research centers


Search results: Found 40

Listing 1 - 10 of 40 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Feedback Digital Learning Network using the Frequency of Occurrence

Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2011 Issue: 11 Pages: 310-319
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

A pattern recognition system based on the n-tuple technique is developed and evaluated for use in classifying non-deterministic data with particular reference to non-restrained hand-written India numerals.The system presented in this research fulfills the requirements of simplicity and efficiency making it attractive to practical use in present day industrial environments. This simplicity of operation is afforded by the self evolving nature of the classifier, since it is based on a training phase where the recognition logic is developed. The obtained results showed that a very high performance can be achieved, providing evidence of the validity of the proposed techniques.

يعالج البحث مسألة بناء وتطوير منظومة تميز الأنماط غير المحددة خاصة بالأرقام الهندية اليدوية المستخدمة من قبل العرب.في هذه البحث تؤمن المنظومة المقترحة الاحتياجات المطلوبة من حيث البساطة والكفاءة لتجعلها ملائمة تماماًً للتطبيقات العملية في البيئة الحالية. وتأتي البساطة في العمل من قابلية المنظومة على الاستنباط الذاتي بالاعتماد على طور التدريب أولا لإنشاء مبدأ التميز ونرى أن أداة التميز للمنظومة بعد إضافة الطرق الجديدة كانت جيدة وتدل على أهمية ونجاح التقنيات المضافة.

Keywords

Learning Network


Article
Modifying Hebbian Network for Text Cipher
تعديل شبكة هابين لتشفير نص

Author: Noor Adnan Ibraheem نور عدنان إبراهيم
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2011 Volume: 8 Issue: 4 Pages: 1028-1037
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this work is to design and implement a cryptography system that enables the sender to send message through any channel (even if this channel is insecure) and the receiver to decrypt the received message without allowing any intruder to break the system and extracting the secret information.This work modernize the feedforward neural network, so the secret message will be encrypted by unsupervised neural network method to get the cipher text that can be decrypted using the same network to get the original text.The security of any cipher system depends on the security of the related keys (that are used by the encryption and the decryption processes) and their corresponding lengths.In this work, the key is the final weights that are obtained from the learning process within the neural network stage, So the work can be represented as an update or development for using the neural network to enhance the security of text.As a result for a powerful design, the resulted cipher system provides a high degree of security which satisfies the data confidentially which is the main goal of the most cryptography systems.

كثيرا ما نشاهد وجود طرائق جديدة لكسر النص المشفر المنقول بين طرفين نتيجة لاستعمال طرائق معينة من اجل معرفة مفتاح التشفير, لذا فان هدف هذا البحث هو بناء نظام لارسال و استلام البيانات من دون القدرة على كسر النص المنقول من المتطفلين(الدخلاء).اذ ان الطريقة المقترحة هي تحديث في شبكة عصبية لاجل القيام بعملية التشفير. من المعروف ان امنية اي طريقة التشفير تعتمد على امنية المفتاح المستخدم للتشفير و كذلك طول هذا المفتاح, فلذلك قمنا باستعمال الأوزان الناتجة من عملية التعليم بوصفه مفتاحا للتشفير وفك الشفرة, وبذلك نلاحظ, فلذلك المفتاح طويل جدا و لا يمكن تفسيره او كسره.


Article
Using Hamming Network to Decoding Binary Cyclic Code

Author: Hind Abd Al-Razzaq
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 11 Pages: 2093-2101
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This work, efforts are concentrated on solving the problem of decodingbinary cyclic code, using hamming neural network. Therefore, this workshows the ability of hamming network in solving one of the importantproblems in coding theory. It presents the results of applying hammingnetwork as a decoding algorithm for cyclic code. The results prove therelative efficiency of hamming network in decoding large linear cycliccodes compared with other decoding algorithms.


Article
PROPOSED ALGORITHM FOR TCP/IP TRAFFIC OVER ATM NETWORK
خوارزمية مقترحة لبرتوكول سيطرة النقل(TCP) باستخدام شبكات نظام النقل غير المتزامن(ATM)

Author: Saad Qassim Fleh سعد قاسـم فيلح
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2011 Volume: 4 Issue: 1 Pages: 108-124
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT - In this work, a suggested algorithm is designed that operates at ATM Adaptation Layer (AAL) layer, this algorithm is named Adding Identification number and Matching (AIDM) algorithm. The resulting transport protocol from using AIDM algorithm is named as Improved TCP/IP Reno. AIDM is an efficient recovering technique that attempts to make TCPIP Reno performance less sensitive to cell losses. Improve TCP/IP Reno is presented and a result is compared with other TCPIP Reno .This result explain the network performance is enhanced about 20.53 % as average of the enhancement rates of the given samples and the period of time required to recover the damaged cell is reduce .Keywords:- ATM network , TCP/IP Reno protocol , ATM Layers , Network traffic

الخلاصة في هذا البحث تم الاعتماد على الموثوقية التي يتمتع بها البرتوكول (TCP/IP) ومن السرعة العالية التي تتميز بها شبكات (ATM) باقتراح برتوكول محسن (Improve TCP/IP Reno) والذي يدمج عمل (TCP/IP Reno) فوق (ATM) حيث يقوم بتحويل خلايا الشبكة (ATM) ذات 53 بايت الى فوائد بالنسبة الى ( TCP/IP Reno) والخوارزمية المستخدمة في هذا البحث هي خوارزمية اضافة ارقام التعريف والمطابقة (AIDM) وهي عملية استرجاع كفوئة تجعل الأداء الخاص بـ ( TCP/IP Reno) اقل حساسية لفقدان الخلايا, والنتائج التي تم الحصول عليها بينت ان نسبة تحسن أداء ال (Improve TCP/IP Reno) مقارنة الى اداء ال ( TCP/IP Reno) السابق بنسبة 20,53 % .الكلمات الدالة: ATM network , TCP/IP Reno protocol , ATM Layers , Network traffic .


Article
Edge Detection Based on Standard Deviation Value and Back Propagation Algorithm of Artificial Neural Network

Authors: Ammar Sabr Majed --- Mohammed Hussien Miry --- Ali Hussien Miry
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 3 Pages: 462-469
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a proposed neural network based edge detectionalgorithm. we have used artificial neural network system to decide about whethereach pixel is edge or not. First standard deviation values are computed for mask(3*3), Then after training a neural network system to recognize structural patterns(these pattern represents edges), it decides on each pixel if its edge or not. Finallywe have test the proposed method on different images. Experimental results showthe ability and high performance of proposed algorithm.


Article
A Modification of TEA Block Cipher Algorithm for Data Security (MTEA)
التحديث في التشفير الكتلي TEA لأمنية البيانات (MTEA)

Author: Gaidaa Saeed Mahdi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 5 Pages: 822-832
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper attempts to develop a simple, stronger and safer cryptographicalgorithm which would not only be a secure one, but also reduces total time takenfor encryption and decryption. The modified algorithm MTEA is a new secret-keyblock cipher of 64 bit that uses good features of Tiny Encryption Algorithm(TEA) and RC6 algorithms. The proposal algorithm uses the RC6 encryptionalgorithm as key scheduling to generate subkey. These generated key will be usedin META algorithm's round. An effort is made to enhance performance of theresulting algorithm. Proposed MTEA algorithm improved TEA algorithm which isa simple classical Feistel network with 64 rounds and operating on 64 bit blocks ofplaintext to produce 64 bit blocks of ciphertext with 128 bit key.

يحاول هذا البحث تطوير خوارزمية تشفير بسيطة أقوى وأكثر أمانا ، والتي لن تكون فقط أمنة ، ولكن أيضا تقلل الوقت الإجمالي المتخذ لتشفير وفك الشفرة. الخوارزمية المحدثة هي تشفير كتلي جديد ذات مفتاح سري من 64 بت يستخدم مي ا زت جيدة من (MTEA) الخوارزمية المقت رحة تستخدم خوارزمية .RC وخوارزمية 6 (TEA) خوارزمية التشفير الصغير كجدولة لتوليد المفاتيح الفرعية.. وسوف تستخدم هذه المفاتيح في جولة خوارزمية RC التشفير 6 الجهد المبذول هو لتحسين الأداء للخوا رزمية الناتجة عن ذلك. الخوارزمية المقترحة .MTEAمع 64 جولة Feistel التي هي شبكة كلاسيكية بسيطة من نوع TEA تحسن خوارزمية MTEA ، وتعمل على كتل 64 بت من النص الصريح لإنتاج كتل 64 بت من النص المشفر مع مفتاح 128 بت.

Keywords

Tea --- cryptography --- Feistel Network --- block cipher --- AES.


Article
Estimation of Land Soil Erosion Using Neural Network Model
تخمين تآكل التربة السطحية باستخدام نموذج الشبكات العصبية الصناعية

Author: Ahmed .M. H. Alkadhimi
Journal: Basrah Journal for Engineering Science مجلة البصرة للعلوم الهندسية ISSN: Print: 18146120; Online: 23118385 Year: 2011 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 101-114
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The land surface erosion is controlled by multifarious of different parameters, such as slope, soil physical properties (texture, structure, permeability, etc.), rainfall, runoff, and crop cover. However, it is impossible to develop precise simplest mathematical model that can predict the values of land surface soil erosion due to the behavior of controlled parameters. This paper presents the Neural Networks Model for assessing land surface soil erosion as amass per unit area per unit of time. The model derives from the analysis data obtained from available literature and was formulated as linear regression model and back propagation algorithm neural model. Both models were built by correlating firstly five watersheds variables with land surface erosion and secondly ten watershed variables with land surface erosion. The coefficients for independent variables were highly significant for both models. The case of correlating 10- watershed variables with land surface erosion gives R=0.978 & 0.976 for both models which is higher than that for 5- watershed variables. The mean absolute relative error (MARE%) is another procedure that used in order to evaluate the accuracy of the model and The average error % is 0.025 for (5) variables and 0.0064 for (10) variables. Both the supporting practices (P) and the slope length and slope steepness (LS) coefficients have a marked effect on the amount of land surface erosion in the case of 5- watershed variables. The amount of land surface erosion show a high level of sensitivity to the content of fine sand% in soil (FS) watershed variables on The amount of land surface soil erosion.


Article
MEASUREMENT OF HUMAN LEG JOINT ANGLE THROUGH MOTION BASED ON ELECTROMYGRAPHY (EMG) SIGNAL1

Author: Dr. Yousif I. Al-Mashhadany2,
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2011 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 44-55
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Surface electromyography (SEMG) measurement technique for the signal was produced through the contraction of muscles in a human body. The surface electrode is connected on the skin of the muscle. This paper presents an off-line design for the estimation of the actual joint angle of a human leg obtained in performing flexion-extension of the leg at slow and high speeds movement. The design is composed of two phases. The first is measurement of real EMG signal of human leg performance by using SEMG technique and processing this signal with filtering, amplification and then normalized with maximum amplitude. The second phase is to design an artificial neural network (ANN) and train it to predict the joint angle from the parameters extracted from the SEMG signal. Three main parameters of EMG signal are used in the prediction process: Number of turns in a specific time period, duration of signal repetition and amplitude of signal. The design of ANN includes the identification of a performing human leg EMG signal with two speed levels (slow-fast) and estimation of knee joint angle by recognition process depending on the parameters of real measured EMG signal. The real EMG signal is measured from full leg-extension to full leg-flexion by (3 sec) with slow motion and (1 sec) at fast motion. Root mean square (RMS) errors were calculated between the actual angle (measured by the trigonometric formula was applied with any human leg gives real EMG signal measurement) and the angle predicted by the neural network design. This design is simulated by using MATLAB Ver. R2010a, and satisfying results are obtained. That explains the ability of estimation of joint angle for human leg, where the RMS errors are obtained from (0.065) to (0.015) at fast speed leg flexion -extension and from (0.018) to (0.0026) at slow speed leg flexion-extension.

الخلاصة:تقنية قياس أشارة التحفيز العضلي باستخدام المتحسس السطحي إثناء تقلص عضلات الجسم البشري الذي يربط على الجلد المغطي للعضلة. هذا البحث يقدم تصميم لتخمين زاوية المفصل للساق البشري التي تحصل نتيجة انقباض – انبساط الساق عند الحركة البطيئة والسريعة. هذا التصميم يتكون من طورين الأول هو قياس أشارة التحفيز الحقيقة وإدخالها على عمليات عديدة كالتنقية والتكبير والتسوية مع أعلى قيمة للإشارة أما الطور الثاني فيضم تصميم شبكة عصبية صناعية وتدريبها لتخمين زاوية المفصل بالاعتماد على ثلاث خواص رئيسية ( عدد القمم في فترة محددة ، فترة الإشارة ، مستوى الإشارة ) لإشارة التحفيز للعضلات التي تسبب الحركة ( التقلص أو الانبساط ) وتصميم التخمين باستخدام الخلايا العصبية الصناعية يتضمن عملية التعليم والتعريف للإشارة التحفيز وعملية التخمين لقيمة الزاوية إثناء الحركة السريعة والتي قدرت بحوالي ثانية واحدة كحركة انقباض وانبساط وحوالي 3 ثانية كحركة بطيئة .تمت المقارنة بين درجة الخطأ في التخمين مع القياس الحقيقي لزاوية المفصل والتي حسبت بطريقة المثلثات، تمت محاكاة هذا التصميم باستخدام الماتلاب 2010a وحصلت على نتائج مرضية تبين إمكانية اعتماد هذا التصميم لقياس زاوية المفصل إثناء الحركة بالاعتماد على إشارة التحفيز العضلي لبعض العضلات المسببة لهذه الحركة حيث كانت نسبة الخطأ في الحركة البطيئة تتراوح ( 0.018) - (0.0026) وفي الحركة السريعة (0.065)- (0.015).


Article
Control on a 2-D Wing Flutter Using an AdaptiveNonlinear Neural Controller
السيطرة على رفرفة جناح ثنائي الأبعاد باستخدام مسيطرعصبي لا خطي متكيف

Loading...
Loading...
Abstract

An adaptive nonlinear neural controller to reduce the nonlinear flutter in 2-D wing is proposed in the paper. The nonlinearities in the system come from the quasi steady aerodynamic model and torsional spring in pitch direction. Time domain simulations are used to examine the dynamic aero elastic instabilities of the system (e.g. the onset of flutter and limit cycle oscillation, LCO). The structure of the controller consists of two models :the modified Elman neural network (MENN) and the feed forward multi-layer Perceptron (MLP). The MENN model is trained with off-line and on-line stages to guarantee that the outputs of the model accurately represent the plunge and pitch motion of the wing and this neural model acts as the identifier. The feed forward neural controller is trained off-line and adaptive weights are implemented on-line to find the flap angles, which controls the plunge and pitch motion of the wing. The general back propagation algorithm is used to learn the feed forward neural controller and the neural identifier. The simulation results show the effectiveness of the proposed control algorithm; this is demonstrated by the minimized tracking error to zero approximation with very acceptable settling time even with the existence of bounded external disturbances.

تم في هذا البحث اقتراح مسيطر عصبي لاخطي متكيف للسيطرة على الرفرفة لنموذج جناح ثنائي الأبعاد. تنشا المؤثرات اللاخطية في منظومة الجناح من النموذج الايرودينامي شبه المستقر والنابض ألالتوائي باتجاه التأرجح. تم تحديد المنطقة التي يكون فيها النظام غير مستقر من خلال فحص استجابته مع الزمن حيث تم إيجاد السرعة التي تبدأ عندها ظاهرة الرفرفة والتذبذب الدوري المحدد. تتكون هيكلية المسيطر من نموذجين هما الشبكة العصبية المحسنة لألمن(MENN) و بيرسبتون متعدد الطبقات (MLP) .لقد تم تأهيل النموذج (MENN) في مرحلتين هما مرحلة الخط المغلق ومرحلة الخط المفتوح لضمان تطابق مخرج النموذج العصبي مع مخرج منظومة الجناح وهو حركة التأرجحية والحركة العمودية لتكوين النموذج العصبي المعرف. تم تأهيل المسيطر العصبي الأمامي من خلال الخط المغلق ثم تم تحديث الأوزان لهذا المسيطر من خلال الخط المفتوح لإيجاد زاوية الخافقة المطلوبة التي تسيطر على حركة التأرجح والحركة العمودية.تم استخدام خوارزمية الانتشار الخلفي لتأهيل النموذجين. كانت نتائج المحاكاة لهذا المسيطر العصبي اللاخطي فعالة من خلال تقليل الرفرفة إلى صفر وبزمن استقرار مناسب مع وجود ضوضاء خارجية


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.

Listing 1 - 10 of 40 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (40)


Language

English (31)

Arabic and English (7)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2011 (40)