research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Image Recognition Using Artificial Neural Networks with Particle Swarm Optimization Based on Hardware FPGA
تمییز الصور بواسطة الشبكات العصبیةِ الاصطناعیة وامثلیة الحشد الجزیئي المنفذة عملیا بمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة

Authors: Hanan A. R. Akkar حنان عبد الرضا عكار --- Muthana Khallil Ibrahim مثنى خلیل ابراھیم
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2012 Issue: 17 Pages: 1-17
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a medical image recognition using Artificial Neural Networks(ANN) trained by Particle Swarm Optimization based on hardwareimplementation of Field Programmable Gate Array (FPGA) is presented, wherethe adaption of the Artificial Neural Network (ANN) weights using ParticleSwarm Optimization (PSO) was proposed as a mechanism to improve theperformance of ANN. Also in this paper, Hardware Design of ANN platform(HDANN) is proposed to evolve the architecture ANN circuits using FPGAspartan3board (XSA-3S1000).The HDANN design platform creates ANN design files using WebPACKTMISE10.1 program, which are converted into device-dependent programmingfiles for eventual downloading into FPGA device by using GXSLOAD programfrom the XSTOOLS programs.

في ھذا البحث تدریب الشبكات العصبیة الاصطناعیة باستخدام أمثلیة الحشد الجزیئي لتمییز الصور الطبیةوذلك لتحسین أداء الشبكات العصبیة FPGA وتنفیذھا عملیا بواسطة كارت مصفوفة البوابات القابلة للبرمجةلتمثیل FPGA الاصطناعیة. أیضا تم في ھذا البحث استخدام الكارت العملي لمصفوفة البوابات القابلة للبرمجةأن یدعم إعادة FPGA وذلك بسبب السرعة و قابلیة إعادة البرمجة. یمكن لل ،PSO المدربة باستخدام ANNباستخدام (HDANN) التشكیل او التصمیم اللازمة لتمثیل الشبكة العصبیة. تم التنفیذ العملي للشبكات العصبیة.FPGA-spartan3 board (XSA3S1000)FPGA-spartan3 board (XSA- بإستخدام ANN لتمثیل (HDANN) تم في ھذا العمل اقتراحISE بإستخدام برنامج 10.1 ANN حیث یتم إنشاء الملفات الخاصة بتصمیم HDANN 3. بإستخدام S1000)FPGA التي یتم تحویلھا إلى ملفات البرمجة التي یعتمد علیھا في نھایة المطاف لتحمیلھا الى ،WebPACKTM.XSTOOLS من مجموعة برامج GXSLOAD بإستخدام برنامج

Keywords

ANN --- PSO --- FPGA --- Medical Image


Article
Modeling of Corrosion Rate Under Two Phase Flow in Horizontal Pipe Using Neural Network

Authors: Yousif Khalaf Yousif يوسف خلف يوسف --- Fadhil Sarhan Kadhim فاضل سرحان كاظم
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 7 Pages: 876-885
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The present study develops an artificial neural network (ANN) to model an analysis and a simulation of the correlation between the average corrosion rate carbon steel and the effective parameter Reynolds number (Re), water concentration (Wc) % temperature (T o) with constant of PH 7 . The water, produced fom oil in Kirkuk oil field in Iraq from well no. k184-Depth2200ft., has been used as a corrosive media and specimen area (400 mm2) for the materials that were used as low carbon steel pipe. The pipes are supplied by Doura Refinery . The used flow system is all made of Q.V.F glass, and the circulation of the two –phase (liquid – liquid ) is affected using a Q.V.F pump .The input parameters of the model consists of Reynolds number , water concentration and temperature. The output is average corrosion rate .The performance of the two training algorithms, gradient descent with momentum and Levenberg-Marquardt, are compared to select the most suitable training algorithm for corrosion rate model. The model can be used to calculate the average corrosion rate properties of carbon steel alloy as functions of Reynolds number, water concentration and temperature. Accordingly, the combined influence of these effective parameters and the average corrosion rate is simulated. The results show that the corrosion rate increases with the increase of temperature, Reynolds number and the increase of water concentration.

في الدراسة المقدمة، قد تم تطوير نموذج شبكة عصبية اصطناعية (ANN)لتحليل ومحاكاة للعلاقة ما بين متوسط معدل تآكل الكربون الصلب والعوامل المؤثرة وهي ( عدد رينولد وتركيز المياه ودرجة الحرارة ) بثبات PH . الماء المستخدم بالدراسة هو الماء المنتج مع النفط في حقل النفط في كركوك في العراق برقم k184-Depth2200ft. و قد تم استخدام وسط للتآكل ومنطقة العينة (400 mm2 ) على المواد التي تستخدم الانابيب الفولاذية ذات الواطئ والتي توفرها مصفاة الدورة وقد تم استخدام نظام التدفق بواسطة Q.V.F الزجاجي وتدوير ثنائي الطور ( سائل – سائل ) باستخدام مضخة Q.V.F ، عوامل الادخال للنموذج المقترح كانت رقم رينولدز و تركيز الماء ودرجة الحرارة والناتج الخارج من النموذج هو معدل التأكل . الاداء لطريقتي تدريب الشبكة الاصطناعية وهما ( هبوط الانحدار مع الزخم و ليفن بيرك ماركورت) قورن لاختيار طريقة التدريب الاكثر ملائمة للنموذج معدل التأكل ويمكن استخدام هذا النموذج لحساب خواص معدل التأكل لسبيكة الفولاذ كاربون كمعادلة مع معامل رينولد وتركيز المياه ودرجة الحرارة . التأثير المتراكب لهذه العوامل المؤترة مع معدل التأكل تم تمثيله حيث بينت النتائج ان معدل التأكل يزيد بزيادة هذه العوامل المذكورة انفا .

Keywords

Corrosion rate --- Two phase flow --- ANN --- Modeling


Article
A Proposed System for Sound Retrieval Using MAS and ANN
نظام مقترح لاسترجاع الصوت بأستخدام نظام متعدد الوكلاء والشبكات العصبيه الاصطناعية

Authors: Abeer Tariq --- Ikhlas khalaf --- shatha habeeb
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 14 Pages: 2480-2492
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

As the use of sounds for computer interfaces, electronic equipment andmultimedia contents, has increased, the role of sound design tools has becomemore important. In sound retrieval, picking one sound out from huge data istroublesome for users because of the difficulty of simultaneously listening to pluralsounds and sometimes there are difficulties with speech and sound recognition.Consequently, an efficient retrieval method is required for sound databases.This research proposes a system aim to deal with sound retrieval in both twocases: authenticity and normal. In the first case, authenticity, two algorithms hasbeen develop one for building the authentication database and the second deal withuser sound sample to retrieve the matched authenticated samples. In the secondcase normal we develop algorithm to deal with user sound sample to retrieve all thematched samples. Many techniques used in this proposed system such as ArtificialNeural Network (ANN), Data Encryption Standard (DES), Multi Agent System(MAS) and Fourier transformation (FT). Using these combinations of advancedand adaptive techniques supports the system to be reliable, secure and parallel.

مع زيادة اهمية الاصوات في حقل الحاسوب والمعدات الالكترونيه والمحتويات المتعددة الوسائط ،اصبح دور ادوات تصميم الصوت اكثر اهميه. عند استرجاع الصوت فان عملية الاختيار من بين كميه هائله من البيانات تكون عمليه شاقه للمستخدمين بسبب صعوبة الاستماع لعدة اصوات معا وفي بعض الاحيان توجد هناك صعوبات في تمييز مختلف الاصوات. بناءا على ذلك نحتاج الى وسيله فعاله لاسترجاع قواعد البيانات السليمه. هذا البحث يقترح نظام يهدف لتعامل مع نظام استرجاع الصوت في كلا الحالتين:الامنية (التخويل) وبدون امنية (الطبيعيه) في الطريقه الاولى البحث طور خوارزميتان الاولى تبنيقاعدة البيانات والثانيه للتعامل مع عينة صوت المستخدم لاسترجاع عينة الصوت الاصليه المطابقه اما الحاله الثانيه الطبيعيه فالبحث طور خوارزميه للتعامل مع عينة المستخدم واسترجاع كل العينات المطابقه. وقد تم استخدام العديد من التطبيقات في النظام المقترح مثل الشبكات العصبية وطريقة التشفير المسماة تشفير البيانات القياسية ونظام متعدد الوكلاء والتحويل بطريقة فورير. وباستخدام هذه التقنيات المتكيفة والمتقدمة تم دعم النظام ليكون موثوق ومعول عليه ويتسم بالامنية ويعمل بشكل متوازي.

Keywords

sound retrieval --- authentication --- MAS --- ANN --- FT --- DES.


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
Modeling and Control of pH Process for Weak Acid-Weak Base System

Authors: Karima M. Butrus --- Hayder A. Mohsin --- Ali R. Mohammad Jawad
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 1 Pages: 51-66
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper studies the model and control of pH neutralization process of waste watersystem using different control schemes. An experimental investigation was conducted forthe dynamic behavior of neutralization process of waste water in a continuous stirred tankreactor (CSTR).A dynamic model for pH neutralization process in a continuous stirred tank reactor(CSTR) is described by a first order plus dead time (FOPDT).The pH value is calculated by solving the charge balance of the mixture. Good agreementis obtained between the simulated and experimental responses. However, a smalldifferences between the responses due to the error in the measurements.The conventional feedback control was studies in this work and the controllerparameters was tuned by Ziegler-Nichols reaction curve method to find the best values ofproportional gain (Kc), integral time (t I) and derivative time (t D). Artificial NeuralNetwork Model Predictive Control (ANN MPC) was used as another strategy to comparewith above strategy.The ANN controller was compared with conventional controller and it was found thatANN controller provides better control for the set point changes with low settling timeand lower overshoot. Whereas the conventional controller provides sluggish behavior inset point change. Also it was found that the ANN controller provides better response toregulated change than the conventional controllers where the PI and PID controllersprovide sluggish disturbance responses because the approximate FOPTD model hasrelatively small time delay. As non-linear process the conventional feedback controllerwas unable to control this system adequately.

یتن اول ھ ذا البح ث دراس ة النم وذج الریاض ي و الس یطرة عل ى عملی ة التع ادل للدال ة الحامض یھ للم اءالملوث باستخدام نوعین من المسیطرات. وقد تم إجراء التجارب العملیة لاختب ار الس لوك ال دینامیكي لعملی ةالمعادلة للماء الملوث في المفاعل الكیمیاوي ذي الخلط المستمر.المودی ل ال دینامیكي لعملی ة التع ادل ف ي المفاع ل الكیمی اوي ذي الخل ط المس تمر وص ف بواس طة معادل ة م نالدرجة الاولى مع زمن تاخیر. قیمة الدالة الحامضیة حسبت م ن خ لال موازن ة الش حنات الس البة و الموجب ةلخلیط من حامض ضعیف و قاعدة ضعیفھ. تم الحصول على توافق جید ب ین ا لنت ائج العملی ة والنظری ة وك انھناك اختلاف بسیط سببھ الخطأ في قراءة جھاز القی اس (قط ب الھی دروجین ). الس یطره التقلیدی ھ درس ت ف يلأیج اد (Ziegler- Nichols reaction curve) ھ ذا العم ل و ت م تض بیط مغی رات الس یطره بطریق ةأفض ل ق یم لمغی رات المس یطرات التقلیدی ة . مس یطر الش بكات العص بیھ أس تخدم كس تراتیجیھ للمقارن ھ م عالمس یطرات التقلیدی ة . لق د تم ت المقارن ھ ب ین الس یطرة التقلیدی ھ و س یطرة الش بكات العص بیھ و ق د وج د ب انset point و disturbance مس یطر الش بكات العص بیھ یزودن ا بافض ل س یطره للتغی ر الحاص ل ف يحیث یصل النظام ال ى حال ة الاس تقرار بأق ل وق ت بینم ا المس یطر التقلی دي یص ل ال ى حال ة الاس تقرار بوق تلذلك فالمس یطر التقلی دي غی ر ق ادر عل ى الس یطرة (High non linear) اطول. ھذه العملیة غیر خطیةعلى ھذه الأنظمة بشكل ملائم.


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
Conjugate Gradient Algorithm as Improvement Neural Network
خوارزمية الـتدرج المتـرافق كشبكة عـصـبـية محسنة

Authors: Nidhal H. al-Assady نـضال حسين الاسـدي --- Shatha A. M. شذى عـبـد الله محمـد
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2012 Volume: 17 Issue: 4 Pages: 249-256
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

Artificial neural networks are once applications of artificial intelligence; in this paper devised delta learning rule by using the behavior of conjugate gradient algorithm (which consider once of traditional methods for solving nonlinear optimization problems), depending on a appropriate learning ratio(c).Finally, a neural network with high speed and of a supervised type was obtained, in general this mathematical style proposed as a neural network proved to be efficient with regard the results for different letters, comparing with results of standard delta rule.

تُعد الشبكات العصبية الاصطناعية احد تطبيقات الذكاء الاصطناعي, حيث تم تحسين (Delta learning rule) كشبكة عصبية باستخدام أسلوب خوارزمية التدرج المترافق (والتي تعد واحدة من الطرق التقليدية لحل مسائل الامثلية اللاخطية) وبالاعتماد على نسبه تعلم ملائمة للشبكة المستحدثة. وأخيراً تم الحصول على شـبــكـه عـصـبـيـه ذات ســــرعة عــــالــيـــة ومــن نـــــوع Supervised. والــنتـائــج الحـسـابـيـة بـشـكل عــام تـبـيـن كـفـاءة الــشـبكة المـقـتـرحـة عـند تـطـبـيقـهـا لـعدة إدخالات من الحــروف, بعد مقارنتها مع نتائج الشبكة الأصلية. الكلمات ألمفتاحيه: الشبكات العصبية الاصطناعية, خوارزمية التدرج المترافق, قاعدة دلتا للتعلم, الأحرف الانكليزية.


Article
Prediction of Ultimate Soil Bearing Capacity for Shallow Strip Foundation on Sandy Soils Using (ANN) Technique

Authors: Zainal, Abdul Kareem Esmat --- Al_Saidi, A'amal امال السعيدي
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2012 Volume: 7 Issue: 3 Pages: 1-9
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Bearing capacity of soil is an important factor in designing shallow foundations. It is directly related to foundation dimensions and consequently its performance.The calculations for obtaining the bearing capacity of a soil needs many varying parameters, for example soil type, depth of foundation, unit weight of soil, etc. which makes these calculation very variable–parameter dependent. This paper presents the results of comparison between the theoretical equation stated by Terzaghi and the Artificial Neural Networks (ANN) technique to estimate the ultimate bearing capacity of the strip shallow footing on sandy soils. The results show a very good agreement between the theoretical solution and the ANN technique.Results revealed that using ANN gave a very high correlation factor associated with the results obtained from Terzagih’s equation, besides little computation time needed compared with computation time needed when applying Terzagih’s equation

قابلية تحمل التربة للأحمال من العوامل المهمة التي نحتاجها في تصميم الأسس الضحلة لما لها من تأثير على أبعاد التصميم وبالتالي على أدائه بشكل مباشر.ان عملية احتساب تحمل التربة تحتاج إلى عدة عوامل وتشمل متغيرات كثيرة مثل نوع التربة، عمق الأساس، وحدة الوزن للتربة، ...الخ. مما يجعل احتساب تحمل التربة من المقادير المتغيرة بشكل كبير تبعا للعوامل المذكورة.لهذا تم تصميم موديل باستخدام الشبكات العصبية لحساب قابلية تحمل التربة يغني عن اجراء الحسابات المعقدة وتمت المقارنة بين نتائجها والنتائج المستحصلة من استخدام المعادلات النظرية حيث اظهرت النتائج توافق كبير جدا فيما بينها يضاف الى ذلك التوفير الكبير في الوقت اللازم لاجراء الحسابات باستخدام طريقة الشبكات العصبية مقارنة مع الطرق التقليدية.


Article
Ultrasound Pregnancy Images Classification Using Artificial Neural Network
تصنيف صور الاشعة الفوق الصوتية للحمل باستخدام شبكة عصبية اصطناعية

Authors: laheeb M. Ibrahim لهيب محمد الزبيدي --- Susan H. Mohammad
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2012 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 204-210
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

This research introduces an automatic ultrasound human pregnancy images classification (male or female) system using artificial neural network to classify the pregnancy images. An automatic ultrasound human pregnancy images system consists of three Modules: The first is preprocessing ultrasound images (noise removing , image normalization and segmentation), second is feature extraction module then pregnancy classification module. After preprocessing, features extracting by using kernel principal component analysis (kernel PCA) after that, Elman neural network is used to a classify training and testing these pregnancy images. The system produces promising results for pregnancy images classification.

يقدم هذا البحث نظام آلي لتصنيف صور الحمل للجنس البشري ( ذكر او انثى ) باستخدام شبكة عصبية اصطناعية لتصنيف صور الحمل . النظام الآلي للأشعة الفوق الصوتية لصور الحمل الانساني يتكون من ثلاث وحدات : الوحدة الاولى هي معالجة اولية لصور الاشعة الفوق الصوتية ( ازالة الضوضاء ، تطبيع وتقطيع) والثانية استخلاص الخواص والاخيرة تصنيف صور الحمل .بعد المعالجة الاولية لصور الاشعة الفوق الصوتية يتم استخلاص الخواص باستخدام تحليل مركبة النواة الأساسية (kernel PCA ) بعد ذلك ، استخدام شبكة ايلمان العصبية الاصطناعية لتصنيف وتدريب واختبار هذه الصور. يقدم النظام نتائج واعدة لتصنيف صور الحمل .


Article
Stability of Back Propagation Training Algorithm for Neural Networks
أستقـراريـة خـوارزميـة التدريب المرتد للشـبكات العـصبيـة

Author: Luma. N. M. Tawfiq* لمى ناجي محمد توفيق*
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2012 Volume: 9 Issue: 4 Pages: 713-719
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we derive and prove the stability bounds of the momentum coefficient µ and the learning rate η of the back propagation updating rule in Artificial Neural Networks .The theoretical upper bound of learning rate η is derived and its practical approximation is obtained

يتضمن البحث اشتقاق وبرهان حدود أو الفترة التي ينتمي إليها ثابت العزم µ ومعدل التعلم η لقاعدة التدريب المرتد في الشبكات العصبية الصناعية كذلك يتضمن البحث اشتقاق القيد الأعلى لمعدل التعلم η نظريا والقيمة التقريبية عمليا.

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

English (8)

Arabic (2)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2012 (12)