research centers


Search results: Found 31

Listing 1 - 10 of 31 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Mobile Ad Hoc Network Application and Security

Author: Sawsan Abd Al-Hady Mahmood سوسن الهدي محمود
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2010 Issue: 7 Pages: 270-291
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

One of the important types of networks is the ad hoc network. In this network the communications nodes don’t necessary rely on a fixed infrastructure. Thus, the ad hoc network used in difficult and special environment when we can not use the fixed infrastructure networks.This research will present most important application and special approach security of ad hoc network

Keywords

Mobile --- Ad Hoc --- Network


Article
A WINDOWS-BASED ACTIVE-ROUTER ARCHITECTURE
معمارية محدد المسار الفعال المبني على نظام النوافذ

Loading...
Loading...
Abstract

As computing power becomes cheaper, more and more functionality is being deployed inside computer networks, to provide better services to users. Examples of such services include support for Quality-of-Service (QoS), multicast, mobility and security. Nevertheless, such functionalities are still lacking in most networking systems. Active networking is a step towards enhancing the static and inflexible structures of current networks. This paper focuses on the design and development of technologies that allow rapid deployment of functionality throughout the network. The paper presents the design and implementation of a Windows-Based Active Router (WBAR) architecture, which provides flexibility for the development of future network services. The hardware is based on a personal computer with 2GHz, Intel P4 processor. The designed AR depends on the use of Windows OS and efficient C programming. Windows OS is rarely used in such projects due to complexity of kernel-mode programming.

نتیجة لأننا بدأنا نستطیع الحصول على قوة حاسوبیة بكلفة أقل وبشكل مستمر، فإن كثی ا ر من الفعالیات والوظائف أصبح بالإمكانتأدیتها داخل الشبكة، مما یتیح تقدیم خدمات أفضل للمستخدمین. ومن الأمثلة على ذلك دعم نوعیة الخدمة والإرسال المتعدد والحركیةوالأمنیة. ورغم ذلك فإن جزءا مهما من هذه الفعالیات لا ا زل مفتقدا في كثیر من نظم الشبكات. ویعتبر التشبیك الفعال خطوة مهمة لتحسینالت ا ركیب الثابتة وغیر المرنة للشبكات الحالیة. یركز هذا البحث على تصمیم وتطویر التقانات التي تسمح بإطلاق كبیر للفعالیات ضمنالشبكة، حیث یقدم البحث التصمیم والتنفیذ لمعماریة محدد مسار فعال یعمل في بیئة نظام النوافذ من مایكروسوفت. ویقدم محدد المسار الفعالهذا المرونة اللازمة لتطویر الخدمات المستقبلیة للشبكة. ولقد تم التنفیذ وٕاج ا رء التجارب باستخدام حاسوب یعمل بمشغل إنتل بنتیوم- ٤ وسرعة٢ غیغا هرتز. كما تم استخدام لغة البرمجة "سي" لغرض تطویر النظام في بیئة النوافذ. وقد أعطى هذا لبحثنا أهمیة خاصة كون نظام النوافذناد ا ر ما یستخدم لتطویر هكذا مشاریع بسبب تعقید وصعوبة البرمجة في نواة النظام


Article
Integrating Neural Network With Genetic Algorithms For The Classification Plant Disease
تكامل الشبكات العصبية مع الخوارزميات الجينية لتصنيف امراض النبات

Authors: Alia Karim Abdul Hassan --- Sarah Sadoon Jasim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 4 Pages: 686-701
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work Aِِrtificial Neural Network (ANN) is used as a classifier capable ofrecognizing the most important features of the plant disease, with minimum errorvalue. Genetic algorithm has been used to minimize error values of the ANNclassifier. Error value of ANN classifier is defined as more than (%5). This ratiois a threshold (cut-of-value) to determine if GA is executed or not after the ANNclassifier execution. Genetic algorithm execution results in either optimal solution(%100) recognition or suggests a modified parameter to the ANN classifier(specifically learning rate and number of neurons).The result obtained fromintegrating neural network with genetic algorithm for classification plant diseasesindicates that the classifier recognizes most of input pattern with accuracy (96%).Integrating neural network with genetic algorithm for classification plant diseasesimplemented using Visual Basic version 6 programming

في هذا العمل استخدمت الشبكات العصبية الاصطناعيةقادر على تمييز اغلب الملامح المهمة في امراض النبات مع اقل قيمة خطأ . فأستخدمتالخوارزميات الجينية لتقليل قيم الخطأ للشبكات العصبية. قيمة الخطأ المعرفة في هذا المصنفهي اكثر من 5% بذلك سيتم معالجتها في الخوارزميات الجينية. فهذه القيمةلتحديد فيما اذا الخوارزميات الجينية سيتم تنفيذها او لا بعد تنفيذ الشبكات (threshold) تعتبر(% العصبية المقترحة. ان نتائج تنفيذ الخوارزميات الجينية هي أما حل امثل أي تمييز ( 100او ستقترح تعديل المعاملات المستخدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية المقترحة خصوصاNo. of ) وعدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية (Learning rate) معامل التعلمفي هذا البحث تم استخدام الشبكات متعددة الطبقات .(neurons in the hidden layerالتي هي نوع من الشبكات العصبية مع خوارزمية الانتشار (Mlti-Layer-Percetron)لتدريب الشبكة لتصنيف أمراض النبات. (Back Propagation algorithm) الخلفي للخطأالنتيجة المحصلة من تكامل الشبكات العصبية مع الخوارزميات الجينية لتصنيف أمراض النبات.(% يشير إلى أن الشبكات العصبية المقترحة قد ميزت معظم رموز الأمراض مع دقة (


Article
Segmentation of Conversational Speech Using Probabilistic Neural Network
تقطيع المحاورات الكلامية باستخدام الشبكة العصبية الاحتمالية

Author: Dr. Ahmed Maamoon Alkababji د.احمد مأمون فاضل
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2010 Volume: 18 Issue: 3 Pages: 62-70
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractAutomatic segmentation of audio streams according to speaker identities, environmental and channel conditions has become an important preprocessing step for speech processing, speaker recognition and audio mining. This paper presents an automatic speech segmentation system where the performance of the probabilistic neural network (PNN)(which is the main part of the system) is examined and then enhanced in the area of segmentation of conversational speech. The results show that a percentage false segmentation (PFS) of 18% can be achieved. PFS is dropped to 6.1% enhancing the system. The experiments were carried out on a dataset created by concatenating speakers from the TIMIT database.Keywords: Speech segmentation, PNN, Probabilistic neural network.

الملخصلقد أصبح التقطيع الذاتي للاسترسال الكلامي اعتماداً على هوية المتكلم أوالبيئة التي تم الكلام فيها أو القناة التي نقلت الكلام من المراحل المهمة في المعالجة المسبقة التي تتم على الكلام لعمليات مثل تمييز المتكلم أو تمييز الكلام. في هذا البحث تم تقديم نظام تقطيع ذاتي تم من خلاله استكشاف إمكانيات الشبكة العصبية الاحتمالية على تقطيع المحاورات الكلامية كما تم تحسين أداء النظام للحصول على نتائج أفضل حيث أظهرت النتائج إمكانية الحصول على نسبة خطأ في التقطيع مقدارها 18%, في حين انخفضت هذه النسبة إلى 6,1% بعد إجراء عملية التحسين على النظام. تم استخدام مجموعة TIMIT كقاعدة أصوات لتقييم أداء النظام.


Article
Handoff Priority Schemes in Wireless Mobile Cellular System
أولويات طرق المناقلة لنظام لاسلكي خلوي متنقل

Authors: H. A. Al-Tayyar هدى عقيل الطيار --- S. A. Mawjoud سامي عبد الموجود
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2010 Volume: 18 Issue: 6 Pages: 54-60
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractHandoff operation, algorithm and modeling is vital in wireless cellular system. Two fundamental handoff procedures exist. The first model concerning the propagation environment and the second model is the limited channel resources which is dealt with in this paper. A realistic model of guard channel priority representing mobility is suggested and simulated. Keywords: Wireless network, Handoff priority schemes.

المستخلصإن خوارزمية ونمذجة عملية المناقلة هي من الأولويات لنظم الاتصالات اللاسلكية. هنالك طريقتان أساسيتان للمناقلة. النموذج الأول يخص ظروف الانتشار والنموذج الثاني هو مصادر القنوات المحدودة والنموذج الثاني الذي تم التعامل معه في هذا البحث وتم اقتراح نموذج واقعي يتضمن مصادر القنوات المحددة والذي يمثل حالة الحركة الواقعية في الخلايا ومن ثم محاكاة هذا النموذج ودراسة خواصه.


Article
Enhancement of Intrusion Detection Using Back Propagation Algorithm

Author: Khattab M. Ali Alheeti
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2010 Issue: 9 Pages: 159-171
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Intrusion detection is an important component of secure information systems. This paper concerns the issue of identify main input features in building an intrusion detection system (IDS). Since exclusion of the unimportant and/or useless inputs leads to a simplification of the problem, faster and more accurate detection may result. Feature ranking and selection, therefore, is an important issue in intrusion detection. Since Neural network (NNs) tend to scale better and run faster than other with higher accuracy, we apply the technique of deleting one feature at a time to perform experiments on NNs to rank the importance of input features for the DARPA collected intrusion data. Important features for each of the five classes of intrusion patterns in the data set are identified. It is shown that NN-based IDSs using a reduced number of features can deliver enhanced or comparable performance.

يعتبر كشف الاختراق من القضايا المهمة لحماية نظم المعلومات. وهذا البحث يهتم باختيار الخاصية المهمة التي تدخل في بناء نظام كشف الاختراق. ولتبسيط المشكلة يمكن استبعاد الخواص الغير مهمة او عديمة الفائدة وهذا يؤدي الى تسريع عملية الكشف وبنفس الوقت الحصول على نتائج افضل وبدقة عالية وبالتالي يكون عمل ترتيب الخواص من الامور المهمة في كشف الاختراق وباستخدام الشبكات العصبية سيكون الاداء أفضل وأكثر دقة حيث نقوم بتطبيق تقنية حذف واحد من الخواص في كل وقت وإجراء التجارب على الشبكة العصبية ونرى مدى تاثيرة على دقة الكشف الاختراق وعلى هذا الأساس نقوم بترتيب الخواص حسب الأهمية وهذه الخواص التي تدخل هي مجموعة من قواعد البيانات (DARPA)، والتي سوف تدخل تصنف الدخيل إلى خمس فئات من فئات الاختراق. وباستخدام الشبكات العصبية كأساس في بناء نظام كشف وبخواص اقل سنحصل على أداء عالي وكفائة جيدة


Article
USING NETWORK RECONFIGURATION AS A TOOL FOR MITIGATING VOLTAGE SAGS IN PRACTICAL DISTRIBUTION SYSTEMS
استخدام إعادة ترتيب الشبكة كطريقة للتخفيف من ضعف الفولتية في أنظمة التوزيع العملية

Author: Balasim Mohammed بلاسم محمد حسين
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2010 Volume: Engineering Sc. Conference Issue: First Pages: 463-472
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT:- Voltage magnitude is one of the major factors that influence the quality of power supply. In this paper a practical method is presented for mitigating voltage sag in power distribution systems by means of network reconfiguration. The method initially identifies the weak areas in the system when it is subjected to faults in the system. Then it tries to reconfigure the network by locating the weak areas as far away as possible from the main source. Network reconfiguration is implemented by changing the opening and closing switching status of the switches in a network. A practical test distribution system is analyzed and reconfigured to illustrate the applicability of the proposed method. The results proved that the proposed voltage sag mitigation method can improve the system voltage profile during faults and hence decrease the use of voltage sag mitigation devices. Such a technique can be used to improve power quality and reliability of power distribution networks.Keywords:- power, distribution network, reconfiguration, voltage sag.

الخلاصة مقدار الفولتية هو واحد من العوامل الرئيسية التي تؤثر على نوعية القدرة المجهزة.في هذا البحث تم إيجاد طريقة عملية للتخفيف من ضعف الفولتية في نظم توزيع القدرة بواسطة إعادة ترتيب الشبكة.الطريقة في بدايتها تحدد مناطق الضعف في النظام عندما يتعرض النظام إلى خطأ. بعدها تقوم بإعادة ترتيب الشبكة لجعل مناطق الضعف ابعد ما يمكن عن المصدر الرئيسي. حيث عن طريق تغير حالات الفتح والإغلاق للمفاتيح الموجودة في الشبكة يتم إعادة ترتيب الشبكة.وتم تحليل وإعادة ترتيب نظام اختبار عملي لتوضيح تطبيق الطريقة المقترحة. أثبتت النتائج ان الطريقة المقترحة للتخفيف من ضعف الفولتية تستطيع تحسين فولتية النظام أثناء حدوث الأخطاء وبالتالي التقليل من استخدام أجهزة تخفيف ضعف الفولتية. حيث يمكن استخدام هذه التقنية لتحسين نوعية القدرة وموثوقية شبكات توزيع القدرة.


Article
AN AUTHENTICATION SYSTEM USING FINGERPRINT MINUTIAE EXTRACTION AND NEURAL NETWORK

Authors: Suzan Abdulla Mahmood --- Amera Ismail Melhum
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2010 Volume: 13 Issue: 4 Pages: 216-220
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Fingerprints have been the mostly used biometrics for human authentication, based on theminutiae or bifurcation. In this paper, the triangle shapes are used to extract features based onminutiae point. The features have been used as a set of descriptors for the fingerprint data. This setof descriptors is fed to the backpropagation neural network for the purpose of fingerprintrecognition. It is found that the process of preprocessing and the method of constructing geometricshapes has great effects on producing good results in the recognition rate.


Article
Document Image Classification Using Probabilistic Neural Network
تصنيف صورة الوثيقه بواسطة الشبكة الاحتماليه العصبيه

Authors: Wdad A. Nasir وداد عبد الخضر ناصر --- Aml A. Kadhim أمل عباس كاظم
Journal: Al-Ma'mon College Journal مجلة كلية المامون ISSN: 19924453 Year: 2010 Issue: 15-E Pages: 63-77
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The decreasing cost of hardware will eventually enable commonplace the storage and process of documents by electronic means. However, today most documents are begin saved, processed, and presented on papers. Paper is the primary medium for books, journals and newspapers. In order to properly archive, index and process a large number of document images, several challenging processing steps must be completed. In this work, a proposed system is used to segment and classify the gray document image to regions based on data blocks. A probabilistic neural network model has been used for this purpose . First, the preprocessing is used to convert gray document image to binary document image, then the erode process used to convert the binary document into blocks. The resulting blocks are segmented to number of regions by using label procedure, the four features of each region are calculated based on the bounding box for each region. Then these features are fed to the input layer of a probabilistic neural network for classification to one of two regions (text, picture). Some gray documents images are used in order to test the proposed system. The tests have successfully classified all test documents.

إن التكلفة المتناقصة لمكونات الحاسبة المادية ستمكننا من خزن ومعالجة الوثائق بشكل الكتروني, اليوم معظم الوثائق تخزن وتعالج وتعرض على الأوراق والتي هي أساس الكتب والمعاملات والصحف والمجلات. ومن اجل خزن وفهرسة ومعالجة مجموعة كبيرة من صور الوثائق يتطلب ذلك إجراء مجموعة من خطوات المعالجة. في هذا العمل تم استخدام نظام مقترح لتجزئة و تصنيف صورة الوثيقة الرمادية اللون الى مناطق بالاعتماد على بيانات المقاطع التي تحويها. استخدم نموذج الشبكة العصبية الاحتمالية لهذا الغرض. أولاً المعالجة المسبقة استخدمت لتحويل صورة الوثيقة الرمادية اللون إلى صورة الوثيقة ثنائية اللون (الأبيض والأسود) ثم استخدام عملية التآكل لتحويل الوثيقة ثنائية اللون إلى وحدات، الوحدات الناتجة تقسم الى عدد من المناطق باستخدام البرنامج الفرعي للعنونة.تم حساب اربع صفات لكل منطقة بالاعتماد على الصندوق الذي يحوي تلك المنطقة بعدها يتم إدخال الصفات المحسوبة الى وحدة الإدخال في الشبكة العصبية الاحتمالية لغرض تصنيفها إلى واحدة من منطقتين وهي نص و صورة .تم استعمال بعض صور وثائق الرماديةِ اللون لكي تَختبرَ النظام المُقتَرَحَ. الاختبارات نجحت في تصنيف جميع وثائق الاختبار ∙


Article
Adaptive Filter IdentificationUsing Genetic with LMS (GALMS) Algorithm

Author: Emad A. Hussein عماد احمد حسين
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2010 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 226-242
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Conventional non-adaptive filters that are used for extracted the information from an input signals, are normally linear and time invariant. In this case the restriction of time invariance is removed. This is done by allowing the filter to change the coefficients used in the filtering operations according to some predetermined optimization criteria. This has the important effect that the adaptive filters may be applied in areas where the exact filtering operation required may be known a priori and further, this filtering operation may be non-stationary. System modeling or system identification is one of the wide applications of the adaptive filtering that have a great importance in the fields of communication systems and signal processing .The main object of this paper is to find a best optimization algorithm that gives a minimum Mean Squared Error (MSE) between the desired and the actual signal to identify the unknown system. Many algorithms will be studied, such as the Least Mean Squared (LMS) algorithm, Adaptive Linear Neuron Network (ADALINE) and Genetic Algorithm (GA). Then we will produce a new improvement algorithm (we called it GALMS) that uses the LMS algorithm with optimized learning coefficient using genetic algorithm. Optimal weights (coefficients) will also be found to be concentrated with the actual weights.

المرشحات غير التكيفية التقليدية التي تستخدم في استخلاصِ المعلومات من إشارة إدخال معينة تكون عادة خطية وذات معاملات ثابتة مع الزمن. في هذه الحالةِ التقيد بالزمن يمكن التخلص منه عن طريق السَماح للمرشِحَ بتَغيير معاملاتِه اثناء عملياتِ التَرْشيح طبقاً لبعضِ المعايير التي تحقق الأمثلية المحدّدة مسبقاً. هذا لَهُ التأثيرُ المهمُ الذي يجعل استخدام المرشحات التكيفية في التطبيقات التي تحتاج تكيُّف ودقة في عملية الترشيح. إن تمثيل الأنظمة (system identification) أحد تطبيقات المَرْشحات التكيفية الكثيرةِ والتي لَها أهمية كبيرة في حقولِ أنظمة الاتصالاتِ ومعالجةِ الإشارة. الهدف الأساسي من هذا البحث هو إيجاد أفضل خوارزميةِ تحققِ أمثلية المنظومة أي أنها تَعطي أدنى معدل مربع خطأ (MSE) بين الإشارةِ المطلوبةِ والإشارة الفعليةِ لتَمثيل الأنظمة المجهولة. العديد مِنْ الخوارزميات سَتدرس في هذا البحث مثل خوارزمية اقل معدل مربع خطأ (LMS) ، شبكة الخلية العصبيةِ الخطيّةِ التكيفية (ADALINE) و الخوارزمية الوراثية (GA). ثمّ نعرض خوارزمية جديدة أسميناها (GALMS) والتي تستخدم أل (LMS) وال (GA) في أدائها. ستقوم هذه الخوارزمية بإيجاد احسن معامل تعلم (يعطي اقل (MSE)) عن طريق أل(GA) من ثم تطبيق هذا المعامل على أل (LMS) للحصول على أوزان (معاملات) المرشح المثالية والتي تماثل الأوزان الأصلية للمنظومة المجهولة .

Listing 1 - 10 of 31 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (31)


Language

English (26)

Arabic and English (4)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2010 (31)