research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Neuro-Self Tuning Adaptive Controller for Non-Linear Dynamical Systems
المسيطر المتكيف ذو التنغيم التلقائي العصبي للانظمة الديناميكية اللاخطية

Author: Ahmed Sabah Abdul Ameer Al-Araji احمد صباح عبد الامير الاعرجي
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2005 Volume: 1 Issue: 1 Pages: 1-18
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a self-tuning adaptive neural controller strategy for unknown nonlinear system is presented. The system considered is described by an unknown NARMA-L2 model and a feedforward neural network is used to learn the model with two stages. The first stage is learned off-line with two configuration serial-parallel model & parallel model to ensure that model output is equal to actual output of the system & to find the jacobain of the system. Which appears to be of critical importance parameter as it is used for the feedback controller and the second stage is learned on-line to modify the weights of the model in order to control the variable parameters that will occur to the system. A back propagation neural network is applied to learn the control structure for self-tuning PID type neuro-controller. Where the neural network is used to minimize the error function by adjusting the PID gains. Simulation results show that the self-tuning PID scheme can deal with a large unknown nonlinearity.

أن هيكلية المسيطر العصبي مع المعرف (Identifier) الذي أساسه النموذج العصبي (NARMA-L2) يتم تعليمه بطريقة (off-line) مع صيغتين التوالي المتوازي و المتوازي وتطبيق خوارزمية التنغيم التلقائي العصبي للمسيطر (PID) كمقترح لبناء هيكلية المسيطر.أن النموذج العصبي(NARMA-L2) هو نموذج لأخطي يصف المنظومة أللاخطية ويستخدم لتحقق من(Jacobain) للمنظومة و التي تعتبر من العناصر المهمة و الحرجة في إيجاد إشارة التغذية العكسية.أن المعرف(NARMA-L2) يتم أيضا تعليمه(on-line) لتحديث الأوزان(Weights) للنموذج بطريقة خوارزمية الانتشار العكسي العامة لكي يصبح النموذج مطابق الى المنظومة أللاخطية.يستخدم المسيطر الراجع العصبي ذات التنغيم التلقائي لتعبير عناصر المسيطر ( PID) لكي يتبع إخراج المنظومة الحقيقية الإدخال المطلوب وباستخدام أيضا" خوارزمية الانتشار العكسي العامة.أن هيكلية المسيطر المقترح يستخدم لتقليل الخطاء بين الإخراج المرغوب و الإخراج الحقيقي للمنظومة.لقد تم الحصول على نتائج ممتازة باستخدام المسيطر المقترح عندما طبق هذا المسيطر على المنظومة أللاخطية.


Article
Fuzzy Wavenet (FWN) classifier for medical images
تصنيف الصور الطبية باستخدام تقنية التحويل المويجي مع المضبب

Authors: Entather Mahos انتظار مهوس زغير --- Dr.A.barsoum عوطف برسوم --- Dr.Walid.A.Mahmoud وليد امين جوهر
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2005 Volume: 1 Issue: 2 Pages: 1-13
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The combination of wavelet theory and neural networks has lead to the development of wavelet networks. Wavelet networks are feed-forward neural networks using wavelets as activation function. Wavelets networks have been used in classification and identification problems with some success.
In this work we proposed a fuzzy wavenet network (FWN), which learns by common back-propagation algorithm to classify medical images. The library of medical image has been analyzed, first. Second, Two experimental tables’ rules provide an excellent opportunity to test the ability of fuzzy wavenet network due to the high level of information variability often experienced with this type of images.
We have known that the wavelet transformation is more accurate in small dimension problem. But image processing is large dimension problem then we used neural network. Results are presented on the application on the three layer fuzzy wavenet to vision system. They demonstrate a considerable improvement in performance by proposed two table’s rule for fuzzy and deterministic dilation and translation in wavelet transformation techniques.

الجمع بين طريقة المويجة والشبكات العصبية يقودنا إلى تطوير لشبكات المويجية . حيث أن الشبكات المويجية هي شبكات عصبية تقدمية تستخدم معادلات المويجة كدالة فعالة في الطبقات المخفية.شبكة المويجات استخدمت لحل مشاكل التصنيف والتعريف بنجاح.في هذا العمل تم اقتراح تصميم شبكة المويجات الغامضة (FWN) والتي يمكن تدربها باستخدام خوارزمية التراجع العكسي لتصنيف الصور الطبية . في البداية تم تحليل وترتيب مكتبة لصور الطبية. وثانياً تم تصنيف جداول عملية وناجحة لاختبار قابلية شبكة المويجات الغامضة نتيجة للتغير العالي بالمعلومات داخل هذه الصور. نحن نعرف بان التحويل باستخدام المويجات هو جداً دقيق بالنسبة لمشاكل ذات المجال الصغير ولكن المعالجة الصورية هي مشكلة ذات مجال كبير لذلك سوف نستخدم الشبكة العصبية . وتم الحصول على نتائج من خلال استخدام شبكة ثلاثية محددة بمعادلات المويجات الغامضة. وتم الحصول على نتائج تعتمد في دقتها على نوعين من الجداول التي من خلالها التي من خلالها يتم تحديد قيمة التقلص والانبساط باستخدام التقنية المويجية .

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2005 (2)