Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

Usporedba postupka klasifikacije tekstilija primjenom Weka i Orange Data Mining programskih paketa

Selma Imamagić ; Sveučilište u Zagrebu Tekstilno-tehnološki fakultet, Prilaz baruna Filipovića 28a, 10000 Zagreb
Tomislav Rolich ; Sveučilište u Zagrebu Tekstilno-tehnološki fakultet, Prilaz baruna Filipovića 28a, 10000 Zagreb
Željko Penava ; Sveučilište u Zagrebu Tekstilno-tehnološki fakultet, Prilaz baruna Filipovića 28a, 10000 Zagreb


Puni tekst: hrvatski pdf 3.202 Kb

str. 275-290

preuzimanja: 36

citiraj


Sažetak

Rad se temelji na usporedbi postupka klasifikacije digitalnih slika tekstilnih plošnih proizvoda u programskim paketima Weka i Orange Data Mining. Za navedenu svrhu su provedena dva pokusa. U prvom pokusu su relevantne značajke izdvojene metodom filtracije (CLF, EHF, FCTHF, GF i SCHF filteri) dok su u drugom pokusu za te svrhe korištene konvolucijske neuronske mreže (Google Inception v3, SqueezeNet). U oba pokusa su primijenjeni isti klasifikatori (Tree, SVM, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression i Neural Network). Rezultati provedenih pokusa praćeni su kroz postotak ispravno klasificiranih digitalnih slika. Veći postotak ispravno klasificiranih digitalnih prikaza postignut je u drugom pokusu za sve klasifikacijske modele što ukazuje na superiornost metode dubokog učenja prilikom izdvajanja relevantnih značajki. Najbolji rezultat klasifikacije (95,52 %) postignut je kombinacijom
Inception v3 mreže i Neural Network klasifikatora.

Ključne riječi

klasifikacija, Weka, Orange Data Mining, filtracija, konvolucijske neuronske mreže

Hrčak ID:

347836

URI

https://hrcak.srce.hr/347836

Datum izdavanja:

8.6.2026.

Posjeta: 82 *