يــَٟٟ
بــ٤ ٠ يٟــٙبث ًٕشــٖٚ ٣ــ٫ٖ٠ا ٨
مَـٞ
٨بــطه بــ٤آ % ُا َـشَٛ
50
ٍى يــٙبث ا
ٝــ٪
رٍ١ــٝ
ت٫ََس ٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ زيى ٨اٍاى زجـٖٞ ٨َسلابـث
ُا ٍـ٪َ٤ ٣ث ٣ـًجط
يـٟث ٨ ٢يـَٟٟ
بـ٤ ٣ـث رٍ١ـٝ
ىَـهٟٚ
يــ٤ا١ه ٌلابُــٕا .ى١ــث
=6
21
<
ِــ٫ٞ
فَــط تــ٫ََس
٣ــًجط يــٟث ٨ ٢يــَٟٟ
بــ٤ ٨ ىِٞ
ٍــ٪
اٍ ٣٪بــٖٛ٤ ٝ٪َــس
بــث ٣ــٞ١ٛٞ
بــ٤ ٔبــٕ ٍى ى٠يــلٚ ٩ــُٙ١ٚآ ٨ 1995
ٚ فَـــــط ٔبـــــٕ ٍى .ى١ـــــٛٞ
1998 ٨بـــــث
=7
22
<
تـــ٫ََس
ٝـــ٪ا ٣ـــًجط يـــٟث ٨ ٨٠ٍ َـــث اٍ ٢يـــَٟٟ
٣شٕى ب٤ ٨ مٗشوٚ
٠ ٩ْْ٪
ٍبَ ٣ث ٔبـٕ ٍى .زنَْ
2000
ؾ٪َــــش٪ى
=8
23
<
ٗ٠ٍ
بــــ٤ تــــ٫ََس مــــٗشوٚ ٨
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ىَـُٗٛؾ ٠ فَطٚ اٍ
ٜآ بـ٤ اٍ
ٙ٤بـث
٣ٟٚاى .ى١ٛٞ ٣ٖ٪بًٚ
ى٫ًلس
َث
ٚ ٝ٪ا ٨٠ٍ
ٍب٫ـٖث ؼ١ـض١
ٝ٫ًًلٚ ٠ ٢ى١ث ٢ىَشْٖ
مٗشوٚ
َػٞ
٣٪
٩ـهٗشوٚ ٨ب٤ اٍ
- Hybrid Method - Multiple Experts -Combining Classifiers - Classifier Ensembles -Classifier Fusion -Mixture of Experts -Decision Combination -Decision Fusion
4 Hansen
5 Salamon
6 Skalak
7 Bay
8 Dietterich
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۶۳
ٍى ىٍ١ٚ
ضلث ٣ئاٍا ت٫ََس ٢ى١ٛٞ
يـٞا
= 24 ، 25 ، 26 ، 27
٠ 28
<
ٗ٠ٍ
٣ــئاٍا ٢يــٙ
٣ــٖبًٚ ٝــ٪ا ٍى
َؤس ُا ٢ىبهشــٕا َــث يــ٫
٣ًجط يٟث ٢يَٟٟ ٨ ٣ثSVM
ٜا١ـٟؾ ٣ـًجط يـٟث ٢يـَٟٟ ٨
٣ـــ٪بد .ىٍاى ٣ـــًجط يـــٟث ٢يـــَٟٟ ٨ بـــثSVM
َؤس يـــ٫
َــث
ٝ٪َشــٚ٫ث بــث ٢يــَٟٟايػ ٣٫ــٙبك
ٍــ٫ٟد٠ طــٕ١س1 2
٣ئاٍا يٙ
= 29
<
ٍى ٝ٫ٙبٚ ٝ٪ا ُا ٢ىبهشٕا . ٣ـًجط
يـٟث ٠ ٨
ربــــً٫ًلس ٍى ٜ١٫ــــٍَْٕ
ٔبــــٕ
بــــ٤ َــــ٫ها ٨
٠ٍ
٣ـــث
٘٪اِـــنا ٢ى١ـــث
ٍى ة١ـــٗطٚ ىَـــُٗٛؾ .زـــٕا
ىايؿس ٢ىاى ب٤ ٨ ٙـَ ٩ـُٙ١ٚآ ٣ـٗٛػُا
٨بـ٪اِٚ
٠SVM
ز٫ــٕبٖك ــجٞ ٔٞلابــث ٣ــث ٜآ
ٜى١ ٢ىاى بــ٤ ٩ــُٙ١ٚآ ٨
٣ــــــــٗٛػُا تــــــــ٪بؿٚ
زــــــــٕاSVM
= 30
<
.
ت٫ََس ٣ًجط يٟث ٨ ٢يـَٟٟ
بـ٤ ٨ ٍـ٪ ٍىSVM
٣ٗئـٖٚ
ُا ٣ٗٛػ
ٗ٠ٍ
ب٤ ١ث ٩٪
ىَـُٗٛؾ ى١ـج٥ث ٨اَـث ٣َ زٕا ٢ى
ٝـــ٪ا ٣ـــًجط يـــٟث ـــنٍ ٠ ٢يـــَٟٟ ٨ ٜآ رلاُـــٚٚ ؽ
٣ئاٍا ٢يٙ
.زٕا
٢ي٪ا ٣ثSVM
رٍ١ـٝ
ٍى ٩ـؿٛػ
= 31
<
.يـ٪ىَْ فَـطٚ
ٜآ بـ٤ ّٟ٫شـٕ١ث ٍـ٫ُٟس ُا ٍــس ٍـ٪ ُٗ١ـٚآ ٨اَــث3
٣ــــًجط يــــٟث ٢يــــَٟٟ ٨ .يــــٞىََ ٢ىبهشــــٕاSVM
ٍى
ٗ٠ٍ
٣ئاٍا ٢يٙ
ى٫ًلس ٝ٪ا ٍى ٣ـٞ١ٛٞ
بـ٤ ٩ـُٙ١ٚآ ٨
٣ث ٢بجشٙا ٣ًجط يٟث ٨ ٨َشـٚ٫ث ُٜ٠ بـث يؿث ٍاَُس ٍى ٢يٙ
ٍى ٣ًجط يٟث زََٙ ٨ ـٚ
٩ بـث رٍ١ـٝ ٝـ٪ا ٍى ٣ـَ يـَٟ
َــ٤
ٍبــث ٍاَــُس ٣لهــَٝثا ٢يــَٟٟايػ
٣ــَ ٩شٛــٕ ٣ــث
ٝ٪َشَٛ
ٙ ٍبؿى اٍ بطه اي٫د ٕ٫ٚ ى١
ٚ ٩ .يَٟ
ٔبـــٕ ٍى 2002
ٙ٫ـــَ
ٜاٍبـــُٛ٤ ٠4
= 32
<
اٍSVM
بث
ّٟ٫ٓث ٍ٫ُٟس ىبؼ٪ا ٠5
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ؼ١ٟشٚ ٨
٨٠ٍ ُا زٕى
ٍبَ
٨ ٢ىاى ب٤ ٩ُٙ١ٚآ ٨ ٣ث
رٍ١ـٝ
ـؿٛػ ٩
ى٫ًلس ٝ٪ا ٗ٠ٍ ٍى .يٞىََ ٣ئاٍا ٢ىاى
بـ٤ ٍى ٩ـُٙ١ٚآ ٨
٣شٕى ب٤ ٙ٫ًٖس ٨
ٚ ٩ ةبوشٞا ٣َ يٞ١ٙ
٢ىاى ب٤ ٩ُٙ١ٚآ ٨
ةبــوشٞا ٨بــٟجٚ َــث -
٘بــؼٞا ٩ٟ٪ِٓ٪بــػ ــٚ
٩ .ى١ــٙ
1 Marigin
2 Vapnik
3 Boosting
4 Kim
5 Bagging
٣ًجط يٟث ٨ شـٕى َـ٤ بثSVM
٠ ٘بـؼٞا ٩ـُٙ١ٚآ ٢ىاى ٣
غ٪بــــشٞ ٔذــــٕ
ُا ٕــــٝبك
ٜآ بــــ٤ ٨يــــٟ٪آَن ٍى
ؽ٫ٛؼس
ٚ ٩ .ى١ٙ
ٗ٠ٍ
ب٤ ٩ؿٛػ ٍى ٨َٓ٪ى ٨ ٨ُبٕ
ربـً٫ًلس ٍىSVM
ٍب٫ـــٖث َـــ٫ها ٣ـــػ١سىٍ١ٚ
ىبـــؼ٪ا زـــٕا ٢ى١ـــث
٣ًجط يـٟث ٨ ٢يـَٟٟ
بـ٤ ٜىَـَ ٣شـٕى ىـ٪َط ُا ٣ـ٪بد ٨
٠ ٩ْْ٪
٨ى٠ٍ٠ ٨ب٤ زـٕا
= 25 ٠ 26
<
ُا ٣شـٕى ٝـ٪ا ٍى .
ٗ٠ٍ
ب٤ ٝ٫ث ِ٪بٛس ٣ًجط
يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ٠ ؼ١ـٟس ى٪َط ُا
٩ْْ٪٠ ٨ب ن ٜىََ ٣شٕى يٟؿ زٕا
ٍى ٣ــٞآ ىثبـطٚ .
ى١ػ٠ ّٟ٫ٓث ٗ٠ٍ
٩ٟ٪ِٓ٪بـػ بـث ٢اَٛ٤ ةبوشٞا بث ىٍاى
٠ ٩ْْ٪
٨ب٤ ٍى ٨ى٠ٍ٠ ٣شٕى
ب٤ ٍاَي مٗشوٚ ٨
ٚ ٩ .يـَٞ٫ْ
ب٥ٍٞى ؽ٫ٛؼس ز٪
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
بـ٤ اٍ ٩٪بـ٥ٞ ٙ٫ٛـٞس
ٜبٚٞ
ٚ ٩ .ي٤ى
ٍى ؽثبـــٟٚ
ربـــجطا ٢يـــٙ
ّـــٟ٫ٓث ٗ٠ٍ ٣ـــَ زـــٕا
تــػ١ٚ
٘٤بــَ
ٍا٠ تــػ١ٚ ّٟ٫شــٕ١ث ٗ٠ٍ ٠ ٔٞبــ٪
٘٤بـــــَ
٨ى٠يـــــك بـــــس ٠ ٓبـــــ٪بث
ٍا٠ ٔٞبـــــ٪
ٍى ٨بطه ٣ًجط يٟث ٨
ٚ ٩ ى١ـٙ
= 25
<
٨ىب٥ٟـٚ٫د ٗ٠ٍ .
٣ٖبًٚ ٝ٪ا ٍى ٣ث
رٍ١ٝ
بث ٗ٠ٍ ٠ى ٝ٪ا ُا ٩ج٫ََس
َؤس يـ٫
َث نىبٞس ٩
َس يٙ
َ٤ ٜ ٣ًجط يٟث ؼ١ـٟس ىبـؼ٪ا ٠ ٢يَٟٟ ٨
ٍى َشٚ٫ث
ٜآ ب٤ زٕا اٍ ّـٟ٫ٓث ٗ٠ٍ ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ .
٨ب ن ٠ى ٍى ٢ىاى
بـ٤ ٠ ٩ـُٙ١ٚآ ٨ ٠
٩ـْْ٪
٨ى٠ٍ٠ ٨بـ٤
ٔبٛؾا
ٚ ٩ َ٤ ُٗ١ٚآ ٝ٫ٟـٛ٤ ٠ ى١ٙ
٣ًجط يٟث ٢يَٟٟ ٨
٢اَــٛ٤ ّٟ٫شــٕ١ث ٗ٠ٍ بــث ــٚ
٩ ٨بــ٪اِٚ َــٓ٪ى ُا .ى١ــٙ
ٗ٠ٍ
ٍى ٣ــَ ٨ىب٥ٟــٚ٫د فَــط
بــ٤ ٩ــٗجي ٩ــؿٛػ ٨
شَٛ
َ يـٙ ٢يـ٪ى ٢
٘بـقىا زـٕا ٣ـًجط
يـٟث ٨ ٢يـَٟٟ
بـ٤
ٍى ى٫هٗس فَط ٍ٪ ُا ٢ىبهشٕا بث ٠ ٔبٛشكا قطٕ
SVM
زــٕا ٩ــطهَ٫ق تــ٫ََس تــػ١ٚ ٣ــَ
٠ يى ىــ٫
َــس
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤
ٚ ٩ .ى١ٙ
ٍى ٣ــٚاىا ٘٠ى ٘ــوث ٍى ٠ ٣ــٖبًٚ ٝــ٪ا ٢ٍبــثٍى
ٙ٫٤بــهٚ
ٗ٠ٍ
بــــ٤ ٨ ٣شــــٕى ــــؿٛػ ٍى ٩ ٣ــــًجط يــــٟث ٠ ٨
٣ـــٕ
ٗ٠ٍ
ٕـــٟٓػ ٠ ّٟ٫شـــٕ١ث ،ّـــٟ٫ٓث ٩نىبـــٞس
٣ــئاٍا ٨َــٞشوٚ ربل٫ــض١س ــٚ
٩ ٘١ــٕ ٘ــوث .ى١ــٙ
فَط ٩نَؿٚ ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ
ـٚ
٩ ٍ٘بـ٥ؿ ٘ـوث .ى١ـٙ
غ٪بــشٞ ٣ــث ٛبــٞشها د
٢ىبــ٫
٨ىب٥ٟــٚ٫د ٗ٠ٍ ٨ُبــٕ
َث ٨٠ٍ
٢ىاى ب٤ .ىٍاى ٛبٞشها ٍ٪َشٛ٪ٍلاد ٠ ٩ه٫طاَن ٨
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۶۸
ب٥ٍٞى ٙؼٟـد ٘وث ٍى ز٪
شٞ
٣ـؼ٫
ىـ٫ًلس ٝـ٪ا ُا ٨َـ٫ْ
٣ئاٍا .يٙ ي٤ا١ه
2 - ـٍض
ِتؾز یبّ
یؼور
ِقجع ضز یسٌث
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣شٕى ؿٛػ ب٪ ٢يَٞ٫ْىب٪ يٟؿ ،٩
٣ًجط يٟث ٨ ُٗ١ٚآ اٍ ٢يَٟٟ
ٚ ٩ اٍ ٣ٗئٖٚ ٍ٪ بس يٟ٤ى
٣َ ٩ٖ١ٛؿٚ ٨َ٫ْىب٪ ٨ب٤ىَُ٪٠ٍ للاهَث .يَٟٟ ٕك ُا ٢يَٞ٫ْىب٪ ٍ٪ زهبٕ َث ٗلاس ٢ىاى
ب٤ ٩ُٙ١ٚآ ٨
،يٍٞاى
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣شٕى ؿٛػ ٩ ٣ؾ١ٛؼٚ
ا ٢يَٞ٫ْىب٪ ُا ٨ ب٤
٢ىاى ُٗ١ٚآ ٙ٤بث اٍ
٘بقىا ٠
ٚ ٩ ٝ٪ا .يَٟٟ
ٗ٠ٍ
ب٤ ُا
ى٫ًلس ٝ٪ا ٍى( ٣٪بد ٢يَٞ٫ْىب٪ يٟؿ )SVM
ُٚس
ٕ٫
٢يٙ
ُا ٣َ يٞا ٢ىاى
ب٤ ٣شهبٕ ٩ُٙ١ٚآ ٨
ٚ ٩ .ى١ٙ
٢يَٞ٫ْىب٪ ٝ٪ا ٜ١ْبٞ١ْ ٠ ق٫لٝ ٜبُٚا يك بس ي٪بث ب٤
يٟٙبث
= 33
<
.
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣ؾ١ٛؼٚ
ا ٣ث َشٚ٫ث ٨ ٕ٫ٖى
٢يَٞ٫ْىب٪ ز٪١ًس ٍى ٣َ ٩٪بٞا١س ،يٍٞاى م٫ؿض ٨ب٤
.يٟشٖ٤ ةاٌػ اُا
ٝ٪
٢يَٞ٫ْىب٪ ٣ث ٠ٍ
،٣٪بد ٨ب٤
٢يَٞ٫ْىب٪
٣شهْ ٙ٤ م٫ؿض ٨ب٤
ٚ ٩ ٍ٪ .ى١ٙ
ى٫ًلس ٣َ ٢ىاى ٜبٚٞ ٩ثَؼس د
٘٫
٩ٟ٫ث ٨ب٤ هبٕ
٣ش ٢يٙ
ُا ٣ؾ١ٛؼٚ ٍ٪ ٘بقىا بث ٣ًجط
يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ،
تٗقا لٝ
ق٫
ُا َس د
٘٫
٩ٟ٫ث ٣َ يٟشٖ٤ ٩٪ب٤ ٣ث
ٕ٠ ٣ٗ٫
ٍس ٝ٪َش٥ث ٣ًجط
يٟث ٣ث ٢يَٟٟ ٨ زٕى
ٚ ٩ ي٪آ
= 20
<
.
ٍ٪ زهبٕ ٩سبجٕبلٚ ٣ٟ٪ِ٤ تٗقا ٣ؾ١ٛؼٚ
ُا ٨١ي
زٕا َشَٛ ٨١ي ٢يَٞ٫ْىب٪ ٍ٪ زهبٕ
= 33
<
.
٣ٕ
٣ٞ١ٛٞ
ُا
ٔ٠ايشٚ
َس ٠ ٝ٪
بد ٣٪
٨ا ٝ٪َس
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨
٣شٕى ؿٛػ .زٕا ٩نىبٞس ٕٟٓػ ٠ ّٟ٫ٓث ،ّٟ٫شٕ١ث ٩
ٍـ٪ ىَُٗٛؾ ى١ج٥ث ٨اَث ٩ٙ٠ٍ ّٟ٫شٕ١ث ٣ـًجط
يـٟث ٨
م٫ؿض ٢يَٟٟ
زٕا ٣َ زٕا ٝ٪ا ّٟ٫شٕ١ث ٗ٠ٍ ٓبٕا .
ُٜ٠ بــ٤ ٣ــث ٩٪
ٜبــٖٛا بــ٤ ٩ــُٙ١ٚآ ٢ىاى ٣ــؾ١ٛؼٚ ٨
ٛبــٞشها ٢ىاى
ــٚ
٩ .ى١ــٙ
ُٜ٠ بــ٤ ٨ُبــقآ ٣ــؾ١ٛؼٚ ٍى
َثاَث ٩ـػ٠َه .زـٕا ٣ـًجط
يـٟث ٨ ٘١ـٗؿٚ تـٖؿَث بـث
َـــ٤ ٣ـــٖ٪بًٚ ٩ـــُٙ١ٚآ ٢ىاى ٜبـــٖٛا ـــٚ
٩ بـــس ى١ـــٙ
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٨ ٩شٍٕىبٞ ٣ث ٣َ ٩ُٙ١ٚآ ٣ًجط
يٟث ٨ ٢يٙ
يـٞا ،
.ى١ـــٙ ٝ٫ـــ٫ؿس ٣ـــٞ١ٛٞ
بـــ٤ بـــطه ٣ـــَ ٩ـــُٙ١ٚآ ٨
٣ــًجط يــٟث ٨ ٢يــٙ
يــٞا ُٜ٠ ٍــ٪
ٍِِــث
َــس ٠ ٣ــشنَْ اٍ
٣ًجط يٟث اَػا ٢ٍبث٠ى ٢يَٟٟ ٨
ٚ ٩ َشـٚ٫ث ُٜ٠ ٝـ٪ا .ى١ٙ
٨اَــث ٣ــٞ١ٛٞ
بــ٤ بــطه ٨
َػ ٣ــٛ٪
٨اَــث ٨ا ٣ــًجط
يــٟث ٨
ة١ٖلٚ
ٚ ٩ ٠ ى١ٙ
٣ًجط يٟث ٍ١جؼٚ اٍ ٢يَٟٟ ٨
ٚ ٩ يـَٟ
يَٟ ََِٛس بطه ىٍا١ٚ ٨٠ٍ
= 34
<.
ٕثبًٚ ٍى
ٗ٠ٍ
بـ٤ ٩ٖا١ـشٚ ٨ىَـُٗٛؾ ٣ـَ ّٟ٫شـٕ١ث ٨
ٍى ٢يــَٞ٫ْىب٪ تــ٫ََس ،يــٍٞاى بــ٤
ٗ٠ٍ
بــ٤ ّــٟ٫ٓث ٨
٣ــؾ١ٛؼٚ
ا ٢يــَٞ٫ْىب٪ ُا ٨ُا١ــٚ ٨ يٟشــٖ٤ بــ٤
= 33
<
.
٢ِ٫ٓٞا ٩ٕبٕا
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ُا١ـٚ ٩ـ٤٠َْ ٨ ٢َـ٥ث
ْ ُا ٨َـ٫
٢يــَٞ٫ْىب٪ ٝ٫ــث ٔلاًشــٕا بــطه اَــ٪ُ زــٕا ٣ــ٪بد ٨بــ٤
٣ث
ٍ١ط
ٙٚؿ
ْ ٨َـ٫
٣ـث ـٕ٠ ٢يـَٞ٫ْىب٪ تـ٫ََس ٣ٗ٫
٨بـ٤
٘٤بـَ ًٕشٖٚ
ـٚ
٩ ٝـ٪ا .يـثب٪
ٗ٠ٍ
بـ٤ ٣ـث ٍ١ـط ٩ـساً
٨اَـــث تـــٕبٟٚ ٨ُا١ـــٚ ربجـــٕبلٚ
ـــٚ
٩ ٠ يٟـــٙبث
زؾَــٕ
اٍ ُٗ١ــٚآ ــٚ
٩ ٜا١ــس ٣ــث
ٞبــٕآ ُا ٢ىبهشــٕا بــث ٩
٢يــــُٞاىَد بــــ٤
٨ ٣شــــٖ٤يٟؿ ا
ىَــــث لابــــث ٨
= 33
<
.
فلاطـــٝا
ُا ّـــٟ٫ٓث تـــ٫ََس
س ٣ـــَٛٗ ٠ى ؽـــ٫ٛؼ
٠1
٢اٍى١ــه
ُايــٞا ٨بــٟؿٚ ٣ــث2
ؽــٛػ
ٍ٠آ ٨ ٢اٍ ى١ــه
ُايــٞا
٢يٚآ .زٕا ٣ؾ١ٛؼٚ
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٨ ٩ُٙ١ٚآ ُـٚس
ٕ٫
٢يـٟ٤ى
َ٫ْىب٪
٢يـــــٞ
٠ ُايـــــٞا ٢اٍى١ـــــه ٣ـــــ٪بد ٨بـــــ٤
ٗ٠ٍ
٘بــقىا غ٪بــشٞ
٢يــَٞ٫ْىب٪ ُا ٕــٝبك اٍ ٣ــ٪بد ٨بــ٤
ؽـــٛػ
ٍ٠آ
ٍى .يـــٟ٪١ْ ٨ ةبـــوشٞا ٗ٠ٍ ُا ّـــٟ٫ٓث
بــث ُا ٩ٟ٪ِٓ٪بــػ ٣ــٞ١ٛٞ
بــ٤ ٩ــُٙ١ٚآ ٨
ٍ ى١ــه ٢ا ب٤ُايــٞا
بث ٠ ٕ٫ُٚس أٍ
٨ ٘بـقىا غ٪بـشٞ َظَايـك ٨َ٫ْ
ـٚ
٩ يٞ١ـٙ
= 33
<.
٩نىبــــٞس ٕــــٟٓػ ُا ٣ــــشنب٪ى١ج٥ث ٔيــــٚ ٍــــ٪
ٗ٠ٍ
ّٟ٫ٓث زٗؾ ٠ زٕا
٘بٞ
ٍاٌـْ
٨ ٕـ٫ٖى ٝـ٪ا ٣ـث ٜآ
ُا ٣َ زٕا زهٍى
ب٤ ٣شهبـٕ ٙ٫ٛٞس ٨ ـٚ
٩ ى١ـٙ
= 19
<
.
٩نىبـٞس ةبـوشٞا ٍى ّـٟ٫ٓث بـث ٗ٠ٍ ٝ٪ا ٩ٗٝا ر٠بهس ٠ ٩ْْ٪
٨ب٤ ٨ى٠ٍ٠
ٚ ٩ َث ٢٠لاؾ ٩ٟؿ٪ يٙبث زـٕى
ٍبـَ
٨
ٍى ٣ـــٞ١ٛٞ
بـــ٤ ٨ ٨بـــ ن ،٩ـــُٙ١ٚآ ٠
ٙـــ٤ ٩ـــْْ٪
٨اَــث
ٕ٫ُــٚس ٢يــَٞ٫ْىب٪
ًٕشــٖٚ ٠ ؼ١ــٟشٚ ٨بــ٤
زٕى
ٍبَ
٨
ٚ ٩ .ى١ٙ
1 Aggregating
2 Bootstarp
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۶2
3 - یزبٌْكیپ ـٍض
ٜبٛ٤ ٍ١ـط ٣ـَ
ـد
٘٫
٩ٗـٝا ليـ٤ يـٙ ٢ٍبـٙا ِـ٫ٞ َـس
ٗ٠ٍ
٩٪اٍبـــَ ٘٪اِـــنا ٣ـــٖبًٚ ٝـــ٪ا ٨ىب٥ٟـــٚ٫د ٣ــــــًجط يــــــٟث
٨ ٢يــــــَٟٟ
ىــــــ٪َط ُاSVM
٣شــٕى ــؿٛػ ٩
ٜىَــَ
ٜآ زــٕا ٩ــ٤٠َْ ٗ٠ٍ . ٨ُبــٕ
٣ــئاٍا ٢يــٙ
ٗ٠ٍ ٣ــٕ ُا ىــ٫ًلس ٝــ٪ا ٍى ٢يــًََٙ
ٍى
٘وث 2 ُا ٘ايََ٤ ٨ب٪اِٚ ٠ زٕا ٣شنَْ ٘ب٥ٖا
ٗ٠ٍ
ب٤ اٍ
ى
ٍ ٣ــٗكَٚ ٣ــٕ ُا ٨ىب٥ٟــٚ٫د ٗ٠ٍ .ىٍاى فَــط ٍــ٪
ُــــٚس
ٕ٫
( زــــٕا ٢يــــٙ
( ُٕــــٙ
2
لکددددق
)2
) .
ٕ٫ُــٚس ٣ــًجط يــٟث ٨ ٢يــَٟٟ
بــ٤ بــث ٣ــ٪بد ٨ ٣ــؾ١ٛؼٚ
٣ــٞ١ٛٞ
بـــ٤ ٨
ٚآ ،٩نىبـــٞس ٩ـــْْ٪٠ ٨بـــ ن ٠ ٩ـــُٙ١
ُٗ١ٚآ ٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ٣ث رٍ١ٝ
٠ ٩ٖا١شٚ
ب٥ٍٞى ز٪
غ٪بشٞ ٘بقىا ٣ًجط
يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ٣ـث رٍ١ـٝ
٠ ٩ـطهَ٫ق
ٍى ٗ٠ٍ ٣ث ٠ ٔبٛشكا قطٕ
. SVM
لکق 2 يیقبه ،یزبٌْكیپ ـٍض :
ِقجع( ىبجیتكپ ضازطث یفزبصت یبّ
ُزاز ٌِیْث ًِبگسٌچ یسٌث )یگػیٍ یبضف یلابث زبؼثا بث یبّ
ٕ٫ُٚس ٍى ٢اٍ ى١ه
ب٤ُايٞا َـث ٢٠لاؾ ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٍى
ـٞس ٣ـؾ١ٛؼٚ ٍ٪ ةبوشٞا ُا ٩ٟ٪ِٓ٪بـػ بـث ٢اَـٛ٤ ٩نىب
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٢يـَٞ٫ْىب٪ َشـٚ٫ث ٔلاًشٕا ٨اَث ٩ُٙ١ٚآ ٨ بـ٤
ٚ يــٟ٪آَن ٍــ٪ بــث ٙــ٤ ٨ى٠ٍ٠ ٩ــْْ٪٠ ٨بــ ن ٣ثبــٚ
ةبـــوشٞا ـــٚ
٩ ى١ـــٙ
٣ـــث رٍبـــجؾ ى ٍـــ٪ ٍى َـــٓ٪
٢يَٞ٫ْىب٪
ىثبطٚ ٩ٛش٪ٍ١ٖٓا ( ُٕٙ
3 ) .زٙاى ٙ٫٤ا١ه
Algorithm. Bootstrap
لکق 3
ُاضزَذ نتیضَگلا : یزبٌْكیپ ظاسًا
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۶۵
ٜى١ث ٘١ٗؿٚ بث ٣ٞ١ٛٞ m
،٩ُٙ١ٚآ ٨ ٣ُٟ٪ا ٔبٛشكا
٣ٞ١ٛٞ
٩ُٙ١ٚآ ٨ 0
، 1 ، 2 ٣ؿنى ... ٠ ا
ةبوشٞ
٢يٙ
،يٙبث
بث ٜ١ٕا١د ؽ٪ُ١س ٨اٍاى
ٔبٛشكا اٌٖ زٕا
ا
ٝ٪
٣ٞ١ٛٞ ٣َ
َثاَث ٕيايك يشه٫ث وبهسا ٘اi
⁄
زٕا
= 35
<
. ٣ث رٍبجؾ ى ٨اَث َٓ٪
َ٤ ى٠يك ٍى ٣٪بد ٢يَٞ٫ْىب٪
8 / 36 ُا يٍٝى ٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٨
ٍى ٣٫ٖ٠ا ٩ُٙ١ٚآ ٨َ٫ْىب٪ ٣ٕ٠َد
ىٍ١ٚ
٢ىبهشٕا
ٍاَي
ٛٞ
٩
٫ْ
ٍى ٣٪بد ٢يَٞ٫ْىب٪ َ٤ ٩ٓشٖ٪بٙ ٜاِ٫ٚ .ىَ
ُا ٢ىبهشٕا بث ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٨ ٢ىبهشٕا ٢يٚٞ
ىٍ٠آَث ٜآ ُٗ١ٚآ ٍى
ٚ ٩ .ى١ٙ
٣ــؾ١ٛؼَٚ٪ُ ُا ٢ىبهشــٕا ٕــ٫ٖى ٣ــث ٨ىب٥ٟــٚ٫د ٗ٠ٍ
٨بـ ن ُا ٩نىبٞس ٠
ةبـوشٞا ٍى ٩ـْْ٪
٢اٍ ى١ـه ب٤ُايـٞا
٣ـَ ىٍاى ٨َسلابث لبطؿٞا ّٟ٫ٓث ٘١َٕٚ ٗ٠ٍ ٣ث زجٖٞ
ضؾبث ٨َش٥ث ٙ٫ٛؿس ز٫ٗثبي
ٚ ٩ ٨ىب٥ٟـٚ٫د ٗ٠ٍ .ىىَـْ
٣ؿَْا
ًلا١ٛؿٚ
ىٍاى ٨َسيث ؼ٠َٙ ٣طًٞ ّٟ٫ٓث ٣ث زجٖٞ
بٚا بُٚآ
٘٪
٨بـ٤بطه زٛـٕ ٣ـث ٣ـٚاىا ٍى ىاى ٜبـٚٞ ب٤
بد
ٝ٫٪
آَٛ٤ َس
ٚ ٩ .ى١ٙ
٣ث
ٍ١ػٟٚ
ُٗ١ٚآ
َسَطؤٚ
ُا ٔـد
ٍــ٪ ةبــوشٞا
ُ ُا ٩نىبــٞس ٣ــؾ١ٛؼَٚ٪
٠ ٩ــْْ٪
،بــ٤
٠ ٩ــــْْ٪
٫٥ث ٨بــــ٤ ا ٢ىبهشــــٕا بــــث ٣ــــٟ
َشٚاٍبــــد ُ
٨ا١شلٚ
٩سبؾلاطا (1
ىٍا٠ )IG
٣ًجط يٟث ٢يـَٟٟ ٨
SVM
ٚ ٩ .يٞ١ٙ
٩ُٙ١ٚآ ٣ؾ١ٛؼٚ ٜى١ث ٘١ٗؿٚ بث ٩د٠َشٞآ ،D
بث D
٣طثاٍ
( 1 ٣جٕبلٚ )
ٚ ٩ ىىَْ
:
( ٣طثاٍ
1 )
∑ | |
٩ُٙ١ٚآ ٣ؾ١ٛؼٚ َْا ٣ثD
ُ
٪ ٣ؾ١ٛؼَٚ
ب٤ ٨ ، ... ،
شٞآ زٕا ُٝٛٚ ،ىىَْ ٙ٫ًٖس ٠ يثب٪ ٘٤بَ ٩د٠َ
ٍايًٚ
( ٜبٛ٤ ،٘٤بَ
:٩ٟؿ٪ ،زٕا )IG
( ٣طثاٍ
2 )
∑ | |
| |
ضـؾبث ٣ـَ ٩ـْْ٪٠ ٍايًٚ زهػ ٝ٪اَثبٟث ٍِِـثIG
َـس ٨
ى١ــٚث ٣ــث
ٜا١ــٟؾ ةبــوشٞا تــٕبٟٚ ٍبــ٫ؿٚ
ــٚ
٩ ى١ــٙ
.
1 Information Gain
ُٕــــٚٚ
ٍبــــ٫ؿٚ ٩ٗــــٝا ٣ــــَ زــــٕا ٝــــ٪اIG
ٜ٠يث
ٍى َـػٞ
بـث ٩ـْْ٪٠ طبـجسٍا ٝشنَـْ
٣ـًجط يـٟث ،٨
٠
٪ ــــْْ
٩ ا ةبــــوشٞا اٍ ٨ ــــٚ
٩ يــــَٟ
ــــَ
٨اٍاى ٣
َ٪ىبًٚ
٨َشٚ٫ث ٨اَـث .زـٕا ٍـ٪ زـٕا ٝـُٛٚ ٔبـظٚ
ٕظٚ ٩ْْ٪٠ ى١ػ٠―id‖
٣َ يٙبث ٣شٙاى ٣ـٞ١ٛٞ َـ٤ ٨اَث
ٍايــًٚ
٣ثَــٞلٟٚ
ىَــن رٍ١ــٝ ٝــ٪ا ٍى ،ىٍاى اٍ ٨
IG
ٝ٪ا اٍ ٩ْْ٪٠ ٣ث
١ٟؾ
ٜا
َش٥ث ٢ىاى ٙ٫ـًٖس ٨اَث ٩ْْ٪٠ ٝ٪
ةبوشٞا ـٚ
٩ يـَٟ
؛ ٖبـكٍى ٩ ٣ـَ
٩ـْْ٪٠ ٝـ٪ا ـٛٞ
٩ يـٞا١س
ٙ٫ٛؿس ٨اَث ٠ ى١ٙ ٢ىاى د
٫
٘ ث
٫
ٟ زٖ٫ٞ تٕبٟٚ ٩
= 33
<
.
ث ٨اَ
ًٜٞ ٝ٪ا ؽنٍ
ـٚ
٩ ٜا١ـس ا١ـشلٚ زجـٖٞ ُا ُا ٣ـَ2
( ٣طثاٍ
3 ٣ث ) زٕى
ٚ ٩ آ
٪ ي .ىََ ٢ىبهشٕا
( ٣طثاٍ
3 )
∑ | |
| | | | ||
ٗ٠ٍ ُا ٢ىبهشٕا ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٍى َٓ٪ى ٙ٥ٚ ٘بْ
ُٗ١ٚآ ٍى ز٪١ًس ٣ًجط
يٟث ٢يَٟٟ ٨ زٕا SVM
.
٨اَث ٣ؾ١ٛؼٚ
٢ىاى ب٤ ٨ ( ٩ُٙ١ٚآ ؽثبس )
د
٘٫
٩ٟ٫ث ٣ًجط يٟث ٣٪بد ٢يَٟٟ ٨ بث SVM
ٍى
َػٞ
ؽثبس ٝشنَْ
ََٕٞ
( ٣طثاٍ( ُا زٕا رٍبجؾK
4 ))
= 36
<:
( ٣طثاٍ
4 )
∑
٣طثاٍ ٝ٪ا ٍى بث b
بث ٣ٟ٫٥ث ت٪اَض ٠ زٕا ٓب٪
٣ٟ٫ٚ٫ث ىبؿٚ ٜىََ
( ٣طثاٍ ىثبطٚ ْٞاَْلا ٣ٖ
5 )
ٕٝبك
ٚ ٩ ى١ٙ
= 36
<:
2 Gain ratio
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۳0
( ٣طثاٍ
5 )
‖ ⃗⃗⃗ ‖
∑ | ∑ | ∑ ∑
( ٣طثاٍ ٍى 5
٨٠بٖٚبٞ ) ( ٣طثاٍ ىثبطٚ ب٤
6 ٠ 7 )
ٍاَيَث زٕا
= 36
<:
( ٣طثاٍ
6 )
( ٣طثاٍ
7 )
⁄‖ ‖
لاَطا ٍى ٩ُٙ١ٚآ ٣ٞ١ٛٞ َ٤ ٨بطه ٜاِ٫ٚ
٣٫ٙبك اٍ
ٜبٚٞ
ٚ ٩ ٍَٛ ٣ث َشٚاٍبد ٝ٪ا ٍايًٚ .ي٤ى ٣طثاٍ
( 8 )
زٕا ىٍ٠آَث ٕثبي
= 36
<.
( ٣طثاٍ
8 )
∑
ُٗ١ٚآ ٍى ٨يؿث ٘بْ
ُٜ٠ َ٫٫كسSVM
ٍى ٢ىاى ب٤ ٨
زٕا ٩ُٙ١ٚآ ٣ث
٨ٍ١ط ٣َ
ٍى ٣ًجط يٟث تٖؿَث ٨
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٨ ٣٫ٙبك فلاٝا يٞ٠ٍ .ىَ٫ْ رٍ١ٝ فلاٝا
٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٍى (ُٕٙ ٍى
4 ) ٜبٚٞ
٢ىاى
ٙ ٢ي .زٕا
٣ؾ١ٛؼٚ ٍاَُس ٍبث َ٤ ٍى ٣َ زٕا ٝ٪ا ٗ٠ٍ ٝ٪ا ز٪ِٚ
فلاٝا ٢يٙ
ُا ٢ىاى ب٤ ي٫ٖ١س ٩ُٙ١ٚآ ٨
ٚ ٩ ٩ػ٠َه .ى١ٙ
ٍبث َ٤ ٍاَُس ٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ٨ ب٥ٍٞى ز٪
ٚ ٩ ٍى يٞا١س
٩٪ب٥ٞ تٖؿَث ٘بقىا يٟ٪آَن ٍ٪
٣ٞ١ٛٞ
ب٤ يَٟ ٝ٫٫ؿس اٍ
= 36
<.
لکق 4 ـظَهآ ضز ِیقبح حلاصا سًٍض : ـٍض ضزSVM
ًَِوً .یزبٌْكیپ یطتلابث ىظٍ ـظَهآ ضبثطّ ضز ُبجتقا یبّ
یه سٌک اسیپ زَجْث ُسٌٌکاسر غثبت ذیضست ِث بت سًطیگ
= 36
<
ٕٝبك ٔبٛشكا قطٕ ٍى ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٍى ٘بقىا فَط ُا ٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ب٤ ٗ٠ٍ بث ٠ ٣٪بد ٨ زٕا SVM
.
سٍ١ٍٝى ٩ ٣َ
٢اٍ ى١ه
ُايٞا ٠ )ّٟ٫ٓث( ٔ٠ا ٣ٗكَٚ ُا
٣ًجط
ٟث ي ُا ٍ٪َ٤ ُا ٘٠ى ٣ٗكَٚ ٍى ٢يَٟٟ ٨ ى١ه
٢اٍ
ب٤ُايٞا ى١ٙ ٕ٫ُٚس ٢بٓٞآ
٣ًجط يٟث ٨ ٢يَٟٟ
ي٫ٖ١س اٍ ٔبٛشكا ف١طٕ ٣٪بد
ٚ ٩ ٍى ٣َ يَٟٟ
SVM-
fusion
٣ث
ٜا١ٟؾ ٨ب ن
٠ ٨ى٠ٍ٠ ٩ْْ٪
ة١ٖلٚ
ٚ ٩ .يٞ١ٙ
٣ًجط ٘بٛس ٍى ( ٣٪بد ٨ب٤يٟث
ُا ٣ٖبًٚ ٝ٪ا ٍى )SVM
ٝ٫ٕ١ْ ََٕٞ
RBF1
ٍى
٫ٖى ٣ث SVM
ٕ بٞا١س ٩٪
ٍى ٗا
َٔشَٟ
٢ىاى ب٤ لابث ىبؿثا بث ٢ىبهشٕا
٢يٙ
.زٕا
( ٣طثاٍ
9 )
( ) ‖ ‖
ََٕٞ ٝ٪ا ٍى ٣َ
٨ب٤ٍ١لٚ ىايشٚا ٍى ٔٞب٪ٍا٠σ
٠ ٩ْْ٪
ٜبٚٞ اٍ ب٤
ٚ ٩ َشٚاٍبد ٠ى .ي٤ى (SVM
٠C
ٍى )
ٍَٛ ٣ث ٣ٖبًٚ ٝ٪ا ٨١ؼشٖػ ٗ٠ٍ
٣ُجٙ
ا ٢َْ َ٤ ٍى ٨
ٍ٪ ٣َ
٘بؼٞا SVM
ٚ ٩ ىٍ٠آَث ى١ٙ
ٚ ٩ ٠ى ٝ٪ا .ىىَْ
٣ًجط ٍى َشٚاٍبد ٨يٟث
ىَهٟٚ SVM
700 ٨اَث ٠ C
01 / 0 ٨اَث ٨١ؼشٖػ ٗ٠ٍ بث ٣ُجٙ
ا ٨ ٣جٕبلٚ
٢يٙ
٣ًجط ٘بٛس ٍى َشٚاٍبد ٠ى ٝ٪ا .زٕا ٢يَٟٟ ٨يٟث
٣٪بد ٨ب٤
٩ٚ ٣جٕبلٚ ٢ٍبث٠ى .ى١ٙ
4 -
ُزاز ِػَوزه ی
ُزبفتؾازضَه
٣ث
ٍ١ػٟٚ
بث ٢ىاى ٣ؾ١ٛؼٚ ٠ى ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٩ثب٪ٍُا
ىَثا١٤ ٢ىاى .يٙ ةبوشٞا لابث ٩ْْ٪٠ ٨ب ن ىبؿثا بث ٩ه٫طاَن 185
ٞبث ىَثب ن ٢ىاى ٠ ٩ه٫ط ي
ٍ٪َشٛ٪ٍلاد عاَوشٕا بث ٣َ ٨ٍاىاٍ
٠ ٩ْْ٪
مٗشوٚ ٨ب٤
ىبؿثا بث ٩٪ب ن ٣ث 94
ٚ ٩ .يٍٕ
٣ث ا
ٝ٪
٨لابث ىبؿثا ت٫سَس
ْْ٪٠ ٨ب ن ٢اَٛ٤ ٣ث ٩
د ٩ْي٫ـ٫
٨ب٤ ٢ىاى ب٤ ٠
٣ٞ١ٛٞ
ب٤
٩ُٙ١ٚآ ٨
َٔشَٟ
٢يٙ
ٚ ٩ يٞا١س
ٖ٘بؿ ب٤ ٨ .يَٟ ٩ٍَٕث اٍ ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ مٗشوٚ
1 Gaussian
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۳۰
4 - 1 - یفیعاطف ُزاز ِػَوزه
٣ًطٟٚ
زٖب٪ا ةَق ٔبٛٙ ٍى ٨ٍُ٠بَٚ /٩ٟٗٓػ ٨ بٞب٪يٟ٪ا بُ٪َٚآ ٍ١َٚ ٍى1
٣ث
ٜا١ٟؾ ٘بؼٞا ز٥ػ ٔ٠ا ٢ىاى
بُٚآ
٘٪
ب٤ ةبوشٞا ٢يٙ
زٕا
= 37 ٠ 38
<
َػٞ ٍى ٜ٠يث .
ٝشنَْ
ٔد
ُٚ
٣ٟ٫
16 ى١ػ١ٚ ٣ًطٟٚ ٍى ٓلاَ
زٕا ٣َ
٣ًٚٞ
ٍى ٜآ ٩ٚٙ١د ٨
ُٕٙ
( 5 - مٖا )
ٜبٚٞ
٢ىاى ٢يٙ
ٝ٪ا .زٕا ٣ًٚٞ
ٔبٕ ٍى ٨َثٍبَ ٨
1992 ٩ٟ٫ُٚ ٍبَ بث ٠ ٥س
٣٫
ى٠يك .زٕا ٢يٙ
33 يٍٝى
٠ ٩ٟٗٓػ ٘ٙ١د ٣ًطٟٚ
66 ٘ٙ١د ٜآ يٍٝى
٨ٍُ٠بَٚ
زٕا ٍى . بُٚآ
٘٪
ب٤ 20 ٝ٪ا يٍٝى ٣ًٚٞ
٨
٩ٚٙ١د ٣ث
ٜا١ٟؾ ٩ًثبٚ ٠ ٩ُٙ١ٚآ ٢ىاى ٣ث
ٜا١ٟؾ ٢ىاى
٩ٚ٪بُٚآ ٢ىبهشٕا
٢يٙ
٘بٞ .زٕا
ٓلاَ
ب٤ ٠ ٢ٍبٛٙ
٨
ٛبٞشها ٢ىاى
٢يٙ
٣ث
ٜآ ب٤ ىايؿس ٠ ٢ىاى ب٤ ٩ُٙ١ٚآ ٨
ٍى ٓلاَ َ٤ ٍى ػ
ٔ٠ي ( 1 ) ا ٢يٚآ ٜى١ث َجشؿٚ .زٕ
٢ىاى ب٤ ٠ ٩ً٫ًك ٨ ٣ًطٟٚ ُا ى١ػ١ٚ ٩ه٫طَثا ٢ىاى
ُا ٘بؼٞا ٨اَث ٣ًطٟٚ ٝ٪ا ُا ٢ىبهشٕا ٙ٥ٚ ٕ٪لاى
بُٚآ
٘٪
ب٤ زٕا .
ٔ٪َ٪٠ا ٢يٟؼٟٕ طٕ١س ٣ًطٟٚ ٝ٪ا ُا ٩ه٫طَثا َ٪١ٞس
2
ٔبٕ ٝئ٠ّ ٢بٚ ٍى 1992
، ٣ث رٍ١ٝ
ؼبهسٍا ٍى ىَثا١٤ 20
َ٪١ٞس .زٕا ٢يٙ ٨ٍاىَثَ٪١ٞس ٨َشٚ١ٗ٫َ
ٌها ٢يٙ
ىبؿثا ٨اٍاى 145
× 145 رٍيي ٨اٍاى ٠ ٢ى١ث ُٕٖ٫د
٩ٞبُٚ ٍ٫ُهس 20
٩ُ٪َشٚ١٪ىاٍ ٍ٫ُهس رٍيي ٠ َشٚ
10 ز٫ث زٕا ٍى ٢ىاى ٝ٪ا . 220
رٍيي بث ٩ه٫ط يٞبث
٩ه٫ط ٍ٫ُهس 10
٩ه٫ط ٢ى٠يلٚ ٍى ٠ َشٚ١ٞبٞ
4 / 0 - 5 / 2
َشٚ١ٞبٞ
٥س
٫ ٣ ٢يٙ
٨ب٤يٞبث .زٕا 108
- 104 ، 163 - 150
٠ 220 ٤ ٩ثٌػ ٨ب٤يٞبث ٠ِػ ٨ب٤يٞبث ٝ٫ٟـٛ٤ يٟشٖ
3 - 1 ، 103 ، 112 - 109 ، 148 - 149 ، 164 - 165 ٠
218 - 219 ٍى
= 39
<
٨ِ٪١ٞ
نَؿٚ
٩ ٢يٙ
٢ىاى ٩ٟؿ٪ .يٞا
ٕٚبٙ ؼ١ٛؼٚ ٍى ٢ىبهشٕا ىٍ١ٚ
20 ٠ ةآ ٩ثٌػ يٞبث 15
٩ٚ ٨ِ٪١ٞ يٞبث ٢يٙ لٌك ٩ٗٝا َ٪١ٞس ُا ٣َ يٙبث
٠ يٞا
٣ًجط بث ٨يٟث 185 ٣شنَْ رٍ١ٝ ٢يٞبٚ ٩يبث يٞبث .زٕا
ُٕٙ
( 5 - ة َ٪١ٞس ُا ٩ٚ٪بٛٞ )
َػٞىٍ١ٚ
اٍ
1 Indiana
2 AVIRIS
ٜبٚٞ
ٚ ٩ ي٤ى .
ٜ١َٟبس بُٚآ
٘٪
٨٠ٍ َث ٨ىب٪ُ ٨ب٤
ٝ٪ا َ٪١ٞس
٘بؼٞا ٢يٙ
٣َ زٕا شٍٞى ٨ي٫هٚ ربؾلاطا ٣ؼ٫
٣طثاٍ ٍى بث
٠ ٩ْْ٪
٩ه٫ط ٨ب٤ ٣ٞوٚٚ
ب٤ ٜآ ٜٖبه ٨
ٍب٫شها ٍى
ٚ ٩ ٣ث ٣ػ١س بث .يٟٙبث بُٚآ
٘٪
٨ب٤
٘بؼٞا ٢يٙ
ٍى
= 40
<
٣ٞوٚٚ
ب٤ ٩ه٫ط ٨ 6
ٓلاَ
2 ، 3 ، 4 ، 7 ، 10
٠ 12 ظبلُٖا ٣ؼٟٕ
ب٤ ٨ ٢ُايٞا
ْ ٣ث ٩ه٫ط ٣ثبٚس ٨َ٫
٪ ٣٫جٙ ٍب٫ٖث َٓ٪يُ
ٚ ٩ .يٟٙبث شٍٞى ٣ؼ٫
ِ٪بٛس ٜ٫وٚس
ٜب٫ٚ
ٓلاَ
ب٤ ٣ث ريٙ
زوٕ
زٕا ٩ٍَٕث ٍى ٝ٪اَثبٟث .
غ٪بشٞ
٣ًجط يٟث ٝ٪ا زيى ٣ث ٣ػ١س ٨
ٓلاَ
ب٤
ٍب٫ٖث .ى١ث ي٤ا١ه تٕبٟٚ
)فلا
)ة
لکق 5 :
ِقغٌه ی
ِؼلبغهزضَه :)فلا لٍا
ِكقً
یقیقح ی
ظا یٌیهظ 16 لاک سًبث طیَصت :)ة ؛زَرَه ؼ 12
ُزاز ظا
ُزبفتؾازضَه
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۳8
لٍسر 1
ُزاز زاسؼت : ؼلاک یقظَهآ یبّ
یفیعاطف ُزاز ضز یؾضطث زضَه یبّ
# یقظَهآ ؼلاک مبً
ُضبوق
# ؼلاک یقظَهآ ؼلاک مبً
ُضبوق ؼلاک
20
َٕ٠ى ١ػ 9
54 ٣ؼٞ١٪
1
968 ب٪١ٕ
1 10
1423 رًٍ
1 2
2468 ب٪١ٕ
2 11
834 رًٍ
2 3
614 ب٪١ٕ
3 12
234 رًٍ
3 4
212
٘يْٟ
13 497
ؽسَٚ/ٝٛؿ 5
1249
ٕٟٓػ 14
747 زهٍى/ٝٛؿ
6
380
ِجٕ ٜبٛشهبٕ
15 26
ؽسَٚ/ٝٛؿ -
٠ٍى 7
95 ٨ىلا١ن ٠ ٩ٟٕٓ عَث
16 489
ٍٚه ٣ؼٞ١٪
8
4 - 2 - کیطتویضلاپ ُزاز ِػَوزه
ُا ٍ٪َشٛ٪ٍلاد َ٪١ٞس ٣ًطٟٚ
َهٞبٕ ٨َ٥ٙ ٨ ١ُـٖ٫ٖٞا
1
٨ىب٥ٟـٚ٫د ٗ٠ٍ غ٪بـشٞ ٩ثب٪ٍُا ٨اَث ٘٠ى ٢ىاى ٣ؾ١ٛؼٚ
٩ه٫طاَن َ٪٠بٞس ُا ِ٪بٛشٚ ٩٪ب ن ٍى زٕا
َ٪١ـٞس ٝـ٪ا .
ن٪ٍبس ٣ث ط١ثَٚ
9 / 4 / 2008 زٍٕاىاٍ ٢يٟؼٟٕ ُا ، -
22 ٍى
يٞبث بثC
ٔ١ط ع١ٚ
55 / 5 ٞبـٕ
٩ش يـٚ ٍى ،َـشٚ
FQ93
بـث
زَٚن
SLC4
٢يٟؼٟـٕ ٝـ٪ا ٩ٞبُٚ ٍ٫ُهس رٍيي .زٕا
ىَث ز٥ػ ٍى ،5
1 / 11 بس ٠ ٍ٪ىِٞ ىَث ٍى َشٚ
5 / 10 َـشٚ
.زٕا ٍ٠ى ىَث ٍى
ٓلاَ
ب٤ ٨
َػٞىٍ١ٚ
ىايؿس ٠ ٢ىاى بـ٤ ٨
بث تٕبٟشٚ ٩ٚ٪بُٚآ ٠ ٩ُٙ١ٚآ ٘ايـََ٤
ٍى ـػ ٔ٠ي ( 2 )
.زٕا ٢يٚآ ٕكاَٚ
د
٘٫
٢يٟؼٟـٕ ٍـ٪َشٛ٪ٍلاد ٘بـٛس ٢ىاى ُٗاىَد
زــــٍٕاىاٍ
- 2 ،ُٕذــــٕا ِ٪١ــــٞ ٘٤بــــَ ٕٚبــــٙ
ٝ٫ُٚ
َٚ
ؽػ ٠ َ٪١ٞس ٜىََ
ب٥ٍٞى ب٤َشٚاٍبد عاَوشٕا ز٪
( ٠ ٩ْْ٪
ٍ٪َشٛ٪ٍلاد )٨ب٤ زٕا
َـشٗ٫ن ُا ى٫ًلس ٝ٪ا ٍى .
َٔبث
6ٍبَ
ىبـؿثا بث ،
ُٕذـٕا ِ٪١ـٞ ٘٤بـَ ٨اَـث
٢ىبهشــٕا ٢يــٙ
.زــٕا ٠ ٩ــْْ٪
٨بــ٤ عاَوشــٕا ٢يــٙ
ٍى
يػ
ٔ٠ ( 3 ) ٜبٚٞ
٢ىاى ٢يٙ
يـٞا ٣ـَ زـٕا َـًَ ٣ـث ُ٘لا .
1 San Francisco
2 Radarsat-2
3 Fine quad
4 Single Look Complex
5 Range
6 Box-car
ٍى ىٍ١ٚ
ٗ٠ٍ
ب٤ ٓ٠يٛ٤بٞ ٣٪ِؼس ٨ ِ٪١ـٞ ٘٤بـَ ايـشثا
ٔذٕ ٠ يٙ ٘بؼٞا ُٕذٕا ٠
٩ْْ٪
٩ٖ٠ يٞيٙ عاَوشٕا ب٤
ىٍ١ـــٚ ٍى ٠
٩ـــْْ٪
زـــ٥ػ ٓ٠يـــٛ٤ ٣ـــ٪ِؼس ٨بـــ٤
عهك عاَوشٕا ُا يؿث ِ٪١ٞ ٘٤بَ ُبن ربؾلاطا ٠
٩ْْ٪
ب٤
.يٙ ٘بؼٞا ؼ١ٛؼٍٚى
٩ْْ٪٠ ٨ب ن ا
ىبؿثا بث ٢يٙىبؼ٪
94
٠ ٣ث ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٩ثب٪ٍُا ٨اَث ٩جٕبٟٚ ٖ٘بؿ ٩ْْ٪
ى١ــػ٠ ــٚ
٩ ىٍ٠آ ــٞس . ٢ىاى ٩ٖ١ئبــد ٩ــٍٓٞ تــ٫ََس َ٪١
ىٍ١ــــــٚ
ٍى ٢ىبهشــــــٕا ( ُٕــــــٙ
6 - ٠ )مــــــٖا
َ٪١ـــٞس
َغبـــٟشٚ
ٕـــْ١ْ
7صٍا ٍى ٜآ ( ُٕـــٙ
6 - )ة
ٜبٚٞ
٢ىاى ٢يٙ
.زٕا
لٍسر 2 :
ُزاز بّ
لٍا ُزاز ِػَوزه یكیبهظآ ٍ یقظَهآ ی
ؼلاک زبوً تیّبه یقظَهآ# یكیبهظآ#
Ro ٢ىبػ 117 152
Bu ٜبٛشهبٕ 369 528
Tr زهٍى 370 442
Wa ةآ 340 503
GV ٩٤ب٫ْ ٘ٙ١د 306 537
ؼ١ٛؼٚ 1502 2162
7 Google Earth
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۳۶
لٍسر 3 یگػیٍ :
ُزبفتؾازضَه کیطتویضلاپ یبّ
یگػیٍ زبوً ٍ فیصَت زاسؼت
َٟ٘اَد ٔ٪َسبٚ
[S]1 3
ٍ یگػی
یلصا یبّ [T]2٩ٕ٠يٛ٤ ٔ٪َسبٚ 8
ٔٞب٪ٍا١َ ٔ٪َسبٚ
[C]3 6
َْبْ٠ََ ٣٪ِؼس
4 3
ٟٝ٪١٤
5 9
ٍِٞبث
6 9
7ى١َٗ 9
8ٙٗ٤ 9
ٍ یگػی
ِیعزت یبّ 9ٕ٪ُ ٜ٠ 3
ٝٛ٪َن -
10ٜىٍى
3 ٩ؿ١ْبٚب٪
11 4
12٨ُ١س 4
ى١َٗ
-
َ٫سبد
13 19
14ٜا١س 1
کیکفتSAR
ُسٌٌک بّ
ی 15ٜ١٫ٕاِ٪ٍلاد زجٖٞ 1
ٜ١٫ٕاِ٪ٍلاد ٩ٓشٖجٛ٤
16ب٤
3 مبوت
ٍ یگػی
بّ 94
1 Scattering Matrix
2 Coherency matrix elements
3 Covariance matrix elements
4 Krogager
5 Huynen
6 Barnes
7 Cloude
8 Holm
9 Holm
10 Freeman-Durden
11 Yamaguchi
12 Touzi
13 Cloude-Pottier
14 SPAN
15 Fractional Polarization
16 Correlation Coefficients
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
۰۳۳
فلا ) ة
)
لکق 6 :عهطق گًض کیطتویضلاپ ُزاز یلَئبپ یگًض تیکطت :)فلا :
|HH−VV|
:عجؾ گًض ، :یثآ گًض ٍ|HV|
| HH+VV|
.ِقغٌه ظا ثضا لگَگ طیَصت :)ة؛تؾا
5 -
ُزبیپ ذیبتً لیلحت ٍ یظبؾ
يٞ٠ٍ
بُٚآ
٘٪
ٕ٫ٗلس ٠ ب٤
ٜآ ب٤ ٣ث
ٍ١ػٟٚ
ٗ٠ٍ ٩ثب٪ٍُا
ٍى ٨ىب٥ٟٚ٫د ٣ئاٍا ٘وث ٝ٪ا
ٚ ٩ ٍى .ى١ٙ
٩ثب٪ٍُا غ٪بشٞ
:ىٍاى ى١ػ٠ ٢بْي٪ى ٣ٕ
1 ٗ٠ٍ ٩ثب٪ٍُا )
َ٪بٕ َثاَث ٍى ٨ىب٥ٟٚ٫د
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣شٕى ؿٛػ ُا ٣َ ٩
٣ث SVM
ٜا١ٟؾ ٣ًجط يٟث ٢ىبهشٕا ٣٪بد ٢يَٟٟ ٨
ٚ ٩ .ى١ٙ
2 َثاَث ٍى ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ ٩ثب٪ٍُا )
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨
ةبوشٞا بث ٣َ ٩ْْ٪٠ ٣ًجط
يٟث ٢يَٟٟ ٨
SVM
شٕا ٢ىبه
ٚ ٩ .يٞ١ٙ
3 غ٪بشٞ ٣ٖ٪بًٚ ) ٣ًجط
يٟث ٗ٠ٍ ٨
َ٪بٕ َثاَث ٍى ٨ىب٥ٟٚ٫د
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨ ٣ًجط يٟث ٣٪بد ٨
٠ ٩جٞؾ ٣ُجٙ( يٟٛسٍيي ٠ )رٍبٚ٪٠ /ز٤بجٙ ٝ٪َشٚ٫ث(
.)٩نىبٞس ٕٟٓػ غ٪بشٞ
٣ًجط يٟث بث ٨ ٣ٞ١ٛٞ
ب٤ ٩ٚ٪بُٚآ ٠ ٩ُٙ١ٚآ ٨
بث ٜبُٖ٪
َٛ
ز٫
1 ٨ب٤ ٠ UA OA2
ٔ٪َسبٚ ُا ٕٝبك
٘ب٥ثا
= 41
<
ٕ٫ٗلس
ٚ ٩ .يٞ١ٙ
زجٖٞ UA
د
ُٕٖ٫
٨ب٤ زٍٕى ٣شهبٟٙ
٢يٙ
٣ث ٣ط١ثَٚ ٓلاَ ٍى
َٕ
د
ُٕٖ٫
٨لابث ٍايًٚ .زٕا ٓلاَ ٜآ ٍى ؽػَٚ ٨ب٤ ٨لابث ٨َ٪ٌدىبٛشؾا ٙ٤ UA
د
ُٕٖ٫
٨ب٤ بٕبٟٙ
٩٪
٢يٙ
٢ىاى ٣ث زجٖٞ ٓلاَ ٜآ َٔٞنٍ
زٕا . زجٖٞ OA
ؼ١ٛؼٚ
د
ُٕٖ٫
زٍٕى ٨ب٤ بٕبٟٙ
٩٪
ؼ١ٛؼٚ ٣ث ٢يٙ
َٕ
د
ُٕٖ٫
٘بٛس ٍى َٔٞنٍ ٨ب٤
ٓلاَ
ب٤ زٕا .
OA
1 User Accuracy
2 Overal Accuracy
ٍى ٙش٪ٍ١ٖٓا ىَُٗٛؾ ُا ٩َٗ ٍب٫ؿٚ
٣ًجط يٟث اٍ ٨
ٜبٚٞ
ٚ ٩ .ي٤ى
5 - 1 - طیبددؾ طددثاطث ضز یزبٌْددكیپ ـٍض ذیبددتً
ـٍض
ِتؾز یبّ
یؼور
SVM
ٍى بُٚآ
٘٪
لي٤ َشٚ٫ث ٔ٠ا ٣ٗكَٚ ٨ب٤ ٠ ٩ؼٟٕ زلٝ
ٜىََ ٩٤٠َْ ٍى ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ رٍيي ٩ثب٪ٍُا ٣ًجط يٟث ٢يَٟٟ ٨
َثاَث ٍى SVM
َ٪بٕ
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨
٩٤٠َْ
َ٫ها ربً٫ًلس ٍى ى١ػ١ٚ ٨ُبٕ
زٕا ٝ٪اَثبٟث .
٠ ّٟ٫ٓث ٩ٟؿ٪ ٜىََ ٩٤٠َْ ٍى ل٠َؿٚ ٗ٠ٍ ٠ى ٝ٫ٟـٛ٤ ٠ ٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ َثاَث ٍى ّٟ٫شٕ١ث ٣ًجط يٟث ىَهٟٚ ٢يَٟٟ ٨ ٩ثب٪ٍُا SVM
ٚ ٩ .يٞ١ٙ
ٗ٠ٍ
زٖبك ٠ى ٍى ّٟ٫ٓث زٕى
ٍبَ
٨٠ٍ َث ٨ ٢ىاى
ب٤ ٨
٠ ٩ُٙ١ٚآ ٠
٩ْْ٪
ٜبٚٞ ٨ى٠ٍ٠ ٨ب٤ ٢ىاى
٢يٙ
.زٕا
غ٪بشٞ ٝ٪اَثبٟث 4
ٗ٠ٍ
٣ًجط يٟث ٨
َػٞىٍ١ٚ
ٍى
ػ
ٔ٠ي ( 4 ) .زٕا ٢يٚآ
ػ
ٔ٠ي ( 5 ) ٠
ٔ٠يػ ( 6 ) بشٞ
زيى ٩ثب٪ٍُا غ٪
ٗ٠ٍ
ب٤ ٨
ػ ( ٔ٠ي 4 ) ٜبٚٞ ٢ىاى ٣ؾ١ٛؼٚ ٠ى َ٤ ٨اَث اٍ
ٚ ٩ .ي٤ى
٘بٛس ٩َٗ زيى غ٪بشٞ ىثبطٚ
ٗ٠ٍ
ب٤ ُا َشٚ٫ث ٩٤٠َْ ٨
٣ًجط يٟث ىَهٟٚ ٢يَٟٟ ٨ زٕا SVM
َ٤ ٍى ٝ٫ٟـٛ٤ .
٨ىب٥ٟٚ٫د ٗ٠ٍ زيى ٍ٪َشٛ٪ٍلاد ٠ ٩ه٫طاَن ٢ىاى ٠ى َ٪بٕ ُا
ٗ٠ٍ
ب٤ ٩ؿٛػ ٨ ث
زٕا َسلاب .
[ Downloaded from jgit.kntu.ac.ir on 2022-11-07 ]
