research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Propose Data Mining System to Advance E-Learning Over Online Social Network (Facebook)
مقترح نظام التنقيب لتحسين التعليم خلال الشبكات الاجتماعية (الفيسبوك)

Authors: Soukaena Hassan Hashem --- Sarraa Mowaffaq Abood
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 3 Part (B) Scientific Pages: 512-527
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This research presents a proposal to advance e-learning over online social network, facebook, through analyzing the structure of this network and the behavior of their users. This proposalwill construct facebook group for Iraqi postgraduate higher education computer sciences students (IPHECSS), this group consist of 300 users.The Proposal has four consequence steps to advance the e-learning over facebook, these steps are:1.Constructing a proposed student’s facebooks dataset for Iraq students' society called Iraqi postgraduate higher education students (IPHES), which contains self-defined characteristics of a student’s facebooks. 2.Applying customized Frequent Pattern (FP-growth) Association Rule (AR) technique to IPHES dataset as a ranker (since it calculates the frequency of attributes) and mining technique (since it extracts knowledge to predict decision making to support e-learning over facebook through analyzing student’s behavior). 3.Applying Traditional k-mean and proposed Modified k-mean techniques to IPHES dataset to advance the traditional KM in clustering the students to introduce the structure of network’s users; this helps in supporting e-learning over facebok through analyzing students broadcasting and activities. Modification on k-mean is done by injecting a preprocessing substep in traditional KM called attributes weighting depending on ranking results obtained by applying AR as a ranker and modifying Euclidian distance similarity measure to result vectors instead of single value. 4.Analyzing the results of both association rules and clustering using excel2007 and UCINET software.

هذا البحث يقدم مقترح لتطوير التعليم الالكتروني خلال الشبكات الاجتماعية,الفيسبوك, من خلال تحليل هيكلية الشبكة وسلوك مستخدميها.في هذا المقترح سوف نبني بالفيسبوك مجموعة من التعليم العالي لطلاب الدراسات العليا لعلوم الحاسوب ,هذه المجموعة تتكون من 100 طالب.المقترح يتكون من اربع خطوات متسلسلة لتطوير التعليم خلال الفيسبوك, هذه الخطوات هي :اول خطوة للمقترح هي بناء وتجهيز مجموعة البيانات الذي يحتوي على بيانات شخصية للطالب بما في ذلك متغيرات مثل الجامعة, الجنس, سنة التخرج, المتابعة,المتابعين, الفعالية,التواجد وعدم التواجد على الانترنت, الوظيفة, محل الاقامة, المجاميع, اختصاص الطالب, سنة التخرج,الاصدقاء المشتركين.الخطوة الثانية تقترح لتطبيق قاعدة الربط على مجموعة البيانات باعتباره تقنية ضابط مراتب وتعدين لاستخراج انماط متكررة (السمات الهامة مع النظر في العلاقات المتبادلة مع بعضها البعض) ولاستخراج المعرفة للتنبؤ باتخاذ القرار لدعم التعليم الالكتروني. لتطوير الخوارزمية التقليدية بتجميع الطلاب بشكل اكفأk-meanثالث خطوة تقترح استخدام خوارزمية وذلك بضخ خطوة فرعية معالجة مسبقا فيه تسمى اوزان الصفات تعتمد على النتائج التي تم الحصول عليها في نتائج الترتيب التي حصلنا عليها من الخطوة الثانية. لتطوير التعليم الالكتروني خلال الفيسبوك AR و proposed k_meanواخيرا, الخطوة الرابعة تحلل نتائج كلاللتنبؤ بمعلومات جديدة لم تكتشف من قبل UC INET باتجاهين بنية الشبكة وسلوك الطالب. ثم سوف يستخدم برنامج من خلالARو.KM


Article
Monitoring of environmental variations of marshes in Iraq using Adaptive classification method.
مراقبة التغيرات البيئية لاهوار العراق باستخدام طريقة تصنيف مطورة

Authors: Ban Abed- Al-Razaq بان عبدالرزاق --- Saif Kamil Shnain سيف كامل --- Sara Jawad Abd Al-Hamza سارة جواد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 3B Pages: 2401-2411
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The object of the presented study was to monitor the changes that had happened in the main features (water, vegetation, and soil) of Al-Hammar Marsh region. To fulfill this goal, different satellite images had been used in different times, MSS 1973, TM 1990, ETM+ 2000 and MODIS 2010. K-Means which is unsupervised classification and Neural Net which is supervised classification was used to classify the satellite images and finally by use adaptive classification which is apply supervised classification on the unsupervised classification. ENVI soft where used in this study.

مراقبة وحماية هور الحمار ومكوناته (ماء ونبات وتربة ) هي الشاغل الرئيس للعديد من المؤسسات الدولية والمحلية. اقمار التحسس النائي عالية الدقة هي الاداة المهمة المستخدمة لجمع المعلومات عن الاهوار لتقييم مكوناته من ماء وتربة ونبات. المنطقة المدروسة هي هور الحمار احد الاهوار الكبيرة في جنوب العراق. والذي يعتبر احد المناطق المهمة طبيعيا لاحتوائه على الاسماك والنباتات النادرة. استخدمت طريقة التصنيف (K-mean) وطريقة التصنيف (Neural Net ) لتصنيف صور الاقمار الصناعية واخيرا استخدمت طريقة مطورة والتي تتضمن تطبيق طريقة التصنيف المرشد على صورة طبق عليها التصنيف غير المرشد. استخدم برنامج ال ENVIفي هذا العمل.


Article
Applying Swarm Algorithms on Unsupervised Color Image Classification

Authors: Khalid Mohammed Saffer --- Samahir Khalil Ismail
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2015 Volume: 23 Issue: 2 Pages: 533-538
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Clustering algorithms are used as a solution for different image problem, such as pre-processing, segmentation, feature extraction, dimensionality reduction, data visualization, and final classification. The one that proposed in this paper is the classification, so this work takes two clustering algorithm (k-mean & pso) then applying it on an unsupervised color images (satellite image, medicine image, natural image).

خوارزميات التجميع(Clustering algorithms) تستخدم لحل مختلف مشاكل الصور مثل التصنيف قبل المعالجة (pre-processing) , التجزئة (segmentation) , استخراج او استخلاص الميزات (feature extraction), الحد من الابعاد (dimensionality reduction), اعادة عرض البيانات(data visualization) واخيرا التصنيف((classification . في هذا البحث تم التطرق لموضوع التصنيف حيث تم اخذ اثنين من خوارزميات التجميع (K-mean & PSO) وطبقت على مجموعة من الصور الملونة غير خاضعة للرقابة ( Unsupervised ) في مختلف المجالات منها صور اقمار صناعية وصور طبية وصور للطبيعة .

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2015 (3)