research centers


Search results: Found 14

Listing 1 - 10 of 14 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Design of On-Line Tuned Controller for Congestion Avoidance in Computer Networks
تصميم مسيطر منغم آنيا لتجنب الاختناق في شبكات الحاسوب

Author: Saba T. Salim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 3 Part (A) Engineering Pages: 573-584
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Active Queue Management (AQM) applies a suitable control policy upon detecting congestion in networks. In this paper, a Proportional-Integral (PI) controller based on the optimization algorithm of MATLAB/Nonlinear Control Design Blockset (NCD) which is adapted as On-line tuning for controller parameters is applied to AQM for the objective of congestion avoidance and control in middle nodes. To present the methodology, a Proportional Integral (PI) controller is verified with the TCP/AQM model as an Active Queue Management (AQM) in internet routers The analytical results for linearized TCP/AQM model are presented in MATLAB/Simulink. From the obtained results, a faster response time as well as the regulation of the output to a constant value by the PI controller is clearly observed and it is noted that the PI controller based NCD provides good tracking performance for congestion avoidance in computer networks.

ان ادارة الطابور الفعال AQM يتم بتطبيق قوانين سيطرة مناسبه لأكتشاف الاختناق في شبكات الحاسوب. في هذا البحث تم تطبيق متحكم من نوع PI المعتمد على خوارزمية مثلى لأيجاد قيم المعاملات المناسبة الموجوده في برنامج Matlab وهي NCD او Nonlinear Controller Design و التي تتكيف آنيا للحصول على افضل قيم لمعاملات المتحكم كمنظم للطابور الفعال لغرض تجنب الاختناق و السيطرة في العقد الوسطى. ولغرض التحقق من عمل المتحكم PI مع هذه الخوارزمية تم تطبيقه على الموديل الرياضي لل TCP / AQM في موجهات شبكات الانترنيت. النتائج التحليلية لهذا الموديل طبقت في برنامج Matlab. ولوحظ من النتائج التي تم الحصول عليها استجابه اسرع للنظام بالاظافه الى الحفاظ على الاخراج كقيمة ثابتة بواسطة هذا المسيطر اللاخطي. و كذلك لوحظ بانه تم استخدام خوارزمية الحصول على قيم المعاملات المثلى NCD مع المسيطر PI تعطي اداء جيد في التتبع لقيمة الاخراج و بالتالي تجنب الاختناق في شبكات الحاسوب.


Article
FORECASTING OF EVAPORATION FROM HEMREN RESERVOIR BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
التنبأ بالتبخر من خزان حمرين باستخدام الشبكات العصبية الصطناعية

Author: SAAD SH. SAMMEN سعد شوكت سمين
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2013 Volume: 6 Issue: 4 Pages: 38-53
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The evaporation is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for studies such as water balance, irrigation system design, and water resource management and it is requires knowledge of the values of many climatic variables. In order to estimate the evaporation, direct measurement methods or physical and empirical models can be used. Using direct methods require installing meteorological stations and instruments for measuring evaporation. Installing such instruments in various areas requires specific facilities and cost which is hard to be employed. Accordingly, this paper is an attempt to assess the potential and usefulness of ANN based modeling for evaporation prediction from Hemren reservoir by using daily temperature, relative humidity, wind velocity, sunshine hours, and evaporation data in Hemren meteorological station. Also, this study outlines a procedure to evaluate the effects of input variables on the output variable using the weight connections of ANN models. The Lev. Marqn. Back Prog. (LMBP) has been utilized to construct the ANN models. For the development ANN model, different networks with different numbers of neurons and layers were evaluated. Mean Squared Error (MSE) and the Correlation Coefficient (R2) were employed to evaluate the accuracy of the proposed model. The study shows that the best model for estimation of evaporation is ANN (4-10-1), it have MSE equal to 0.112711 and the correlation coefficient (R2) equal to 0.999540.

يعتبر التبخر احد العناصر الاساسية للدورة الهيدرولوجية وهو ضروري للحسابات التي تخص الموازنة المائية، تصاميم انظمة الري وادارة الموارد المائية وحسابه يتطلب معرفة العديد من المتغيرات المناخية. هناك عدة طرق لحساب التبخر منها الرياضية والوضعية وطريقة الحساب المباشر. استخدام طريقة الحساب المباشر يتطلب نصب محطات الرصي الجوي ومعدات لقياس التبخر. نصب مثل هذه المعدات في مناطق مختلفة يتطلب كلفة ومتطلبات من صعب تحقيقها. لذلك هذا البحث هو محاولة لتقييم امكانية وكفاءة النماذج المعتمدة على الشبكات العصبية الاصطناعية لغرض توقع كمية التبخر في خزان حمرين باستخدام المعدلات اليومية للحرارة، الرطوبة النسبية، سرعة الرياح، عدد ساعات النهار و كمية التبخر لمحطة حمرين الرصد الجوي. لغرض بناء نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية، عدة سبكات مختلفة وبعدد اعصاب مختلفة وطبقات مختلفة استعملت وتم اختيار الشبكة الافضل من بينها. تم اعتماد معامل الارتباط بين المعلومات الحقيقية والمعلومات التي الحصول عليها من النموذج الرياضي لغرض تقييم دقة النموذج المقترح، وكان مقدار معامل ارتباط لافضل نموذج (النموذج 4 – 10 – 1) هو ( 0.99954).


Article
Fuzzy Neural Network for Dynamic load balancing of nodes for ad hoc network using
موازنه حمل ديناميكي لعقد الشبكه الخاصه باستخدام شبكه عصبيه مضببه

Loading...
Loading...
Abstract

In ad hoc network, many traffic types reach continually with different rates and with different times. There are three cases of rates (low, medium and high) which depending on the capacity of links. The performance of ad hoc network is reducing when an imbalance load of traffic occurs among the links or nodes. There is a necessary thing to use a technique to provide load balancing between the nodes (or links) of network that leading to destination node for the arrival traffic rates, so as to avoid exceeding the traffic rates on the viability of nodes (or links). In this paper, a system based on fuzzy neural networks (FNNs) is proposed for solving the load balancing problem in the Ad hoc networks to achieve dynamic load balancing is facing continuous changes in the network. The proposed fuzzyneural system (FNS) is located at each point in the network to make load balancing for nodes using two fuzzy neural networks , firstly,FNN1 based on two measurements which are queue length, whichpermitqueue size to classify queue state ( Under –full ……. Over – full). Secondly, FNN2 used queue state that represented output of the FNN1, while the other is throughput for node and the output is load for this node.The Gaussian member ship function is used with backpropagation algorithm for training the NN.

في شبكات الحاسبات الضخمة الكثيرة التغييرات تصل باستمرار نماذج البيانات بنسب مختلفة وفي اوقات مختلفة وهذهالنسب قدتكون في ثلاث حالات (واطئه , متوسطه , عاليه ) وحيث كل نسبه بيانات تحتاج الى قابليه رابط تتناسق معهالغرض المحافظه على اداء الشبكه, وكنتيجه كون الحمل غير الموزون للبيانات المارة بين الروابط (او النقاط) يقلص من انجازية الشبكات, لذلك فان من الضروري استخدام تقنيه لتوفير موازنة حمل بين روابط (النقاط) الشبكه المؤديه الى نقطه الهدف لنماذج البيانات القادمة بحيثلا يحدث تجاوز لنسب البيانات على قابليه الروابط , لذلك فان موازنةالحمل تعتبر مسألة ضرورية جدا". في هذا البحث، اقترح نظاما يستند على المنطق المضبب والشبكات العصبيه FNN)) لحل مسألة موازنة الحمل في شبكات الخاصه وتحقيق حمل ديناميكي والذي يواجه تغييرات الشبكه المستمره. يقع النظام المقترح في كل عقد شبكة الادهوك ليصنع موازنة حمل للعقد باستخدام اثنين من الشبكات العصبيه المضببه , تعتمد الاولى على قياسين هما : طول الطابور والحجم المسموح للطابور لينتج حاله الطابور ( فارغ … ممتلئ ) . و تعتمد الثانيه على استخدام قياسين الاول هو حاله الطابور والذي يمثل اخراج الشبكه العصبيه الاولى والثاني هو انجازيه العقده وبالتالي يحسب مقدار الحمل على هذه العقده.طبق التدريب والفحص لهذا النظام لنموذجين من شبكات الادهوك حيث اكدت نتائج هذا النظام العصبي المضبب على انجازيته العالية.


Article
A Modified Wavenet-Based Link Status Predictor for Computer Networks
متنبيء مُع دًّل لحالة الوصلات في شبكات الحاسوب بإعتماد الشبكات العصبية المويجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a modified wavelet neural network (WNN) (or wavenet)-based predictor is introduced to predict link status (congestion with load indication) of each link in the computer network. On the contrary of previous wavenet-based predictors, the proposed modified wavenet-based link state predictor (MWBLSP) generates two indicating outputs for congestion and load status of each link based on the premeasured power burden (square values) of utilization on each link in the previous time intervals. Fortunately, WNNs possess all learning and generalization capabilities of traditional neural networks. In addition, the ability of such WNNs are efficiently enhanced by the local characteristics of wavelet functions to deal with sudden changes and burst network load. The use of power burden utilization at the predictor input supports some non-linear distributions of the predicted values in a more efficient manner. The proposed MWBLSP predictor can be used in the context of active congestion control and link load balancing techniques to improve the performance of all links in the network with best utilization of network resources.

في هذه الورقة، تم أٌقتراح متنبيء مُع دًّل بإعتماد الشبكة العصبية المويجية ) WNN ( ) أو wavenet ( للتنبؤبحالات الإكتظاظ مع بيان الحمل في كل وصلة في الشبكة الحاسوبية. وعلى العكس من المتنبئات السابقة بإعتمادwavenet ، فإن المتنبيء المُعدل المقترح لحالة الوصلة ) MWBLSP ( يولد إخراجين يشيران الى كل من الإكتظاظوحالة الحمل لكل وصلة. و قد تم بناءهما على أساس إدخال قيم تربيعية من الاستغلال في كل وصلة في فترات زمنيةسابقة. ولحسن الحظ ، فإن الشبكات العصبية المويجية تمتلك كل قدرات التعلم والتعميم التي تمتلكها الشبكات العصبيةالتقليدية. وبالإضافة إلى ذلك، فإن أمكانيات هذا النوع من الشبكات العصبية يتم تحسينها بكفاءة من خلال الخصائصالمحلية للدوال المويجة للتعامل مع التغيرات المفاجئة والكبيرة للحمل على الشبكة. إن استخدام القيم التربيعيةلإستغلال الشبكة كمدخلات للمتنبيء يدعم بعض التوزيعات غير الخطية من القيم المتوقعة بطريقة أكثر كفاءة. ويمكنإستخدام المتنبيء MWBLSP المقترح في مضمار التحكم النشط بالإكتظاظ وتقنيات تحقيق توازن الحمل لتحسينأداء جميع الوصلات في الشبكة مع الاستغلال الأمثل لموارد تلك الشبكة.


Article
Use of Neural Networks to Predict Ultimate Strength of Circular Concrete Filled Steel Tube Beam-Columns
استخدام الشبكات العصبية في تقدير المقاومة القصوى للعتبات - الاعمدة ذات مقطع انبوب حديدي دائري مملوء بالخرسانة

Authors: Ahmed Sagban Saadoon --- Kadhim Zuboon Nasser
Journal: University of Thi-Qar Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية ISSN: 26645564/26645572 Year: 2013 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 48-62
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Artificial neural networks (ANNs) are useful computing system which can be trained to learn complex relationship between two or more variables. It learns from examples and storage the knowledge for future use. In this study, a model for predicting the ultimate strength of circular concrete filled steel tube (CCFST) beam-columns under eccentric axial loads has been developed in ANN. The available experimental results for 181 specimens obtained from previous studies were used to build the proposed model. The predicted strengths obtained from the proposed ANN model were compared with the experimental values and current design provision for CCFST beam-columns (AISC and Eurocode4). Results showed that the predicted values by the proposed ANN model were very close to the experimental values and were more accurate than the AISC and Eurocode4 values. As a result, ANN provided an efficient alternative method in predicting the ultimate strength of CCFST beam-columns.

ان الشبكات العصبية نظام مفيد ممكن تدريبه ليتعلّم العلاقات المعقدة بين عدة متغيرات من خلال إدخال مجموعة من الامثلة الحقيقية. ان الهدف الرئيسي من الدراسة الحالية هو بناء شبكة عصبية لتقدير مقاومة العتبات -الأعمدة ذات مقطع انبوب حديدي دائري مملوء بالخرسانة والمعرّضة الى أحمال ضغط لامركزية. وقد استعملت النتائج المختبرية لـ(181) عيّنة (مستخلصة من بحوث سابقة) في بناء الشبكة المقترحة. وقورنت القيم المقدّرة من هذه الشبكة مع القيم المختبرية ومع القيم المحسوبة على ضوء شرط التصميم في الكودين العالميين AISC و Eurocode4. لقد أظهرت النتائج أن القيم المقدّرة من الشبكة المقترحة كانت قريبة جداً من القيم المختبرية وكانت أدقّ من القيم المحسوبة حسب مواصفات الكودين المذكورين. وبالتالي فانه من الممكن استخدام الشبكات العصبية في تقدير مقاومة مثل هذا النوع من العتبات - الأعمدة.


Article
Impact analysis variables involved in pollution, gas emissions , solid waste and forecasting for cement plants by using the method of neural networks
تحليل تأثير المتغيرات الداخلة في التلوث بالانبعاثات الغازية والنفايات الصلبة والتنبؤ بها لمعامل الاسمنت باستخدام أسلوب الشبكات العصبية

Author: amar kuti nasir عمار كوتي ناصر
Journal: Journal of Al-Ma'moon College مجلة كلية المأمون ISSN: 19924453 Year: 2013 Issue: 22 Pages: 219-234
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

In this research we applied Artificial Neural Networks approach of Kirkuk Cement Factory for the period (1984-2006). The variables used in the production process are electric power, black oil and limestone. That style is of great importance in the analysis and impact study and prediction of environmental pollution . The results showed that the application of style (ANN) has given high-precision results in estimation which were analyzed to study the effect and prediction of variables of pollution

لقد تم في هذا البحث تطبيق أسلوب الشبكات العصبية في احد معامل الاسمنت العراقية ( معمل أسمنت كركوك ) للمدة من 2006 –1984 لما لذلك الاسلوب من اهمية بالغة في اجراء التحليل ودراسة التأثير والتنبؤ للتلوث البيئي ممثلا بالنفايات الصلبة والانبعاثات الغازية ومن خلال المتغيرات الداخلة في العملية الانتاجية , ولقد أظهرت النتائج إن تطبيق اسلوب الشبكات العصبية قد أعطى نتائج عالية الدقة في التقدير حيث تم الحصول على مجموع مربعات للخطأ وبقيمة صغيرة جدا وكذلك تم تحليل دراسة اثر المتغيرات المسببة للتلوث .


Article
Neural Network Based Pipelined-Parallel Generation of PWM Signals Suitable to Drive Three Single Phase UPS-ENG
توليد إشارات تضمين عرض النبضة بأسلوب خط أنابيب-توازي مبني على الشبكات العصبية مناسب لسوق مصدر قدرة غير منقطع ثلاثي الأطوار

Authors: Shefa A. Dawwd/Assist.Prof د. شفاء عبدالرحمن --- Basil M. Saied/ Prof د. باسل محمد سعيد/استاذ
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 5 Pages: 1-15
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractA reliable technique has been proposed to generate a real time pulse width modulation (PWM) signals in order to drive three – single phase uninterruptible power supply (UPS). The PWM patterns have been generated using field programmable gate array (FPGA) and based on selective harmonic elimination method. These patterns are used to drive the six of switching power transistors of the voltage source inverter to produce three – single phase UPS. In order to solve the problem of the complexity of the nonlinear transcendental equations, an intermediate steps have been taken, using artificial neural network (ANN). This will overcome the problem of the off line solution and therefore obtaining the required data to solve the obstacle solution from off line to on line. Therefore, the trained ANN is implemented in a parallel hardware by using FPGA. The benefits of using FPGA to perform ANN are promising and the technique becomes very attractive. It allows a real time, simple, fast, reliable and efficient design with low hardware costs. Finally generating selective harmonic elimination pulse width modulation (SHEPWM) patterns as a real time signals are become visible.Keywords: Field programmable gate array, Selective harmonic elimination pulsewave modulation, Neural networks

الخلاصةتم في هذا البحث اقتراح تقنية موثوقة لتوليد تضمين عرض النبضة (PWM) في الزمن الحقيقي لسوق مصدر قدرة غير منقطع ثلاثي الاطوار المنفردة.تُولد انماط PWM بواسطة مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا FPGA المبنية بطريقة ازالة التوافقيات المنتقاة. تُستخدم هذه الانماط لسوق ترانزيستورات القدرة لعاكس مصدر الفولتية لانتاج UPS ثلاثي الأطوار المنفردة وتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ANN لحل مشكلة تعقيد المعادلات غير الخطية. تم تنفيذ المنظومة باستخدام التنفيذ المادي المتوازي للتغلب على عائق الزمن المستغرق عند تنفيذ المنظومة برمجياَ. أصبح استخدام FPGA لتفيذANN من التقنيات المرغوبة وذلك لامكانية تنفيد المنظومة في الزمن الحقيقي فضلا عن سهولة وسرعة ووثوقية ورخص تنفيذ التصميم. وبالتالي يمكن توليد إشارات تضمين عرض النبضة بطريقة إزالة التوافقيات المنتقاة في الزمن الحقيقي.


Article
Neural Dynamic Programming for Optimal Control of Large Genetic Regulatory Networks
برمجة العصبية الحيوي لفي التحكم الأمثل لشبكات كبيرة التنظيمية الوراثية

Author: Ahmad T. Abdulsadda
Journal: Al-Qadisiyah Journal for Engineering Sciences مجلة القادسية للعلوم الهندسية ISSN: 19984456 Year: 2013 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 102-114
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The modeling and control of genetic regulatory networks carries tremendous potential for gaining a deep understanding of biological processes, and for developing effective therapeutic intervention in diseases such as cancer. A dynamical programming control has been proposed for determining an optimal intervention policy to shift the steady-state distribution of the network. The dynamic programming solution is, however, computationally prohibitive for large gene regulatory networks, as its complexity increases exponentially with the number of genes. Since the number of genes considered is directly related to the accuracy of the model, it is imperative to be able to design optimal intervention policies that can be reasonably implemented for large gene regulatory networks. To this endeavor, we will design a neural dynamic programming controller to optimize the same dynamic programming performance measure, while requiring only a polynomial time complexity. The proposed neural dynamic programming structure includes two networks: action and critic. The critic network is trained toward optimizing a total reward to objective, namely to balance the Bellman equation. The action network, constrained by the critic network, generates the optimal control strategy. Both the control strategy and the critic output are updated according to an error function that changes from one step to another. General theory of non-homogeneous Markov chain will be used to find the optimal strategies of non uniform policy method.

النمذجة والتحكم في الشبكات التنظيمية الوراثية يحمل إمكانات هائلة لاكتساب فهم عميق من العمليات البيولوجية، والتدخل العلاجي لتطوير فعالية في أمراض مثل السرطان. وقد تم اقتراح برمجة التحكم الديناميكي لتحديد سياسة التدخل الأمثل لتحويل توزيع ثابتة للدولة للشبكة. الحل البرمجة الديناميكية، مع ذلك، باهظة حسابيا لشبكات الجينات التنظيمية الكبيرة، وتعقيدها يزيد أضعافا مضاعفة مع عدد من الجينات. منذ يرتبط ارتباطا مباشرا على عدد من الجينات التي تعتبر دقة النموذج، لا بد أن تكون قادرة على وضع سياسات التدخل الأمثل التي يمكن تنفيذها بشكل معقول لشبكات الجينات التنظيمية الكبيرة. في هذا المسعى، ونحن تصميم العصبية البرمجة الديناميكية تحكم لتحسين أداء نفس الإجراء البرمجة الديناميكية، في حين لا تتطلب سوى تعقيد الوقت متعدد الحدود. هيكل المقترح العصبية البرمجة الديناميكية تضم اثنين من الشبكات: العمل والناقد. يتم تدريب نحو تحسين شبكة الناقد مكافأة لإجمالي الهدف، ألا وهو تحقيق التوازن في المعادلة المنادي. شبكة العمل، مقيدة شبكة الناقد، يولد استراتيجية التحكم الأمثل. يتم تحديث كل من استراتيجية السيطرة وإخراج الناقد وفقا لوظيفة من الخطأ أن التغييرات خطوة واحدة إلى أخرى. وسوف تستخدم النظرية العامة للسلسلة ماركوف غير متجانسة للعثور على استراتيجيات الأمثل للأسلوب غير سياسة موحدة.


Article
Cooperative Caching in Wireless P2P Networks
التخزين المؤقت التعاوني في P2P الشبكات اللاسلكية

Author: Aseel Nadhum Kadhum أسيل ناظم كاظم
Journal: The islamic college university journal مجلة كلية الاسلامية الجامعة ISSN: 62081997 Year: 2013 Issue: 25 Pages: 139-149
Publisher: College Islamic University / Najaf كلية الاسلامية الجامعة / النجف الاشرف

Loading...
Loading...
Abstract

Some recent studies have shown that cooperative cache can improve the system performance in wireless P2P networks such as ad hoc networks and mesh networks

وقد أظهرت بعض الدراسات الحديثة أن مخبأ التعاوني يمكن تحسين أداء النظام في شبكات P2P اللاسلكية مثل مخصصة الشبكات وشبكات سلكية


Article
A Sender/Receiver Pair Transmission Power Control for Wireless Sensor Networks
التحكم بقدرة ارسال شبكات الاستشعار اللاسلكية باستخدام زوج من عقد الاتصال المرسل / المستلم

Loading...
Loading...
Abstract

In a sensor node there are processing unit, sensing unit, transceiver unit and, power unit. This part of wireless sensor node is built on the Integrated Chip (IC). Reducing node energy consumption is important and vital in WSNs. The battery has very limited energy. Given that replacing/refilling batteries is usually impossible, it is important to use this limited energy as efficiently as possible. In this way we propose a new transmission power control algorithm for transmission power level control for each pair of communication nodes, sender and receiver to save energy as much as possible. The simulation results show the proposed algorithm is good for high energy saving and link quality.

عقدة الاستشعار تتكون من وحدة المعالجة و وحدة الاستشعار وحدة الارسال و الاستلام و وحدة تجهيز القدرة و هذه الوحدات تجمع بدائرة متكاملة (IC). تقليل استهلاك طاقة العقدة مهمة جدا في شبكات الاستشعار اللاسلكية خصوصا ان البطارية ذات طاقة محددة جدا و ان استبدال البطارية غير ممكن عادة لذلك من المهم استخدام هذه الطاقة المحدودة بكفاءة بقدر الامكان. في هذا البحث نقترح خوارزمية للتحكم بقدرة الارسال لكل زوج من عقد الاتصال المرسل و المستلم لحفظ الطاقة بقدر الامكان. توضح نتائج المحاكاة ان الخوارزمية المقترحة جيدة لحفظ الطاقة.

Listing 1 - 10 of 14 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (14)


Language

English (9)

Arabic (3)


Year
From To Submit

2013 (14)