research centers


Search results: Found 8

Listing 1 - 8 of 8
Sort by

Article
تهجين الشبكة المناعية الاصطناعية باستخدام شبكة إنتشارالخطأ خلفاً

Authors: عمر صابر قاسم --- إسراء رستم محمد
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 4 Pages: 103-114
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research building style simulation developed is applied in the field of pattern recognition medical patients osteoporosis through a process of integrating and hybridization between artificial immune network and back propagation neural network, where the focus was on the qualities positive and overcome the negative qualities possessed by each of these two technologies by building technology improved, have proven technical hybrid it with better results and high efficiency in the classification of cases patients osteoporosis compared with both artificial immune network (AIN) and back propagation neural network (BP).

تم في هذا البحث بناء أسلوب محاكاة متطور يتم تطبيقه في مجال التعرف على الأنماط الطبية لمرضى وهن العظام وذلك من خلال إجراء عملية دمج وتهجين بين تقنيتي الشبكة المناعية الاصطناعية (Artificial Immune Network) وشبكة انتشار الخطأ خلفا (Error Back Propagation Neural Network), إذ تم التركيز على الصفات الايجابية والتغلب على الصفات السلبية التي تمتلكها كل من هاتين التقنيتين من خلال بناء تقنية محسنة, وقد أثبتت التقنية المهجنة أنها ذات نتائج أفضل وبكفاءة عالية في تصنيف حالات مرضى وهن العظام مقارنة مع كل من تقنيتي الشبكة المناعية الاصطناعية (AIN) وشبكة انتشار الخطأ خلفا (BP).


Article
Hydraulic Characteristics of Flow Over Triangular Broad Crested Weirs
الخصائص الھيدروليكية للجريان فوق الھدارات المثلثة عريضة الحافة

Authors: Raad Hoobi Irzooki رائد ھوبي رزوقي --- Mohammad Faiq Yass محمد فائق ياس
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 7 Part (A) Engineering Pages: 86-96
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In the present work, the hydraulic characteristics of flow over triangular broad crested weirs with triangular front or back face have been experimentally studied. The main objective of this research is to obtain empirical equation to estimate the value of the discharge coefficient (Cd) for this kind of weir and determine the factors that affect on it. For this purpose 18 models were constructed with different dimensions made of plexiglass and were tested in a laboratory flume of 6m length, 30cm width and 40cm height. These models divided into two groups, each group consists of 9 models. In the first group 108 experiments were conducted by changing the upper face angle of the weir three times (90°, 120°, 150°), the angle of the triangular front or back face (α) is also changed three times (90°, 120°, 150°), for each model six different discharges were passed. In the second group 54 experiments were carried out on models with a straight face on the front and back (α=180°) with changing the upper face angle (θ) three times (90°, 120°, 150°) and changing the height of the edge of the weir (P) three times ( 20 , 18 , 16 cm), for each model six different discharges were passed. Dimensional analysis was performed to obtain the dimensionless parameters that the discharge coefficient (Cd) depends on it. Results showed that the change in the angle of the triangular front or back face (α) have little effect on the discharge over these weirs, while it was noted that the height of the edge of the weir (P) affects on the discharge coefficient, where (Cd) increased with increasing (P). Also, the upper face angle of the weir (θ) has an effect on the discharge coefficient, where the discharge coefficient increased with decreasing the value of angle (θ). A simple empirical equation was predicted, in terms of the application, for the calculation of the discharge coefficient (Cd) of weirs that used in this study, there was a good agreement between the results obtained from this equation with the experimental results.

تناول هذا البحث دراسة الخصائص الهيدروليكية للجريان فوق السدود الغاطسة المثلثة عريضة الحافة ذات الوجه المثلث الأمامي أو الخلفي مختبرياً. الهدف الرئيسي لهذه الدراسة هو إستنباط معادلة وضعية لحساب معامل التصريف (Cd) لهذه الأنواع من السدود الغاطسة ومعرفة العوامل التي تؤثر عليها. لهذا الغرض تم إنشاء ثمانية عشر نموذج بأبعاد مختلفة مصنوعة من الزجاج البلاستيكي، حيث إختبرت النماذج في قناة مختبرية بطول 6 متر وعرض 30سم وإرتفاع 40سم. صنفت النماذج الى مجموعتين كل مجموعة تتكون من 9 نماذج، في المجموعة الأولى تم إجراء (108) تجربة وذلك بتغيير زاوية الوجه العلوي للسد الغاطس (θ) ثلاث مرات (90°, 120°, 150°) وزاوية الوجه المثلث الأمامي أو الخلفي للسد (α) ثلاث مرات أيضاً (90°, 120°, 150°) ولكل نموذج تم إمرار ستة تصاريف مختلفة. أما في المجموعة الثانية أجريت (54) تجربة على نماذج ذات وجه مستقيم في الأمام والخلف (180°=α) مع تغيير زاوية الوجه العلوي (θ) ثلاث مرات (90°, 120°, 150°) وتغيير إرتفاع حافة فتحة السد (P) ثلاث مرات ( cm20، 18، 16) مع إمرار ستة تصاريف مختلفة لكل نموذج. وبإستخدام نظرية التحليل البعدي تم إيجاد المتغيرات اللابعدية التي يعتمد عليها معامل التصريف للسدود الغاطسة المثلثة عريضة الحافة. أظهرت النتائج بأن تغيير زاوية الوجه المثلث الأمامي أو الخلفي (α) للسد الغاطس المثلث عريض الحافة له تأثير قليل على مقدار التصريف المار فوقها، في حين لوحظ أن إرتفاع حافة السد يؤثر على معامل التصريف حيث يزداد (Cd) مع زيادة (P)، أما زاوية الوجه العلوي للسد(θ) فإنها تؤثر بشكل عكسي على معامل التصريف حيث يزداد (Cd) بتقليل قيمة الزاوية (θ). تم أستنباط معادلة وضعية، بسيطة من حيث التطبيق، لحساب معامل التصريف (Cd) للسدود الغاطسة المستخدمة في هذه الدراسة وكان هناك توافق جيد ما بين النتائج المستحصلة من هذه المعادلة مع النتائج المقاسة مختبرياً.


Article
Comparison of Artificial Neural Network and Fuzzy Logic System applications for estimating pan-evaporation for Mosul region
مقارنة تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية والنظام المضبب لتقديرالتبخر الانائي اليومي لمنطقة الموصل

Author: سنوس خليل حسن الشلاوي
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2011 Volume: 1 Issue: 3 Pages: 13A-22A
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract :Evaporation process formed the most component of water hydrologic cycle in nature. This study attracts the attention of concerned researchers especially in lacking water resources areas in requiring preserving such vital resources. This study aims at comparing the application of Artificial Neural Network and Fuzzy System for estimating daily reference evaporation for class (A) in Mosul area northern Iraq. A computer Fuzzy System had been designed for evaluating the daily evaporation to the evaporating pool class (A). Different membership functions are used depending on daily climatic data (temperature, solar radiation, wind speed at 2m height, and relative humidity). . Comparing the computing fuzzy logic models with the artificial neural network, Results showed that the two applications are a convenient way to estimate the actual evaporation of class (A), instead of using complicated equations; these equations require many hydrological parameters. Often, some necessary data are difficult to measure and record. Fuzzy logic is a very powerful tool for dealing quickly and efficiently with imprecision and nonlinearity.

الخلاصةتشكل عملية التبخر إحدى المركبات المهمة للدورة الهيدرولوجية للمياه في الطبيعة، وعلى هذا الأساس فقد اجتذبت دراسة هذه العملية اهتمام الكثير من الباحثين ولاسيما في المناطق التي تشح فيها الموارد المائية بما يتطلب الأمر منا الحفاظ على هذه الثروة الحيوية. إن هدف هذه الدراسة هو مقارنة تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية والنظام المضبب لتقدير التبخر الانائي اليومي صنف (A) لمنطقة الموصل .تم تصميم نظام حاسوبي مضبب يقوم بتقدير التبخرالانائي اليومي لحوض التبخر صنف (A) وقد تم استخدام دالات عضوية مختلفة وباعتماد بيانات مناخية يومية متضمنة (درجة الحرارة، الإشعاع الشمسي، سرعة الرياح على ارتفاع مترين، الرطوبة النسبية،التبخر الانائي صنف (A) .تم مقارنة النظام الحاسوبي المضبب بأنموذج شبكة عصبية اصطناعية وقد أظهرت النتائج الى إمكانية اعتماد التطبيقين لتقدير التبخر الانائي صنف (A) بدلاً من استخدام معادلات معقدة تحتاج إلى معلومات لعناصر مناخية كثيرة من الممكن إن تكون مفقودة وغير متيسرة. المنطق المضبب هو أداة مفضلة للتعامل مع المشاكل الغير مؤكدة والغير دقيقة.


Article
The use of artificial neural network models to predict interest rates
استخدام نماذج الشبكة العصبية الاصطناعية للتنبؤ بسع ا رلفائدة

Authors: اس ا رء عامر الحمداني --- احمد سلطان محمد القره غولي
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 51-58
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Using antipersonnel models of artificial neural network, (ANN) to gain access to interest rate as a new systematic science, proved successful technology in the financial area 0. This research aims to build models of neural network artificial which can increase the performance of prediction 'on corporate bond yields on corporate (CBY) as the rate of interest 0 analysis of market of synergies (SMA) was submitted to build models (Freedman) in this attribute 'while models that include only data of series time for crop Association of corporate has been developed, other models was generated through the link and the reorganization of key variables 0 per model was built to predict the 1.6 and 12 months as a period of time to predict. We got 9 models of artificial neural network to predict interest rate 0 artificial neural networks with multiple layers which used backpropagation (backpropagation) showed a good performance in the prediction for the period from month to six months.

للتبؤ بسعر الفائدة كعلم منهجي جديد اثبت تقنية (ANN ) استخدامت نماذج الشبكة العصبية الاصطناعيةناجحة في المجال المالي 0 يهدف هذا البحث الى بناء نماذج لشبكة عصبية اصطناعية يمكنها ان تزيد اداء التبؤ ‘قدم الى بناء نماذج (SMA) كسعر فائدة 0 تحليل سوق التأزر (CBY) بخصوص سندات شركات الغلة المتعلق بالشركاتفي هذة السمة ‘ بينما النماذج التي تشمل بيانات السلسة الزمنية الوحيدة لمحصول ال ا ربطة المتعلق بالشركات (Freedman )6 و 12 ، قد تم تطويره ، النماذج الاخرى ولدت خلال الارتباط واعادة تنظيم المتغي ا رت الاساسية 0 كل نوذج بني لتوقع 1شه ا ر كفترة زمنية للتوقع ونحن حصلنا على 9 نماذج لشبكة عصبية اصطناعية للتنبؤ بسعر الفائدة 0 الشبكات العصبيةاظهرت اداء جيدا في التنبأ (backpropagation) الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة والتي تستخدم خوارزمية النمو الخلفيللفترتين شهر وستتة اشهر


Article
Artificial Neural Network for Single Reservoir Operation
شبكة عصبية اصطناعية لتشغيل نظام خزن منفرد

Authors: K. A. Al-Mohseen كامل علي عبد المحسن --- A. R. M. Towfeeq ايمن رافع محمد توفيق
Journal: AL-Rafdain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 2 Pages: 29-37
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

شبكة عصبية اصطناعية لتشغيل نظام خزن منفردكامل علي عبد المحسن ايمن رافع محمد توفيقE-mail almohseen2000@yahoo.comقسم هندسة السدود والموارد المائية / جامعة الموصلالمستخلصيهدف البحث الحالي الى الاستفادة من مخرجات نموذجين رياضيين هما )نموذج للبرمجة الداينمية التصادفيةالذين تم استخدامهما في ايجاد سياسة )ISDP و )نموذج للبرمجة الداينمية التصادفية الضمنية )ESDP الصريحةالتشغيل المثلى لنظام خزن منفرد )خزان سد القائم المقترح على نهر الخوصر( لبناء نموذج شبكة عصبية اصطناعيةلغرض ايجاد علاقة تربط بين حجم الخزين الابتدائي والجريان الوارد الى الخزان من جهة وكمية المياه المطلقة وحجمالخزين النهائي من جهة اخرى.وكانت من نوع ESDP اعتمد نموذجين لشبكتين عصبيتين اذ تبنت الاولى مدخلات ومخرجات نموذج.2-01- وكانت معماريتها بالشكل 2 ISDP 2-6-2 . اما الشبكة الثانية فقد استخدمت مدخلات ومخرجات نموذجأظ ه ر ت ا لن ت ائ ج ان ه ن اك ت و اف ق ا ج ي د ا ب ي ن ا لم خ ر ج ات ا لم س ت ن ب ط ة م ن ا لش ب ك ت ي ن ا لع ص ب ي ت ي ن م ع م خ ر ج ات ا لن م و ذ ج ي نلإيجاد التوافق بين حجم الاطلاق المستنبط من الشبكة (R حيث اجري تحليل احصائي بالاعتماد على معامل التحديد ( 2وقد تبين ان قيمة هذا المعامل هي 1.9.0 في حين اعطت الشبكة ESDP العصبية وحجم الاطلاق المستنبط من نموذجالثانية معامل تحديد مقداره . 1.81 والذي يعبر عن مدى التوافق بين مخرجات الشبكة العصبية وتلك المستنبطة منوهذا يدلل على امكانية ايجاد سياسة التشغيل المثلى للخزان باستخدام تقنية الشبكات العصبية ISDP نموذجالاصطناعية.الكلمات الدالة: البرمجة الداينمية، شبكة عصبية اصطناعية، تشغيل الخزانات.Artificial Neural Network for Single Reservoir OperationK. A. Al-Mohseen A. R. M. TowfeeqE-mail Dams & Water Resources Engineering DepartmentMosul UniversityAbstractThe current paper aims to explore the capability of Artificial Neural Networkmodels (ANN) to calculate the optimal operating policy of a single reservoir system(Al_Qaim reservoir on the Al_Khosar River). The ANN models proposed in thisresearch were making use of the outcomes emerged from two Stochastic DynamicProgramming (SDP) models suggested by previous study on the same reservoir systemi.e. Explicit Stochastic Dynamic Programming and Implicit Stochastic DynamicProgramming.The two ANN models have been used to find pattern between inflow and initialstorage of the system in one hand, and the release and the final storage of the system onother hand. It is found that the topology of the first model which adopted the attributesof the ESDP is 2-6-2, while that which was implemented the ISDP attributes has a 2-10-2ANN topology.The final results prevail that good agreement have been exist between the output(release) of the proposed ANN models and those obtained by the two (SDP) models withcoefficients of determination 0.934 and 0.803 respectively.Keywords: Artificial Neural Network, Dynamic Programming, Operation reservoir.

شبكة عصبية اصطناعية لتشغيل نظام خزن منفردكامل علي عبد المحسن ايمن رافع محمد توفيقE-mail almohseen2000@yahoo.comقسم هندسة السدود والموارد المائية / جامعة الموصلالمستخلصيهدف البحث الحالي الى الاستفادة من مخرجات نموذجين رياضيين هما )نموذج للبرمجة الداينمية التصادفيةالذين تم استخدامهما في ايجاد سياسة )ISDP و )نموذج للبرمجة الداينمية التصادفية الضمنية )ESDP الصريحةالتشغيل المثلى لنظام خزن منفرد )خزان سد القائم المقترح على نهر الخوصر( لبناء نموذج شبكة عصبية اصطناعيةلغرض ايجاد علاقة تربط بين حجم الخزين الابتدائي والجريان الوارد الى الخزان من جهة وكمية المياه المطلقة وحجمالخزين النهائي من جهة اخرى.وكانت من نوع ESDP اعتمد نموذجين لشبكتين عصبيتين اذ تبنت الاولى مدخلات ومخرجات نموذج.2-01- وكانت معماريتها بالشكل 2 ISDP 2-6-2 . اما الشبكة الثانية فقد استخدمت مدخلات ومخرجات نموذجأظ ه ر ت ا لن ت ائ ج ان ه ن اك ت و اف ق ا ج ي د ا ب ي ن ا لم خ ر ج ات ا لم س ت ن ب ط ة م ن ا لش ب ك ت ي ن ا لع ص ب ي ت ي ن م ع م خ ر ج ات ا لن م و ذ ج ي نلإيجاد التوافق بين حجم الاطلاق المستنبط من الشبكة (R حيث اجري تحليل احصائي بالاعتماد على معامل التحديد ( 2وقد تبين ان قيمة هذا المعامل هي 1.9.0 في حين اعطت الشبكة ESDP العصبية وحجم الاطلاق المستنبط من نموذجالثانية معامل تحديد مقداره . 1.81 والذي يعبر عن مدى التوافق بين مخرجات الشبكة العصبية وتلك المستنبطة منوهذا يدلل على امكانية ايجاد سياسة التشغيل المثلى للخزان باستخدام تقنية الشبكات العصبية ISDP نموذجالاصطناعية.الكلمات الدالة: البرمجة الداينمية، شبكة عصبية اصطناعية، تشغيل الخزانات.Artificial Neural Network for Single Reservoir OperationK. A. Al-Mohseen A. R. M. TowfeeqE-mail Dams & Water Resources Engineering DepartmentMosul UniversityAbstractThe current paper aims to explore the capability of Artificial Neural Networkmodels (ANN) to calculate the optimal operating policy of a single reservoir system(Al_Qaim reservoir on the Al_Khosar River). The ANN models proposed in thisresearch were making use of the outcomes emerged from two Stochastic DynamicProgramming (SDP) models suggested by previous study on the same reservoir systemi.e. Explicit Stochastic Dynamic Programming and Implicit Stochastic DynamicProgramming.The two ANN models have been used to find pattern between inflow and initialstorage of the system in one hand, and the release and the final storage of the system onother hand. It is found that the topology of the first model which adopted the attributesof the ESDP is 2-6-2, while that which was implemented the ISDP attributes has a 2-10-2ANN topology.The final results prevail that good agreement have been exist between the output(release) of the proposed ANN models and those obtained by the two (SDP) models withcoefficients of determination 0.934 and 0.803 respectively.Keywords: Artificial Neural Network, Dynamic Programming, Operation reservoir.


Article
Gestures conversion to Arabic letters
تحويل الإيماءات إلى الحروف العربية

Authors: Shaker K .Ali شاكر كاظم علي --- Zahoor M. Aydam زهور مساعد ايدام
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2018 Volume: 13 Issue: 4 Pages: 56-73
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Gestures is one of the best ways of communication between dumb and blind people depend on the expression of signs. In this paper we suggest an algorithm to recognizing hand gestures of Arabic latters to communicate between the dumb (through signs) and blind (hear the voice corresponding to sings).The proposed algorithm used the video of gesture from the dumb then convert the video into frames ( images) and calculate the distance to recognition the letters by using k-mean , k- medoid and artificial neural network, calculate the distance by using Euclidean distance and slop .There are sixteen features (8-features from Euclidean distance and 8-features from slop ). The results were (93.3% For k-mean),(93.1% for k-medoid ) and(92.9% for ANN).We create our data base (from 5- videos with 308 frames).

الإيماءات هي واحدة من أفضل الطرق للتواصل بين البكم والأشخاص المكفوفين تكون عن طريق استخدام الاشارة (للابكم) والسمع (للمكفوف) للتواصل بينهم. في هذه البحث تم اقتراح خوارزمية للتعرف على لغة عن طريق الاشارة اليد للحروف العربية لكي يتواصل بين البكم (من خلال الاشارات) والمكفوفين (سماع صوت التي تمثل الاشارة). استخدمت الخوارزمية المقترحة فيديو للبكم والذي يمثل الاشارات ثم تحويل الفيديو إلى الصور ومن خلال حساب المسافة الاقليدية والميل يتم التعرف على الحروف باستخدام k-mean ، k- medoid والشبكة العصبية الاصطناعية . هناك ستة عشر ميزة (8 ميزات من المسافة الإقليدية و 8- ميزات من الميل). كانت النتائج (93.3 ٪ بالنسبة إلى k-mean) و (93.1 ٪ لـ k-medoid) و (92.9 ٪ لـ ANN) .يم استخدام قاعدة بيانات (من خمسة مقاطع فيديو مع 308 صورة).


Article
Comparing Several Nonlinear Estimators for Regression Function Abstract
مقارنة بضعة مقدرات لاخطية لتقدير دالة الانحدار

Authors: . مناف يوسف حمود --- مروان عبد الحميد عاشور
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 68 Pages: 359-372
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this paper is to estimate a nonlinear regression function of the Export of the crude oil Saudi (in Million Barrels) as a function of the number of discovered fields. Through studying the behavior of the data we show that its behavior was not followed a linear pattern or can put it in a known form so far there was no possibility to see a general trend resulting from such exports.We use different nonlinear estimators to estimate a regression function, Local linear estimator, Semi-parametric as well as an artificial neural network estimator (ANN).The results proved that the (ANN) estimator is the best nonlinear estimator among the others in estimating the export of crude oil Saudi.

تركز هذا البحث على تقدير دالة الانحدار المتمثل بتطبيق عملي يشير الى كمية صادرات النفط السعودي كدالة بدلالة عدد حقول النفط المكتشفة فيها ،اذ تم اخذ السعودية ودراسة صادراتها كونها تعد من احدى كبريات الدول المصدرة للنفط ومن الدول المستقرة سياسيا وماليا وامنيا في منطقة الخليج العربي والشرق الاوسط .ولغرض دراسة سلوك البيانات تبين ان السلوك الناتج لم يكن متبعا نمطا خطيا معروفا ولم تكن هنالك امكانية لمعرفة الاتجاه العام الناتج عن تلك الصادرات ،اذ لوحظ من خلال رسم البيانات وجود نمطا غير خطيا مما قاد هذا الى استخدام مقدرات لاخطية لامعلميه ،شبه معلميه فضلا عن مقدر يسمى بمقدر الشبكة العصبية الاصطناعية.وبينت النتائج ان افضل مقدر اعطى تقديرا وافيا وكافيا وعبرعن الظاهرة المدروسة بشكل سليم هو مقدر الشبكة العصبية الاصطناعي الذي اثبت تفوقه على المقدرات اللامعلميه وشبه المعلميه المستخدمة في هذا البحث.مفاتيح البحث: دوال الانحدار، المقدر الخطي الموضعي، المقدر شبه المعلمي المدمج، مقدر الشبكة العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي للخطأ


Article
نظام هجين : توازي خوارزمية جينية- عصبية في كبس الصور الكسوري باستخدام حاسبات متعددة

Loading...
Loading...
Abstract

Recently, effective technologies in Fractal Image Coding (FIC) were used to reduce the complexity of search for the matching between the Range blocks and the Domain blocks which reduces the time needed for calculation. The aim of this research is to propose a Hybird Parallel Neural -Genetic Algorithm (HPNGA) using the technique of (Manager/Worker) in multiple computers in order to obtain the fastest and best compression through extracting the features of the gray and colored images to attenuate the problem of dimensions in them .The NN enabled to train separate images from the test images to reduce the calculation time. The NN able to adapt itself with the training data to reduce the complexity and having more data and is merged with the parallel GA to reach optimum values of weights with their biases. The optimum weights obtained will classify the correct search domains with the least deviation ,which, in turn ,helps decompress the images using the fractal method with the minimum time and with high resolution through multiple computers. The results showed that the proposed hybrid system is faster than the standard algorithm ,the NN and GA in decompressing the FIC and they are flexible and effective to reach the optimum solution with high speed and resolution .The search method used for compression and de-compression has a vital role in improving the ratio and the quality of image compression which reached 15s .The ratio of compression reached to 90.68% and the image improvement after decompression reached to 34.71db when compared to other methods of (FIC), which didn't exceed 90.41% and image quality of 32.41db and the execution speed was only 21s.

استخدمت مؤخرا تقنيات فعالة في التشفير الكسوري للصور Fractal Image Coding(FIC) لتقليل تعقيد البحث للتطابق بين كتل المدىRange Block وكتل المجال Domain Block الذي يقلل الوقت المستغرق في الحساب. الهدف من هذا البحث اقتراح نظام هجين : توازي خوارزمية جينية- عصبية في كبس الصور الكسوري Hybird Parallel Neural -Genetic Algorithm (HPNGA) بتقنية المدير/العامل في حاسبات متعددة للحصول على اسرع وافضل كبس من خلال إستخلاص الصفات للصور الرمادية والملونة لتقليل مشكلة الأبعاد فيها، اذ مكنت الشبكة العصبية من تدريب صور منفصلة عن صور الاختبار لتقليل وقت الحساب، كما استطاعت الشبكة العصبية أن تكيف نفسها من بيانات التدريب لتقليل التعقيد وامتلاكها بيانات أكثر، ودمجت مع الخوارزمية الجينية المتوازية للوصول الى القيم المثالية من الأوزان بانحيازاتها، والأوزان المثالية التي تم الحصول عليها سوف تصنف مجالات البحث الصحيحة بأدنى انحراف والذي يساعد على فك الكبس للصور بالطريقة الكسورية بأقل وقت وبدقة عالية من خلال حاسبات متعددة .بينت النتائج ان النظام الهجين المقترح أسرع من الخوارزمية القياسية ،الشبكات العصبية والخوارزمية الجينية في كبس الصور الكسوري FIC ، وأنها مرنة وفعالة للوصول إلى الحل الأمثل بسرعة وكفاءة عاليتين، وان طريقة البحث المستخدمة للكبس وفك الكبس كان لها دور فعال في تحسين نسبة ونوعية الكبس للصور بسرعة عالية وصلت الى 15 s، كما وصلت نسبة الكبس الى 90.68 % وتحسين نوعية الصورة بعد فك الكبس الى ما يقاربdb 34.71مقارنة بالطرائق الاخرى لكبس الصور الكسوري التي لم تتجاوز نسبة الكبس فيها الى 90.41% ونوعية صورة32.41db وبسرعة تنفيذ لم تتجاوز الى 21s.

Listing 1 - 8 of 8
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (8)


Language

Arabic (8)


Year
From To Submit

2018 (1)

2015 (1)

2014 (1)

2013 (2)

2012 (1)

More...