research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
Evaluation of the local scour downstream untraditional bridge piers
تقويم النحر الموضعي مؤخر دعامات الجسور غير التقليدية

Authors: . Hamid H. Hussein --- Inam A. K. Juma --- Nashwan I. Hammo
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 36-49
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The reduction of local scour downstream bridge piers got a massive concentration by several studies. In this study the D/S edge of the rectangular section semicircular bridge pier was reduced. This reduction was built to determine its influence on the local scour D/S these piers. Four models of the piers were manufactured from thermo-stone. The upstream semicircle diameter was fixed by a 10 cm, while the D/S diameter was changed to 4,6,8 and 10 cm . The experimental results provide evidence that the reduce of the D/S diameter of the pier leads to decrease the D/S scour depth and length . Moreover, in its place the sand was noticeably deposited D/S the pier. The experimental results was used to develop two liner empirical relations the first to estimate the ratio of maximum scour depth to U/S diameter of the pier ds/d1 . While the second to estimate the ratio of the length of scour to U/S diameter of the pier X/d1 , in terms of the ratio for D/S diameter of the pier to U/S diameter of the pier d2/d1 , length of the scour U/S the pier to D/S diameter Z1/d2, maximum width of scour to D/S diameter Z2/d2 , maximum height of sand deposition D/S of the pier to D/S diameter y/d2 and Froude number Fr. Furthermore, the two empirical relations were compared with the results of the artificial neural network (ANN). The utilize of ANN techniques yields superior results for predicting the maximum depth and length of scour D/S these piers

إن تقليل النحر الموضعي مؤخر دعامات الجسور قد اخذ اهتمام كبير من قبل العديد من الدراسات. في هذه الدراسة تم تصغير قطر نهاية الدعامة مستطيلة المقطع ذات النهايات نصف دائرية. أجري هذا التصغير لغرض قياس تأثيره على النحر الموضعي مؤخر الدعامات . تم اختيار أربعة نماذج صنعت من مادة الثرموستون. الجزء نصف دائري مقدم الدعامة وبقطر 10 سم لم يتم تغيره , بينما تم تغير أقطار مؤخر الدعامات وبأقطار 8,6,4 و10سم . أثبتت النتائج المختبرية بأن تصغير قطر مؤخر الدعامة أدى إلى تقليل عمق وطول النحر الموضعي . بالإضافة إلى ذلك , وبدلا عنه فأن الرمل قد ترسب وبوضوح مؤخر الدعامة. كما استخدمت النتائج المختبرية لاستنباط علاقتين وضعيتين خطيتين الأولى لنسبة العمق الأقصى للنحر إلى قطر مقدم الدعامة ds/d1 . بينما الثانية لنسبة طول النحر إلى قطر مقدم الدعامة X/d1 وبدلالة نسبة قطر مؤخر الدعامة إلى قطر مقدمهاd2/d1 , نسبة طول النحر مقدم الدعامة إلى قطر مؤخرها Z1/d2 , نسبة أقصى عرض للنحر إلى قطر مؤخرها Z2/d2 , نسبة أقصى ارتفاع لترسيب الرمل مؤخر الدعامة إلى قطر مؤخرها y/d2 و رقم فرود Fr . بالإضافة إلى ذلك فأنه تم مقارنة العلاقتين الوضعيتين مع نتائج الشبكة العصبية الاصطناعية ANN . أن استخدام تقنيات ANN أعطى تفوق بالنتائج للتنبوء بعمق وطول النحر مؤخر هذه الدعامات.


Article
Reducing False Notification in Identifying Malicious Application Programming Interface(API) to Detect Malwares Using Artificial Neural Network with Discriminant Analysis
تقليل التبليغات الكاذبة في تحديد واجھة برامجيات التطبيقات الضارة عند كشف البرمجيات الخبيثة باستعمال الشبكات العصبية مع التحليل المميز

Loading...
Loading...
Abstract

This paper argues the accuracy of behavior based detection systems, in which theApplication Programming Interfaces (API) calls are analyzed and monitored. The workidentifies the problems that affecting the accuracy of such detection models. The work wasextracted (4744) API call through analyzing. The new approach provides an accuratediscriminator and can reveal malicious API in PE malware up to 83.2%. Results of this workevaluated with Discriminant Analysis.

يناقش هذا البحث دقةأنماط السلوك المعتمدة في أنظمة الكشف والتي يتم تحليلها ورصدها بواسطة واجهاتبرمجة التطبيقات. (API) هذا العمليحددالمشكلات التيتؤثر فيدقةنماذجالكشف.تم استخراج(API) 4744 في هذا العملعن طريق التحليل.وتتضمن هذه الطريقة الجديدة زيادة الدقة في كشف (API)الخبيثةفيالبرمجيات الخبيثةتصل إلى83.2٪. علما ان نتائج هذا العمل تم احتسابها و تقويمها باعتماد طبقة تحليلالتمايز.


Article
Implementation of Artificial Neural Networks Trained by Particle Swarm Optimization using Multi-Phase Switched – Capacitor Circuits

Author: Hanan A. R. Akkar حنان عبد الرضا عكار
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 1 Pages: 164-182
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a proposed design of Artificial Neural Networks Trained by Particle Swarm Optimization using multi-phase switched-capacitor circuits is presented. Swarm intelligence is based on collective behavior of self organized group of agents. Each agent follows a relatively simple set of rules and interacting with its local surrounding. Particle Swarm Optimization (PSO) has been an increasingly interesting topic in the field of computational intelligence. PSO is another optimization algorithm that falls under the soft computing address. One application of PSO has tremendous success is in the field of Artificial Neural Networks (ANNs) training. In this paper an adaption of the ANN weights using PSO is proposed as a mechanism to improve the performance of ANN. For this purpose we have modified the MATLAB PSO toolbox to be suitable with neural application. In neural networks, the multiplier is needed to deal with the learning of weights, and the generation of associated outputs therefore, a proposed design of multiplier circuit using multi-phase switched-capacitor circuit that can be implemented in CMOS technology. Generating multiple clock sources is a common requirement for the designing multi-phase switched-capacitor circuits so; a proposed design of multi-phase clock generator is presented which produces sequential non-overlapping clock pulses. The proposed design of multi-phase switched-capacitor neuron and its corresponding “synapses” also presented in details. Simulation results are presented using EWB package, which illustrates the validity of the proposed switched capacitor circuit's designs.

تم في هذا البحث, تصميم للشبكات العصبية المدربة بطريقة افضلية الحشد الجزيئ مستخدمة دوائر المتسعات المفتاحية المتعددة الأطوار. إن ذكاء الحشد (Swarm Intelligence ) قائم على التصرف الجماعي لمجموعة جزيئات ذات نظام ذاتي. كل جزيئة تتبع مجموعة بسيطة نسبياً من القوانين وتتفاعل فقط مع الجزيئات الموقعية المحيطة بها. افضلية الحشد الجزيئي (Particle Swarm Optimization) قد اصبحت موضوع متزايد الاهمية في مجال الحسابات الذكية. حيث من اهم تطبيقات افضلية الحشد الجزيئي التي لاقت نجاح واسع هو في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Network). افترض في هذا العمل تكييف اوزان الشبكة العصبية الاصطناعية بأستخدام ألية افضلية الحشد الجزيئي وذلك لتحسين اداء الشبكات العصبية الاصطناعية. لهذا الغرض قمنا بتطوير صندوق ادوات افضلية الحشد الجزيئي في بيئة الماتلاب MATLAB لكي يكون مناسبا لتطبيقنا في تنفيذ دوائر رقمية بأستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. نحتاج في الشبكات العصبية دائما إلى دائرة ضرب لكي تتعامل مع تكييف الأوزان وكذلك للحصول على القيمة النهائية المتعلقة بها, لذلك يوجد تصميم مقترح لدائرة ضرب باستخدام دائرة المتسعات المفتاحية المتعددة الأطوار والتي ممكن تنفيذها بالكامل في تكنولوجية أشباه الموصلات الفلزية. إن توليد عدة مصادر للتردد المتعدد الأطوار هو من المتطلبات الأساسية في تصميم دوائر المتسعات المفتاحية ذات الأطوار المتعددة, لذلك يوجد تصميم مقترح لتوليد التردد المتعدد الأطوار الذي يولد نبضات ترددية متعاقبة وغير متداخلة. يوجد تصميم مقترح للخلية العصبية باستخدام المتسعات المفتاحية المتعددة الأطوار مقدم في هذا البحث مع الشرح الوافي. إن نتائج المحاكاة للدوائر الالكترونية المقترحة باستخدام برنامج التحليل الالكتروني ( EWB ) قد أثبتت فعالية هذه الدوائر المقترحة.


Article
ANN-Based: WRIM Speed Control and Harmonic analysis of Rotor Chopper Resistance

Authors: Hilmi F. Ameen حلمي امين --- Ismael K. Saeed اسماعيل سعيد
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 151-166
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an Artificial Neural Network ( ANN) based technique for controlling external chopper resistance circuit in the rotor side of wound rotor induction motor(WRIM), for keeping the motor speed constant at the varied torque or keeping the load torque constant at the varied speed , which generates the exact chopper duty cycle for any given operating condition. Also the paper study current and torque harmonics analysis. The controller circuit was simulated and operated on both closed and open loops. Theoretical analysis is carried out for the controller drive system. Theoretically obtained results are compared with those obtained by ANN. All data which are used to train the network by a back propagation algorithm simulated in the MATLAB Neural Network Toolbox. The results obtained are satisfactory and promising. The advantages of this controller have the design simplicity and high accuracy.

يعرض هذا البحث استخدام تقنية شبكة الخلايا العصبية الصناعية للسيطرة على محرك حثى من نوع الدوار الملفوف باستخدام تقنية تغيير مقاومة الدوار عن طريق المقطع لتثبيت السرعة عند تغيير العزم او تثبيت العزم عند تغيير السرعة والتى تودى الى ايجاد عرض النبضة الملائم و الحقيقى لايجاد نقطة التشغيل وايضا يتناول البحث دراسة و ايجاد التوافقيات للتيار والعزم وايجاده بواسطة تقنية شبكةالخلايا العصبية الصناعية . و قد اخذت النتائج المحاكاة للدائرة المستخدمة للسيطرة فى حالة دارة المفتوحة و المغلقة وقد تم مقارنة النتائج التى حصلنا عليه نظريا مع التى حصلنا عليه بواسطة تقنية شبكةالخلايا العصبية الصناعية .وقد تم تعليم و تدريب شبكةالخلايا العصبية الصناعية بواسطة البرنامج MATLAB و قد كانت النتائج التى حصلنا عليها مرضية كما ان نظام السيطرة المعتمد بسيط و ذو دقة جيدة.


Article
Speed Control of Separately Exited DC Motor Using Artificial Neural Network
السيطرة على سرعة محرك تيار مستمر ذو إثارة منفصلة باستخدام الشبكة الاصطناعية العصبية

Author: A.L. Hashmia SH. Dakheel
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 4 Pages: 349-362
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes implementing intelligence techniques to improve efficiency speed control of separately excited DC motor (SEDM). This technique is Artificial Neural Network (ANN) which is one of the most important modern techniques that using in control applications.In this study, the intelligent model is developed to speed control of SEDM which operated at three stages:-the first, NARMA-L2 controller used to control the speed under different external loads conditions. The second, the controller is performance at different reference speed and the last, the intelligent controller deals with various parameters of SEDM. Simulation results indicates to the advantages, effectiveness, good performance of the artificial neural network controller which is illustrated through the comparison obtain by the system when using conventional controller (Proportional-Integral (PI)). So the results show ANN techniques provide accurate control and ideal performance at real time.

يقدم هذا المقال بناء تقنيات ذكية لتطوير كفاءة السيطرة على سرعة محرك تيار مستمر ذو إثارة منفصلة (.(SEDM هذه التقنية هي الشبكة العصبية الاصطناعية التي هي واحدة من أهم التقنيات الحديثة المستخدمة في مجال تطبيقات السيطرة.في هذه الدراسة ,النموذج الذكي طور للسيطرة على سرعة SEDM الذي يعمل عند ثلاثة مراحل:-الأولى مسيطر (NARMA-L2)يستخدم في السيطرة على السرعة تحت ظروف أحمال خارجية مختلفة والثانية, المسيطر يعمل عند سرع مرجعية مختلفة والأخيرة المسيطر الذكي يتعامل مع مواصفات متنوعة ل(.(SEDM نتائج المحاكاة تشير إلى المزايا والفاعلية والعمل الجيد لمسيطر الشبكة العصبية الاصطناعية والتي توضح من خلال المقارنة التي يتم الحصول عليها من المنظومة عندما يتم استخدام المسيطر التقليدي مسيطر( النسبة-التكاملية (PI)).وكذلك تبين النتائج إن تقنيات ANN تجهز سيطرة دقيقة وأداء مثالي عند الزمن الحقيقي.


Article
Evaluating LFWD Testing for Characterizing Subgrade Layers Using Regression Analysis and Artificial Neural Network Model
تقييم فحص LFWD لخصائص طبقات التربة باستخدام التحليل الاحصائي الانحداري ونموذج الشبكة العصبية الاصطناعية

Author: Ahmed H. Abdulkareem احمد حازم عبدالكريم
Journal: Iraqi Journal of Civil Engineering المجلة العراقية للهندسة المدنية ISSN: 19927428 Year: 2017 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 21-31
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

The Light Falling Weight Deflectometer (LFWD) was developed to estimate the in-situ elastic modulus directly to the layers near the base as subgrade and subbase layers. The field tests were carried out on selected sections from landfill project within Anbar Province. Furthermore, Forty test sections have been constructed and tested at the Civil Engineering Department- University of Anbar. All sections were tested using the ZFG 3000 model - LFWD in companion with the Plate Load Test (PLT) which were used as reference measures. Regression analyzes were performed to determine the best correlation between the elastic modulus obtained from LFWD and PLT tests. ANN model was used to calculate Evd and compare the regression statistical model. It was found that the ANN model showed a higher performance than regression analysis in predicting Evd. Satisfactory correlations were obtained, which showed that LFWD could be a promising device for in-situ characterizing of subsurface and subgrade layers.

LFWD هو جهاز تم تطويره لايجاد معامل المرونة الحقلي مباشرتا للطبقات القريبة من سطح الارض كطبقات الاساس وتحت الاساس. اجريت الفحوص الحقلية مقاطع مختارة من مشروع مكب نفايات يقع في محافظة الانبار. تم اجراء الفحوصات الحقلية على 40 مقطع تم اختياره موقعيا من قبل المختبر الحلقي التابع لقسم الهندسة المدنية في جامعة الانبار. جميع المقاطع تم فحصها باستخدام جهاز ( ZFG300 ). LFWD استخدم مع فحص تحمل الصفيحة ( PLT ) كمرجع للفحوصات الحقلية. اجري التحليل الاحصائي للانحدار لحساب افضل علاقة بين معاملات المرونة التي يمكن الحصول عليها من فحص LFWD و PLT . استخدم نموذج الشبكة العصبية لحساب Evd ومقارنة ادائه مع نموذج الحليل الاحصائي الانحداري. حيث اظهرت النتائج بأن نموذج الشبكة العصبية اداءه افضل من نموذج التحليل الاحصائي الانحداري في التنبؤ بقيمة Evd . العلاقات الاحصائية التي انجزت كانت مرضية والتي اظهرت بأن فحص LWFD يمكن ان يكون فحصا موقعيا يستخدم لايجاد الخصائص لطبقات الاساس وتحت الاساس بسهولة وسرعة ودقة.


Article
Determine the best model to predict the consumption of electric energy in the southern region
تحديد افضل نموذج للتنبوء باستهلاك الطاقة الكهربائية في المنطقة الجنوبية

Authors: ساهرة حسين زين الثعلبي/ --- خلود موسى عمران
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 90 Pages: 437-457
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Interest in the topic of prediction has increased in recent years and appeared modern methods such as Artificial Neural Networks models, if these methods are able to learn and adapt self with any model, and does not require assumptions on the nature of the time series. On the other hand, the methods currently used to predict the classic method such as Box-Jenkins may be difficult to diagnose chain and modeling because they assume strict conditions. So there was a need to compare the traditional methods used to predict the time chained with neural networks method to find the most efficient method to predict, and this is the purpose of this study. Contributes to predict future demand for electricity in the electric power sector to solve problems through future planning to meet changes in the demand for electricity increases. Experience has shown there is no way of certain predict appropriate for all cases, but that in each case the way of a private predict is needed to find and use. However, taking more than one way may lead to raising the future accuracy of the estimates. The present study aims to shed light on some of the statistical methods used to predict future demand for electricity for the Southern District, as well as a reference to more accurate methods to predict the future of energy. It has been used a number of methods to predict , such as econometric modeling technique, style and Box- Jenkins method of artificial neural network. And service to the goal of the study, which is based upon the premise that search: the neural network models more accurate than traditional models in long-term. As it is the most efficient and more accurate than other conventional models in dealing with non-linear time-series data. We have been using the annual electrical energy consumption data for the Southern District to conduct a comparison of the program through the application of SPSS and Minitab for statistical analysis, and Matlab language has been used to build a program in neural networks, and through the practical application it was found that neural networks gives better results and more efficient than the classic way.

لقد ازداد الاهتمام بموضوع التنبوء خلال السنوات الأخيرة وظهرت أساليب حديثة ومنها نماذج الشبكات العصبية Artificial Neural Networks، اذ إن هذه الأساليب قادرة على التعلم والتكيّف ذاتياً مع أي نموذج، ولا تحتاج إلى افتراضات لطبيعة السلسلة الزمنية. بالمقابل فان طرائق التنبوء الكلاسيكية المستخدمة حالياً مثل طريقة بوكس- جينكنز Box-Jenkins قد يصعب عليها تشخيص السلسلة ونمذجتها لأنها تفترض شروط صارمة. لذلك ظهرت الحاجة لمقارنة الطرائق التقليدية المستخدمة في التنبوء بالسلاسل الزمنية مع أسلوب الشبكات العصبية لإيجاد الأسلوب الأكثر كفاءة في التنبوء، وهذا يمثل الغاية من اجراء هذه الدراسة.يسهم التنبوء المستقبلي بالطلب على الكهرباء في حل مشاكل قطاع الطاقة الكهربائية من خلال التخطيط المستقبلي لتلبية الزيادة الحاصلة في الطلب على الطاقة الكهربائية. ولقد أظهرت التجارب عدم وجود طريقة تنبوء معينة ملائمة لجميع الحالات، بل إن لكل حالة طريقة تنبوء خاصة بها يتعين البحث عنها واستخدامها. إلا أن الأخذ بأكثر من طريقة قد يؤدي إلى رفع درجة دقة التقديرات المستقبلية. تهدف الدراسة الحالية الى تسليط الضوء على بعض الاساليب الاحصائية المستخدمة في التنبوء بالطلب المستقبلي على الطاقة الكهربائية للمنطقة الجنوبية، فضلا عن الاشارة الى اكثر الاساليب دقة في التنبوء المستقبلي للطاقة. وتم استخدام عدد من الاساليب للتنبوء مثل أسلوب نماذج الاقتصاد القياسي، اسلوب بوكس-جينكينـز وأسلوب الشبكة العصبية الاصطناعية. وخدمة لهدف الدراسة فان الفرضية التي يرتكز عليها البحث مفادها: ان نماذج الشبكات العصبية اكثر دقة من النماذج التقليدية في التنبوءات طويلة المدى. اذ تعد أكفأ وأكثر دقة من النماذج التقليدية الأخرى في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية غير الخطية. لقد تم استخدام بيانات استهلاك الطاقة الكهربائية السنوية للمنطقة الجنوبية لإجراء المقارنة من خلال تطبيق البرنامج SPSSو Minitab و Matlab للتحليل الإحصائي، وتم بناء برنامج بلغة مات لاب Mat lap للشبكات العصبية ، ومن خلال التطبيق العملي وجِدَ أن الشبكات العصبية. تعطي نتائج افضل واكثر كفاءة من الطريقة الكلاسيكية.


Article
Investigation of Speech Intelligibility Using Artificial Neural Network Model
التحقیق في مفھومیھ الكلام عن طریق نموذج الشبكات العصبیة الاصطناعیة

Author: Dina Harith Shaker دینا حارث شاكر
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2016 Issue: 26 Pages: 101-118
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

A classroom acoustic is an important and difficult part of universityclassroom design. Good design is achieved more on the basis ofacoustics expertise than on pure engineering design. In this paper, theArtificial Neural Network (ANN) model is used for predicting speechintelligibility in classroom. There are several classroom properties such asdiminution of the class, signal to noise ratio (SNR), the location of thestudent and teacher , background noise where collected from theclassroom. A set of word is complied and a speech signal data base wascreated. The sound pressure levels are then measured using soundpressure meter at different classroom positions. A datasheet was obtainedfrom the measurement and then used to provide as training database intolearning process of (ANN) to predict the speech intelligibility at variouslisteners' position of classroom. This method improve high accuracy,efficiency and economic of calculation intelligibility in classrooms.Therefore it reduces the error by using the classic methods

إن الخواص الصوتیة للقاعات الدراسیة ھو جزء مھم في التصمیم الھندسي ولكن یصعب تحقیقھ في ھذهالقاعات وخاصة القاعات الجامعیة. ویتحقق التصمیم الجید باستخدام الخبرة في التصمیم الصوتي معللتنبؤ بمفھومیة (ANN)ِ التصمیم الھندسي النقي. في ھذه الورقة تستخدم الشبكات العصبیة الاصطناعیةالكلام في الفصول الدراسیة ولتشخیص مواقع الضعف والخلل من الناحیة الصوتیة , وھنالك العدید منالخصائص الصوتیة في القاعات الدراسیة التي یجب أخذھا بنظر الاعتبار عند التصمیم منھا أبعاد القاعة,موقع كل من الطالب والأستاذ, الضوضاء الخلفیة قد ,(SNR) النسبة بین الإشارة الصوتیة إلى الضوضاءتم اختیار مجموعة من النصوص وإنشاء خطاب قاعدة البیانات كإشارة ومن ثم قیاس منسوب الضغطالصوتي باستخدام جھاز قیاس منسوب الضغط الصوتي في مواقع مختلفة داخل القاعة. وتم الحصول على(ANN)ِ ورقة البیانات من ھذا القیاس واستخدامھا كقاعدة بیانات لتدریب الشبكات العصبیة الاصطناعیةالتي تعمل على التنبؤ بمفھومیة الكلام داخل القاعة ولمواضع مختلفة للمستمعین. وھذا كلھ یؤدي إلى تقلیلالأخطاء الصوتیة في القاعات الدراسیة وتحسین كفاءة العملیة التعلیمیة.

Keywords

Acoustics --- Noise --- sound pressure level --- speech intelligibility --- and Artificial Neural Network --- ANN model. --- إن الخواص الصوتیة للقاعات الدراسیة ھو جزء مھم في التصمیم الھندسي ولكن یصعب تحقیقھ في ھذه القاعات وخاصة القاعات الجامعیة. ویتحقق التصمیم الجید باستخدام الخبرة في التصمیم الصوتي مع للتنبؤ بمفھومیة ANN --- ِ التصمیم الھندسي النقي. في ھذه الورقة تستخدم الشبكات العصبیة الاصطناعیة الكلام في الفصول الدراسیة ولتشخیص مواقع الضعف والخلل من الناحیة الصوتیة --- وھنالك العدید من الخصائص الصوتیة في القاعات الدراسیة التي یجب أخذھا بنظر الاعتبار عند التصمیم منھا أبعاد القاعة --- موقع كل من الطالب والأستاذ --- الضوضاء الخلفیة قد --- SNR --- النسبة بین الإشارة الصوتیة إلى الضوضاء تم اختیار مجموعة من النصوص وإنشاء خطاب قاعدة البیانات كإشارة ومن ثم قیاس منسوب الضغط الصوتي باستخدام جھاز قیاس منسوب الضغط الصوتي في مواقع مختلفة داخل القاعة. وتم الحصول على ANN --- ِ ورقة البیانات من ھذا القیاس واستخدامھا كقاعدة بیانات لتدریب الشبكات العصبیة الاصطناعیة التي تعمل على التنبؤ بمفھومیة الكلام داخل القاعة ولمواضع مختلفة للمستمعین. وھذا كلھ یؤدي إلى تقلیل الأخطاء الصوتیة في القاعات الدراسیة وتحسین كفاءة العملیة التعلیمیة.

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

Arabic and English (8)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (2)

2014 (1)

2012 (2)

2011 (2)