research centers


Search results: Found 13

Listing 1 - 10 of 13 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Design Neural Wireless Sensor Network Using FPGA
تصميم شبكة المتحسس اللاسلكي العصبي بواسطة أستخدام FPGA

Author: Ban M. Khammas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 9 Pages: 1641-1661
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Wireless sensor networks(WSN) are an exiting emerging technology thatscientists believe to become a part of every day life in the next few years. However, at this time many issues in wireless sensor networks remain unresolved. This paper studies the architecture of a neural wireless sensor network designed to identify technical condition of the base station of wireless sensor networks ,and this work presents an on-chip artificial neural networks(ANN) in a Field Programmable Gate Arrays (FPGA) system. In order to take maximum advantage of the distributed architecture of multiple NN systems is to providing a high degree of parallelism between NNs and, hence, a higher speed-up in relation to a sequential implementation. The goal of this work is to realize the hardware implementation of the base station of neural wireless sensor network using FPGAs to measure hamidi ty, temperature and light for the security system of an office

شبكات المتحسس اللاسلكي هي تكنلوجيا حديثة منبثقة يعتقد العلماء انها ستصبح جزء من الحياة اليومية خلال السنوات القليلة القادمة. و مع ذلك ، فأن هنالك عدة مشاكل في شبكات المتحسس اللاسلكي بقية غير محلولة. هذا البحث يقوم بدراسة تصميم معمارية شبكة المتحسس اللاسلكي العصبي لمعرفة الشروط التقنية للقاعدة الاساسية لشبكات المتحسس اللاسلكي . وان هذه ان . FPGA العملية ستتم بواسطة تمثيل الشبكة العصبية على الرقائق الالكترونية الممثلة بال الاستفادة من استخدام عملية التجزئة لمعمارية الشبكة العصبية هي للحصول على درجة عالية من التوازي بين الشبكة العصبية وبالتالي ستؤدي الى زيادة السرعة الخاصة بالتنفيذ المتعاقب. الهدف من هذا البحث هو البناء المادي للقاعدة الاساسية لشبكة المتحسس اللاسلكي العصبي باستعمال لبناء نظام حماية لمقر عمل ما و ذلك من خلال التحسس بالرطوبة و الحرارة و FPGA الضوء .


Article
Improved Feature Extraction Using Weightless Neural Networks(IWNC)

Author: Ikhlas Watan Ghindawi
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2012 Issue: 12 Pages: 244-253
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The weightless neural classifier (WNC) is based on the collective response of RAM-based neurons. The ability of producing prototypes, analog to unconstrained images, from learned categories, was first introduced in the (IWNC) model. By counting the frequency of write accesses at each RAM neuron during the training phase, it is possible to associate the most accessed addresses to the corresponding input field contents that defined them. This work is about extracting information from such frequency counting in the form of fuzzy rules as an alternative way to describe the same images produced by (IWNC) as logical prototypes.

المصنف العصبي العديم الوزن ( اللاموزون ) يعتمد على الاستجابة المشتركة للاعصاب المعتمدة على ذاكرة الوصول العشوائي ( الذاكرة المؤقتة) . ان امكانية انتاج نماذج اولية تناضرية للصور غير المقيدة من تصانيف معلومة قد تم تقديمها بنموذج تحسين ميزة الاستخراج باستخدام الشبكات العصبية اللاموزونة ( عديمة بحساب تردد الكتابة على كل ذاكرة وصول عشوائية خلال طور التدريب . بالامكان ربط معظم عناوين الوصول مع محتويات مجال الادخال المناضرة . هذا البحث حول استخراج معلومات من قياسات التردد بشكل قواعد غامضة كطريقة بديلة لوصف نفس الصور المنتجة بواسطة تحسين ميزة الاستخراج باستخدام الشبكات العصبية اللاموزونة ( عديمة الوزن ) كنموذج اولي منطقي .

Keywords

Weightless --- Neural --- Networks --- IWNC


Article
The New Intelligent System for the Protection of E-learning from Penetration
نظام جديد ذكي لحماية التعلم الإلكتروني من الاختراق

Loading...
Loading...
Abstract

This paper focuses on the design new intelligent system to prevent the e-learning from attack. electronic learning (e-learning) systems are becoming widely used tools for distance education/training and enhancement of regular in-person programs, of the importance of e-learning and the role of effective senior he had shown during the past few years needed to protect it from penetration and unauthorized access. We designed a defense system increases the defensive power of the educational site to protect it from any attacks and this increases the reliability of education and pay it forward. Using Artificial neural networks, which is one of the areas of artificial intelligence, design a system that has much to distinguish between this is a right to access to information or not depending on the properties is challenging and can be of these properties are similar for each person characteristics that are different from each other. Thus we have obtained an education system that drives the scientific enterprise secretary and the result of this artificial system with excellent is a penetration rate of non-existent.

تركز هذه الورقة على نظام التصميم الذكي الجديد لمنع التعلم الإلكتروني من الهجوم. التعلم الإلكتروني (التعليم الإلكتروني) نظم أصبحت الأدوات المستخدمة على نطاق واسع للتعليم عن بعد / التدريب وتعزيز العادية في شخص برامجها، لأهمية التعليم الإلكتروني ودور كبار الفعال الذي قد أظهرت خلال السنوات القليلة الماضية لحاجة حمايتها من الاختراق والوصول غير المصرح به. قمنا بتصميم نظام دفاعي يزيد من القوة الدفاعية للموقع التعليمية لحمايتها من أي هجمات، وهذا يزيد من موثوقية التعليم ودفعها إلى الأمام. باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، والتي هي واحدة من مجالات الذكاء الاصطناعي، وتصميم نظام تملك كثيرا من التمييز بين هذا هو الحق في الحصول على المعلومات أم لا اعتمادا على الخصائص هي صعبة ويمكن أن يكون من هذه الخصائص هي مماثلة لكل خصائص الشخص التي تختلف عن بعضها البعض. وبالتالي لقد حصلنا على نظام التعليم الذي يدفع وزير المشاريع العلمية ونتيجة لهذا النظام الاصطناعي مع ممتازة هو معدل تغلغل غير موجودة.


Article
Control on 3-D Fixable Wing Flutter Using an Adaptive Neural Controller
السیطرة على رفرفة جناح يثلاث الأبعاد باستخدام مسیطر عصبي متكیف

Authors: Mauwafak Ali Tawfik --- Mohammed Idris Abu-Tabikh --- Hayder Sabah Abd Al-Amir
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 16 Pages: 2858-2874
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

An adaptive neural controller to control on flutter in 3-D flexible wing isproposed. The aeroelastic model was based on the coupling between structure-of theequivalent plate (wing) and the aerodynamic model that is based on a hybrid unsteadypanel methodTime domain simulations were used to examine the dynamic aeroelasticinstabilities of the system (e.g. the onset of flutter and limit cycle oscillation). Thestructure of the controller consists of two models namely modified Elman neuralnetwork (MENN) and feedforward multi-layer Perceptron (MLP). The MENN modelis trained with off-line and on-line stages to guarantee that the outputs of the modelaccurately represent the plunge motion of the wing and this neural model acts as theidentifier. The feedforward neural controller is trained off-line and adaptive weightsare implemented on-line to find the generalized control action (function of additionlift force), which controls the plunge motion of the wing. The general backpropagation algorithm is used to learn the feedforward neural controller and theneural identifier. The simulation results show the effectiveness of the proposedcontrol algorithm; this is demonstrated by the minimized tracking error to zeroapproximation with very acceptable settling time.

تم ف ي ھ ذا البح ث اقت راح مس یطر عص بي متكی ف للس یطرة عل ى الرفرف ة لنم وذج جن اح م رنثلاثي الأبعاد. ينب نموذج المرونة الھوائیة على مبدأ التزاوج بین نموذج الصفیحة المكافئ ة (الجن اح)و النم وذج ال دینامكي الھ وائي ال ذي ت م اس تخدام طریق ة الأش رطة غی ر المس تقرة الھجین ة. ت م تحدی دالمنطقة التي یكون فیھا النظام غیر مستقر من خلال فحص استجابتھ مع الزمن حیث تم إیجاد السرعةالتي تبدأ عندھا ظاھرة الرفرفة والتذبذب الدوري المح دد. تتك ون ھیكلی ة المس یطر م ن نم وذجین ھم القد تم تأھی ل نم وذج . (MLP) و بیرسبترون متعدد الطبقات (MENN) الشبكة العصبیة المحسنة لألمنف ي م رحلتین ھم ا مرحل ة الخ ط المغل ق ومرحل ة الخ ط المفت وح لض مان تط ابق مخ رج (MENN)النموذج العصبي مع مخرج منظومة الجناح وھو الحركة العمودیة لتكوین النموذج العصبي المعرف.تم تأھیل المسیطر العصبي الأمامي من خلال الخط المغلق ث م ت م تح دیث الأوزان لھ ذا المس یطر م نخلال الخط المفتوح لإیجاد فعل المسیطر العام(الذي ھو دالة قوة رفع إضافیة) المطلوب للسیطرة علىالحركة العمودیة.تم استخدام خوارزمیة الانتشار الخلفي لتأھیل النموذجین. كانت نت ائج المحاك اة لھ ذاالمسیطر العصبي فعالة من خلال تقلیل الرفرفة إلى صفر وبزمن استقرار مناسب .


Article
Design and Performance Analysis of Building Monitoring System with Wireless Sensor Networks
تصميم وتحليل أداء نظام مراقبة المبنى مع شبكات الإستشعار اللاسلكية

Authors: Mohammed A. Abdala محمد احمد عبدالله --- Alaa Mohammed Salih علاء محمد صالح
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2012 Volume: 53 Issue: 5 Pages: 1097-1102
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The Wireless Sensor Network (WSN) provides a potential technique for monitoring the indoor environment. The proposed system consists of several wireless sensor nodes that are deployed in a building in addition to a local server hosting web base application for storing sensing data. The widely adopted standard for wireless sensor network platform is the IEEE 802.15.4/ ZigBee. It is considered as the “technology of choice” due to low-power, cost-effective communication and the reliability it provide. This paper will simulate and explore the performance of ZigBee using OPNET Modeler 14.5. The paper will study and analyze various parameters that include changing the network topology, number of nodes and different performance parameters such as network delay, throughput, and others. The web base application is designed to interact with a WSN, allowing a user to consult sensor states and receive sensor alerts. Sensor alerts will be received when a sensor's threshold value exceeds the limit. Therefore, the user will be notified whenever there are changes in the WSN. The web base application system allows the manager or owner of building to remote monitoring sensing data via Internet by using a web browser.

إن شبكات الاستشعار اللاسلكية توفر تقنية ممكنة لمراقبة البيئة الداخلية. ان النظام المقترح يتكون من عدة عقد استشعار لاسلكية توزع في البناية بالإضافة إلى خادم محلي يستضيف تطبيق الويب لتخزين بيانات الاستشعار. إن المعيار المستخدم بصورة واسعة لشبكات الاستشعار اللاسلكية هو الزكبي (IEEE802.15.4 / ZigBee). حيث يعتبر هذا المعيار "التكنلوجيا المختارة" لما يوفره من استهلاك قليل للطاقة، فعالية من حيث تكلفة الاتصال و الموثوقية. هذه الدراسة تحاكي وتكشف أداء هذا المعيار (ZigBee) باستخدام برنامج (OPNET Modeler 14.5) إضافة إلى دراسة مجموعة مختلفة من المعاملات تتضمن تغيير طوبولوجيا الشبكة، عدد العقد ومقاييس أداء مختلفة مثل تلكؤ الشبكة، كمية نقل البيانات، وغيرها. لقد تم تصميم تطبيق الويب ليتفاعل مع شبكات الاستشعار اللاسلكية، سامحاً للمستخدم معرفة حالة العقد واستلام تنبيه الاستشعار. إن تنبيه الاستشعار يستلم في حالة تجاوز قيم الاستشعار تتجاوز القيمة المحددة أو الطبيعية،وعند ذلك يتم تبليغ المستخدم متى ما يحدث تغيير على شبكات الاستشعار اللاسلكية. كذلك فأن تطبيق الويب سيسمح لمدير أو مالك البناية مراقبة بيانات الاستشعار عن بعد عن طريق الانترنت باستخدام متصفح الويب.


Article
Dates piece classification using Run-Length method with Back propagation neural network

Authors: Khulud Mohammed Gazi --- Abdul rahman Finjan Shindi
Journal: journal of the college of basic education مجلة كلية التربية الاساسية ISSN: 18157467(print) 27068536(online) Year: 2012 Volume: 18 Issue: 75 Pages: 221-228
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

There are many type of dates, in this research we will use the run-length method to extract the feature of these type of dates and then use one of classifying method (BPNN) to classify the type of dates.


Article
A Hybrid Neural Based Dynamic Branch Prediction Unit
وحدة ديناميكية هجينة للتنبؤ بالتفرعات باستخدام الشبكات العصبية

Author: Gheni A. Ali
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 6 Pages: 1066-1081
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Modern high performance processor architectures have come to depend uponhighly pipelined operation in order to achieve improvements in operating speed. As a result, the cost associated with flushing the pipeline and refilling it when a branch instruction is mis-predicted can significantly impact processor performance. Many schemes, from the extremely simple to the highly complex, have been proposed toimprove branch prediction accuracy. Conventional two-level branch predictors predict the outcome of a branch either based on the( local branch history) information, comprising the previous outcomes of a single branch (intra-branch correlation), or based on the (global branch history) information, comprising the previous outcomes of all branches (inter-branch correlation). The mispredictionrates for these predictors are very high when they predict branch instructions with hybrid correlations. In this paper we suggest a hybrid perceptron based predictor which employs up to 31-bits of both local and global branch history information to minimize the misprediction rates. The software written for simulation and testingshows that the suggested hybrid predictor achieves a high accuracy. Our results shows that the best response of the predictor is obtained on history length of 16- bits.


Article
Comparison of Four Neural Network Learning Methods Based on Genetic Algorithm for Non-linear Dynamic Systems Identification
مقارنة تدريب اربعة شبكات عصبية مبنية على GA في مطابقة الانظمة الديناميكية غير الخطية

Author: Dr. Rafid Ahmed Khalil د. رافد أحمد خليل
Journal: AL-Rafdain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 122-132
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract Non-linear dynamical systems are difficult to control due to the model uncertainties and external disturbances that may occur in these systems. This paper addresses the problem of identification using dynamic neural networks (DNNs) based on genetic algorithm (GA) for nonlinear dynamic systems. Four different dynamic neural networks are used for identification of the same nonlinear dynamic system, using the genetic algorithm (GA) to train the Layer-Recurrent Network (LRN), Focused Time-Delay Neural Network (FTDNN), the Elman Network, and Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous inputs (NARX). The simulation results show the generalization ability of the four dynamic neural networks which provide the high precision of model of the nonlinear dynamic system. Also this paper illustrates the advantages and disadvantages of the different dynamic neural networks trained by GA.Keywords: Dynamic Neural Networks, Nonlinear system identification, genetic algorithm.

ملخص من الصعب التحكم في الانظمة الديناميكية الغير خطية بسبب عدم وضوح النموذج (model) والتاثيرات السلبية الخارجية التي تؤثر على هذه الانظمة. هذا البحث يناقش مسالة مطابقة (Identification) للانظمة الغير خطية الديناميكية باستخدام الشبكات العصبية الديناميكية DNNs والمبنية على الخوارزمية الجينية (GA) .استخدمت اربعة شبكات عصبية هي شبكة LRN,شبكة FTDNN ,شبكة Elman ,وشبكة NARX. نتائج المحاكات وضحت التعميم التي تمتلكها الشبكات العصبية الديناميكية المستخدمة.بالاضافة الى الدقة العالية في نمذجة او تطابق النظام الديناميكي الغير خطي.ايضا وضح هذا البحث مزايا ومساوئ الشبكات العصبية الديناميكية الاربعة باستخدام طريقة التدريب المبنية على الخوارزمية الجينية (GA).


Article
Design and Simulation of Proportional-Derivative Controller of A Servo Systems Based on Fuzzy Logic and Hybrid Fuzzy Neural

Author: Laith Ali Abdul-Rahaim
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 1 Pages: 243-257
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In the past few years, fuzzy-rule-based modeling has become an active research field because of its good merits in solving complex nonlinear system identification and control problems. A servo system (SS) is a class of a nonlinear position system that needs to be positioned accurately and fastly on a commanded position. The strategy followed in this paper in designing digital controller for such system; first building a neuro-model that represents the open loop servo system. This is accomplished by sufficiently collecting input-output data and used it off-line to build the neural network that will represent the plant for the second design stage. Second design fuzzy controller through NN simulation to reach the required closed –loop behavior. The design technique is based on the adjustment of the scale factors, rule base and membership functions of the controller; it and was accomplished by fine tuning and heuristic corrections linked to the knowledge of the process to be controlled. For the specified plant, there are certain parameters, which produce a well-controlled response.

أصبحت النمذجة المعتمدة على استخدام قواعد البيانات الضبابية (fuzzy rule base ) من المجالات الفعالة وذلك بسبب مميزاتها الجيدة في حل معضلات السيطرة والتعرف على معلمات المنظومة غير خطية. أن منظومة المؤازرة هي نوع من أنواع المنظومات الغير خطية والتي تتطلب السيطرة على خرج المنظومة، الموقع المطلوب بدقة وسرعة عالية. إن الإستراتيجية المعتمدة في هذا البـحث لتصميم المسـيطر الرقمي الضبابي (controller digital fuzzy logic) للسيطرة على منظومة المؤازر تعتمد على اولا": بناء نموذج عصيبي (neuro-model ) والذي يمثل المنظومة المؤازرة المفتوحة (open-loop s.s) ويتطلب ذلك معرفة بيانات الإدخال والإخراج لتلك المنظومة، حيث تستخدم تلك البيانات لبناء شبكة عصيبية منفصلة (off-line) لتمثيل المنظومة (plant) لمرحلة التصميم اللاحقة. ثانيا": تصميم المسيطر الضبابي من خلال التمثيل باستخدام الحاسوب للحصول على الاستجابة المطلوبة للدارة المغلقة ( closed-loop). تعتمد تقنية التصميم على تنظيم عوامل القياس (scale factors) والدوال العضوية (membership functions ) للمسيطر الذي تم بـناءه باستـخدام التنغـيم الدقـيق والتصـحيحات المـؤرخة (heuristic corrections ) المرتبطة بمعرفة النظام المراد السيطرة عليه. ومن الجـدير بالذكر أن لكل منظومة هنـاك معلمات خاصة تحقق الاستجابة المطلوبة.


Article
A Neural Network Model to Predict Ultimate Strength of Rectangular Concrete Filled Steel Tube Beam – Columns
نموذج كبشة عصبیة لتقدیر المقاومة القصوى للجسور-الأعمدة المكو نّة من أنبوب حدیدي ذي مقطع مستطیل الشكل مملوء بالخرسانة

Authors: Ahmed Sagban Saadoon --- Kadhim Zuboon Nasser --- Ihsan Qasim Mohamed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 19 Pages: 3328-3340
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, a model for predicting the ultimate strength of rectangularconcrete filled steel tube (RCFST) beam-columns under eccentric axial loads hasbeen developed using artificial neural networks (ANN). The available experimentalresults for (111) specimens obtained from open literature were used to build theproposed model. The predicted strengths obtained from the proposed ANN modelwere compared with the experimental values and with unfactored design strengthspredicted using the design procedure specified in the AISC and Eurocode 4 forRCFST beam-columns. Results showed that the predicted values by the proposedANN model were very close to the experimental values and were more accuratethan the AISC and Eurocode 4 values. As a result, ANN provided an efficientalternative method in predicting the ultimate strength of RCFST beam-columns.

ان الھدف الرئیسي من الدراسة الحالیة ھو بناء شبكة عصبیة صناعیة لتقدیر مقاوم ة الجس ور-الأعمدة المكو نّة من أنب وب حدی دي ذي مقط ع مس تطیل الش كل ممل وء بالخرس انة والمعرضّ ة إل ىأحم ال ض غط لامركزی ة. وق د اس تعملت النت ائج المختبری ة ل ( 111 ) عینّ ة (مستخلص ة م ن بح وثةقباس) في بناء الشبكة المقترحة. وقورنت القیم المقدّ رة من ھذه الشبكة مع القیم المختبریة ومع القیملق د أظھ رت .Eurocode و 4 AISC المحسوبة على ضوء شرط التصمیم في الكودین العالمیینالنتائج أ ا نل قیم المقدّ رة من الشبكة المقترحة كان ت قریب ة ج دا م ن الق یم المختبری ة وكان ت أدق م نالقیم المحسوبة حسب مواصفات الكودین المذكورین. وبالتالي فانھ م ن الممك ن اس تخدام الش بكاتالعصبیة في تقدیر مقاومة مثل ھذا النوع من الجسور-الأعمدة.

Listing 1 - 10 of 13 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (13)


Language

English (12)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2012 (13)