research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article

Author: Muntaser AbdulWahed Salman منتصر عبد الواحد سلمان
Journal: Anbar Journal of Engineering Sciences مجلة الأنبار للعلوم الهندسية ISSN: 19979428 Year: 2012 Volume: المؤتمر الهندسي الأول لكلية الهندسة Issue: العدد الخاص - الجزء الثاني Pages: 296-306
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

This research provides a comparison between the performances of Sugeno type versus Mamdani-type fuzzy inference systems. The main motivation behind this research was to assess which approach provides the best performance for satellite image classification. The performance of each approach has been evaluated for six bands (from Landsat-5) for West Iraq image classification and compared with traditional method (Maximum likelihood), based on pixel-by-pixel technique. Due to the importance of performance in online systems we compare the Mamdani model, used previously, with a Sugeno formulation using four types of membership function (MF) generation methods. The first method triangular membership function using the mean, minimum and maximum of the histogram attribute values. The second approach generates triangular membership function using the peak and the standard deviation of attributes values. The third procedure generates Gaussian membership function using the mean and the standard deviation of the histogram attributes values. The fourth approach generates Gaussian membership function using the peak and the standard deviation of the histogram attributes values. The results show that the Mamdani models perform better in most of the case under study.

الحافز الرئيسي في هذا البحث هو المقارنة بين اداء نوعي الانظمة الضبابية ((SUGENO مع نوع (MAMDAMI ) لتحديد ومعرفة النوع الافضل لاستخدامه في تصنيف صور الاقمار الصناعية. ولاهمية اداء الانظمة في التطبيقات المباشرة on-line تم اعتماد النظام الضبابي نوع MAMDAMI المستخدم سابقا لتصنيف صور الاقمار الصناعية للقمر لاندسات (ست اطوال موجية) لمنطقة في غرب العراق كدراسة حالة ومقارنة نتائجه مع صيغة الـSUGENO المقابلة له ومدى تقارب نتائجهما مع نتائج الطريقة التقليدية (Maximum likelihood). وقد تم استخدام اربعة طرق توليد لدوال الانتماءMembership Functions. النوع الاول الدالة ذات الشكل المثلث باستخدام قيمة المعدل والقيم الصغرى والعليا للمدرج التكراري. النوع الثاني الدالة ذات الشكل المثلث باستخدام قيمة القمة والانحراف المعياري للمدرج التكراري. النوع الثالث دالة كاوس باستخدام قيمة المعدل والانحراف المعياري للمدرج التكراري. النوع الرابع والاخير دالة كاوس باستخدام قيمة القمة والانحراف المعياري للمدرج التكراري. اظهرت النتائج ان تصنيف صور الاقمار الصناعية باستخدام الانظمة الضبابية نوع MAMDAMI تعطي افضل اداء في اغلب الحالات بالمقارنة مع النوع الثاني SUGENO.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2012 (1)