research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Modeling Soil Temperature at different depths and times as a function of some climatic data Using Artificial Neural Network
نمذجة درجات حرارة التربة على اعماق واوقات مختلفة بدلالة بعض المعلومات المناخية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Authors: عصام محمود محمد --- 2شهلة عبدالوهاب عبدالقادر --- 3نجم عبدالله عبدالقادر
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2012 Issue: المؤتمر العلمي الثاني لكلية الزراعة Pages: 1240-1250
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, implementation of artificial neural network model has been used to estimate soil temperatures at various depths and different measuring times, as a function of mean air temperature, number of sunshine hours, radiation, for any day of the year.ANN (artificial neural network ) of back propagation and fitness algorithms models . The data of soil temperature is taken from research department of soil and water / Nineveh province for the period from 1980 to 1983 and it include daily measurements of soil at depths of 5,10, 20, 30,50 and 100 cm and for three periods at 9, 12 and 15 clock for cultivated and bare soil. The data of two years was used to learn the network and the data of one year was used to test the network and compare its output with the measured data, three performance functions, namely root mean square errors (RMSE) and determination coefficient (R2), were used to evaluate the neural model , to find the adequacy between estimated data and the outputs of neural network for one year, the values of R2 ranging between 0.95 -0.99 and the values of RMSE decreased significantly for all cases of estimation. The results shows the possibility of using neural networks in the composition of the model that can be used in the estimation of deep soil temperatures through the use of surface soil temperature for three times of measurement, the successful use of neural networks in the composition of the model that can be used to estimate the deep soil temperatures through the use of soil-surface temperatures, which are measured at different time periods. Successful construction of General ANN model that predict soil temperature at any depth and time from soil surface temperature of any time have been made. The ability of constructing ANN of two dimension could estimate soil temperature with very high accuracy by adding time dimension and soil depth dimension.

تم في هذا البحث تطبيق نموذج الشبكة العصبية لتخمين درجات حرارة التربة على اعماق مختلفة وباوقات قياس مختلفة بدلالة درجة حرارة الهواء وعدد ساعات السطوع والاشعاع الشمسي لاي يوم من السنة باستخدام شبكة الانتشار العكسي،وشبكة الملاءمة ذات خوارزمية الانتشار العكسي للخطا . تم استخدام البيانات الماخوذة من دائرة بحوث التربة والمياه/ محافظة نينوى للفترة من 1980 - 1983 وهي تشمل درجات حرارة التربة اليومية على اعماق 100،50،30،20،10،5 سم ولثلاث فترات عند الساعة 9 , 15،12 لترب مزروعة وغيرمزروعة . استخدمت بيانات عامين لتطوير النماذج ، واستخدمت بيانات عام واحد (1983) لتقييم النماذج ومقارنة مخرجاتها مع البيانات المقاسة, استخدمت مقاييس معامل التحديد R2 ، جذر متوسط مربع الاخطاء RMSE في الحكم على مدى تطابق البيانات المقاسة ومخرجات الشبكات العصبية لاختيار افضل نموذج تنبؤي من بين النماذج المطبقة، حيث تراوحت قيم معامل التحديد بين 0.86– 0.97 واظهرت قيم جذر مربع الاخطاء انخفاضا ملحوظا لجميع نماذج التخمين. اظهرت النتائج امكانية استخدام الشبكات العصبية في تكوين نموذج يتم استخدامه في تخمين درجات حرارة اعماق التربة عن طريق استخدام درجات درجة حرارة الهواء وعدد ساعات السطوع والاشعاع الشمسي ولازمنة القياس الثلاثة . امكانية تكوين نماذج شبكات عصبية صناعية ثنائية البعد تعطي تنبؤات ذات دقة عالية لدرجة حرارة اعماق التربة اليومية، مع امكانية اضافة بعد الزمن وبعد عمق التربة.


Article
Image Denoising Based Using Hybrid Techniques Mixed between (Hard and Soft Threshold) With Multiwavelet Transform and Multi-Stage Vector Quantization
أزالة الضوضاء من الصورة بأستخدام تقنیات ھجینة مدموجة بین المدخل المادي والبرمجي مع تحویل متعدد المویجة ومكمم المتجھ متعدد المراحل

Author: Adil Abdulwahhab Ghidan Al-Azzawi عادل عبد الوھاب غیدان العزاوي
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2012 Volume: 8 Issue: 3 - part 1 Pages: 45-67
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The Image denoising naturally corrupted by noise is a classical problem in the field of signal or image processing. Denoising of a natural images corrupted by Gaussian noise using new techniques of multiwavelet techniques depended on losing of some error are occurs in reconstruct in pre-processing of multiwavelet then the new multiwavelet are very effective because of its ability to reduce losing of some data in reconstruct. Multi-wavelet can satisfy with symmetry and asymmetry which are very important characteristics in signal processing The better denoising result depends on the degree of the noise. Generally, its energy is distributed over low frequency band while both its noise and details are distributed over high frequency band. Corresponding hard threshold used in different scale high frequency sub-bands. In this paper proposed to indicate the suitability of different multiwavelet based on using the mixing between Hard and Soft threshold that named as Hybrid threshold technical depended on the parts of the multiwavelet decomposition, according the value of noise in the decomposition parts used the threshold techniques for example using the soft threshold on the two first parts LL and LH decompositions because that the amount value of pixels in this part is Low frequency and some of Hard and then using the Hard threshold of the remaining two parts HL and HH part because the amount value of pixels is High frequency, then the performance calculation of image denoising algorithm in terms of PSNR value. Finally it's compare between multiwavelet traditional techniques Hard, Soft threshold and produced best denoised image using (Hybrid threshold) image denoising algorithm in terms of PSNR Values based on mixed thresolding (hard and soft thresolding) by using the first (Hard threshold) in LL and LH part and the second (soft thresolding) in HL and HH part from multiwavelet decomposition.

أزالة ضوضاء من صورة مشوھة طبیعیاً بالضوضاء تعتبر مشكلة تقلیدیة في مجال الأشارة أو معالجة الصور.أزالة الضوضاء من الصور المشوھة بالضوضاء الكاوسي بأستخدام تقنیات جدیدة لتحویل المویجة المتعددة يعتمد على خسارة بعض الاخطاء التي تحدث عند اعادة البناء لمتعدد المويجةولذلك فأن متعدد المويجة سيكون مؤثر لقابليته على تقليص خسارة البيانات عند اعادة البناء .متعدد الموجيه له قابلية التناظر وعدم التناظر وهي خاصية مهمه في معالجة الاشارة . ونتيجة لازالة افضل ضوضاء والذي يعتمد على درجة الضوضاء بصورة عامة فأن طاقة الصورة ستتوزع على حزمة الترددات الواطئة بينما تتوزع الضوضاء والتفاصيل على حزمة الترددات العالية . طبقا لهذا فأن المدخل الحاد تم استخدامه مع مختلف الحزم الترددية العالية .في هذا البحث المقترح تمت الاشارة متعدد المويجة المناسب بالاعتماد على الدمج المادي والبرمجي وكما مسمى المدخل المدمج الذي يعتمد على اجزاء من اعادة تكوين متعدد المويجة طبقا لهذا فأن قيمة الضوضاء تم استخدامها في تقنية المدخل فمثلا فأن المدخل البرمجي تم استخدامه في الجزئين LH,LL والمدخل المادي تم استخدامه مع الجزئين HH,HL , ثم حساب الاداء لخوارزمية ازالة الضوضاء من الصورة بدلاله PSNR. اخيرا تم مقارنة النتائج لمتعدد المويجة التقليدي مع متعدد المويجة المدمج المدخل بدلالة PSNR باستخدام اولا LL,LH وثانيا HL,HH في اعادة تكوين متعدد المويجة.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (1)

English (1)


Year
From To Submit

2012 (2)