Applying Neural Network to Combining the Heterogeneous Features

Authors

  • هيثم صباح حسن

Abstract

The content of an image can be shown in
terms of different characteristics such as
color, texture, shape, or text annotations.
Retrieval based on these features can be
various by the way how to combine the
feature values. Various types of database
systems are currently in use today, these
information resources could be immediately
made available for many users through
existing computer systems However, since
these systems often use different data
models and different query languages users
of one system cannot easily access the data
stored in other systems. There is a growing
need for tools to maximize the reusability
and interoperability of arbitrary computing
services while keeping the autonomy of preexisting databases in federated approach.
The global of a multidatabase system is
schema exported from the underlying
databases. One way of achieving
interoperability among heterogeneous and
autonomous database management
systems is to develop a multi database
system which supports a single common
data model and a single query language on
top of different types of existing systems.
In this paper, A Feedforword Neural
Network has been introduced to integrates
three Heterogeneous multidatabases with
the same model relational but different
software environments and present a
procedure using a classifier to categorize
attributes according to their field,
specifications and data values.
Then train a neural network to recognize
attributes different sites.

 

ممكن أن تظهر محتوى صورة من حيث الخصائص المختلفة مثل اللون والشكل، أو شروح النص المختلفه. ان استرجاع هذه الميزات يمكن أن تكون مختلفة ألانواع من حيث الجمع بين القيم الميزة. ان أنواع مختلفة من نظم قواعد البيانات هي قيد الاستخدام حاليا للجمع بين القيم والميزه من حيث الدقة،حيث يمكن جعل هذه الموارد و المعلومات على الفور متاحة لكثير من المستخدمين من خلال أنظمة الكمبيوتر الحالية، لأن هذه الأنظمة غالبا ما تستخدم نماذج بيانات مختلفة ومختلف انواع لغات الاستعلام لمستخدمي النظام الواحد حيث لا يمكن الوصول إلى البيانات المخزونة في الأنظمة بسهولة وبالتالي، هناك حاجة متزايدة إلى أدوات معينة لتحقيق أقصى قدر من إعادة استخدام والتشغيل لخدمات على استقلالية قواعد البيانات الموجودة مسبق.في هذا البحث تم استخدام الشبكات للخلايا العصبية العلائقية ولكن ببيئات مختلفة البرمجيات وتصنيف الصفات وفقا لمواصفات معينة وقيم البيانات، ثم تم تدريب الشبكة العصبية للاعتراف بهذه الصفات

Published

08-01-2016

Issue

Section

Articles