research centers


Search results: Found 43

Listing 1 - 10 of 43 << page
of 5
>>
Sort by

Article
NTT: Network Topology Tool for Enhancing NS-2

Author: Hayder Naser Khraibet AL-Behadili
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 101-104
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Network Simulator-2(NS-2) is one of the most popular simulation systems that is widely used in the networkcommunity. C++ and the object-oriented Tool Command Language (TCL) are both used to write this simulator.C++ works as a background for this simulator, whereas TCL is responsible for scheduling discrete events andnetwork configuration objects. The TCL language is used to write the code of the simulation scenario. NS-2 does notpresent enough graphical interfaces that could help a researcher reduce the time spent on writing long TCL scripts.Therefore, network researchers spend a great deal of time focusing on how to write the TCL simulation script, whichconsequently makes the simulation process more difficult. This study presents a novel tool that enhances simulationby using graphical interfaces. The graphical interface is used to create the network topology and convert it into aTCL script. Thus, the process is visualized easily, efficiently, and quickly. This work describes the Network TopologyTool(NTT),which is intended to help researchers who work under the network simulation environment of NS-2. Insuch a scenario, researchers can create the network topology through an interactive graphical user interface andalso they can retrieve and edit it which considered a very important and unique service from the other previousworks. This tool will allow professional users to focus on the development of new algorithms or architectures ratherthan spend time writing scripts for data processing.


Article
Modeling of Continuous Stirred Tank Reactor based on Artificial Neural Network
نموذج لخزان مفاعل مستمر الإثارة مبني على أساس الشبكة العصبية الذكية

Author: Ahmed Sabah Al-Araji أحمد صباح عبد الأمير الأعرجي
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2015 Volume: 18 Issue: 2 Pages: 202-207
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the dynamic model identification algorithm of the continuous stirred tank reactor (CSTR) using a multi-layer perceptron (MLP) neural network topology. The neural network approach for (CSTR) dynamic modeling is trained by using a particle swarm optimization (PSO) technique as a simple and fast training unsupervised algorithm. Polywog wavelet activation function is used in the structure of MLP neural network. The identification algorithm given in this paper has been proved to be reasonable and precise via Matlab simulation results in terms of fast, stable and minimum number of fitness evaluation for the CSTR modeling.

أن هذا البحث يقدم خوارزمية التعريف لنموذج ديناميكي لخزان مفاعل مستمر الإثارة (CSTR) باستخدام الشبكة العصبية متعددة الطبقات (MLPNN). لقد تعلمت الشبكة العصبية التي تمثل النموذج الديناميكي لخزان مفاعل مستمر الإثارة باستخدام تقنية حشد الجسيمات الامثلية لسهولة و سرعة هذه الخوارزمية للتعلم. وتم استخدام دالة التنشيط (Polywong Wavelet) في الشبكة العصبية.نتائج المحاكات لهذه الخوارزمية التعريفية كانت معقولة و مضبوطة من خلال استخدام الحقيبة البرمجية ماتلاب من حيث سرعة واستقرارية مع أدنى عدد من الاستدعاء لداله التقييم لنموذج (CSTR).


Article
Cytological Diagnosis of Thyroid Cancer via Digital Optical Image Analysis
التشخيص الخلوي لسرطان الغدة الدرقية بواسطة تحليل الصورة الرقمية البصرية

Author: Salim J. Attia د. سالم جلود عطية
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2015 Issue: 1 Pages: 179-186
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This research explores the use of features of cells in digital optical images of human thyroid tissue as an important base to diagnose the cancer. It presents some efficient features of cell nuclei for detection of thyroid malignancy such as (radius, smoothness, compactness, expected value and variance). The cytological characteristics are very important and usual method to separate abnormal and normal cases in all diseases. The algorithm of neural network used to detect thyroid cancer successfully with accuracy of 99%.

يكشف هذا البحث استخدام خصائص نوى الخلايا في الصور الرقمية البصرية لنسيج الغدة الدرقية البشري كقاعدة اساسية لتشخيص السرطان. البحث يقدم بعص الخصائص المهمة لكشف الحالة الخبيثة للغدة الدرقية مثل (نصف القطر، النعومة، الاكتناز، القيمة المتوقعة والتغاير). ان تحديد الخصائص الخلوية هي طريقة مهمة ومعتادة لفصل الحالات الطبيعية وغير الطبيعية لجميع الامراض. استخدمت خوارزمية الشبكات العصبية لكشف سرطان الغدة الدرقية بنجاح وبدقة 99%.


Article
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR MODELING OF CU(II) BIO-SORPTION FROM SIMULATED WASTEWATER BY FUNGAL BIOMASS
نمذجة الشبكة العصبية الأصطناعية لأزاله أيون النحاس من مياه الصرف الصحي باستخدام الكتلة الحيوية الفطرية

Authors: Huda Mahdi Madhlooma --- Amal Hamza Khalilb --- Ziad Tariq Abd Ali
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2015 Volume: 19 Issue: 6 Pages: 210-222
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

A three-layer artificial neural network model was developed to predict the removal efficiency of Cu(II) ions from simulated wastewater by fungal biomass based on 85 batch experiments. The effect of different parameters such as contact time between adsorbate and adsorbent (10-180 min), initial pH of the solution (3-7), initial metal concentration (50-250 mg/L), adsorbent dosage (0.05-2 g/100 mL), agitation speed (0-250 rpm) and temperature (10-60 ºC) were studied. The best values of these parameters that achieved the maximum removal efficiency (=95 %) of Cu(II) were 90 min, 6, 50 mg/L, 2 g/100 mL, 200 rpm and 20 ºC, respectively.The present model was able to predict adsorption efficiency with a tangent sigmoid transfer function (tansig) at hidden layer with 8 neurons and a linear transfer function (purelin) at output layer. The linear regression between the network outputs and the corresponding targets were proven to be satisfactory with a correlation coefficient of greater than 0.99778 for used six model variables. The sensitivity analysis based on the artificial neural network indicated that the initial pH of the solution with a relative importance of 22.1% appeared to be the most influential parameter in the Cu(II) removal, followed by dosage (19.5%), agitation speed (18.2%), temperature (14.1%), time (13.3%), and concentration (12.8%).

تم استخدام نموذج الشبكه العصبية الأصطناعية يثلاث طبقات للنمذجة والتنبؤ بكفاءة الازاله لأيون النحاس من المياه الثقيله الملوثهباستخدام ماده ممتزه الكتله الحيويه الفطريه. تم استخدام ) 85 ( فحصأ عمليأ كقاعدة بيانات لتشكيل نموذج الشبكه العصبيه الأصطناعيه لتخمين عدةمتغيرات مختلفه مثل زمن التماس بين المادة المزاله والممتزة ) 10 - 180 ( دقيقه , الدالة الحامضية ) 3 - 7 ( ,التركيز الأبتدائي للمعدن ) 50 - 250ملغم/لتر( , كميه المادة الممتزة ). 05 - 2 غم/ 100 مل( , سرعه الأهتزاز ) 0 - 250 دوره/دقيقه( , ودرجه الحرارة ) 10 - 60 م(. ان افضل قيملهذه المتغيرات والتي تم من خلالها الحصول على كفاءه ازالة لأيون النحاس هي ) 95 %( هي 90 دقيقه, 50 ملغم /لتر , 2 غم/ 100 لتر , 200دوره/دقيقه و 20 م على التوالي .تم استخدام الشبكه العصبيه الأصطناعيه الهيكليه المعماريه والتي تتكون من 8 نواة وداله خطية .الأنحدارالخطي بين المتغير الخارج والمتغيرات الست الداخله يساوي 99778 . النتائج المستحصله من تحليل الحساسيه للشبكه العصبيه الأصطناعيهبينت ان الداله الحامضيه من اكثر العوامل اهميه في التاثير على كفاءة الأزاله لأيون النحاس ) 22.1 % ( تم يتبعها كميه الماده الممتزه , سرعهالأهتزاز , درجه الحراره , زمن التماس , واخيرا التركيز الأبتدائي للمعدن


Article
Security Issues of Solar Energy Harvesting Road Side Unit (RSU)

Author: Qutaiba I. Ali
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 18-31
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Vehicular network security had spanned and covered a wide range of security related issues. Howeversolar energy harvesting Road Side Unit (RSU) security was not defined clearly, it is this aspect that is considered in this paper. In this work, we will suggest an RSU security model to protect it against different internal and external threats. The main goal is to protect RSU specific data (needed for its operation) as well as its functionality and accessibility. The suggested RSU security model must responds to many objectives, it should ensure that the administrative information exchanged is correct and undiscoverable (information authenticity and privacy), the source (e.g., VANET server) is who he claims to be (message integrity and source authentication) and the system is robust and available (using Intrusion Detection System (IDS)). In this paper, we suggest many techniques to strength RSU security and they were prototyped using an experimental model based on Ubicom IP2022 network processor development kit .


Article
Off-line Signature Recognition Using Weightless Neural Network and Feature Extraction

Author: Ali Al-Saegh
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 124-131
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of automatic signature recognition and verification has been extensively investigated due to the vitalityof this field of research. Handwritten signatures are broadly used in daily life as a secure way for personal identification. In thispaper a novel approach is proposed for handwritten signature recognition in an off-line environment based on WeightlessNeural Network (WNN) and feature extraction. This type of neural networks (NN) is characterized by its simplicity in design andimplementation. Whereas no weights, transfer functions and multipliers are required. Implementing the WNN needs onlyRandom Access Memory (RAM) slices. Moreover, the whole process of training can be accomplished with few numbers oftraining samples and by presenting them once to the neural network. Employing the proposed approach in signature recognitionarea yields promising results with rates of 99.67% and 99.55% for recognition of signatures that the network has trained on andrejection of signatures that the network .has not trained on, respectively


Article
Spiking Neural Network in Precision Agriculture
الشبكة العصبية المتصاعدة في الزراعة الدقيقة

Authors: Nadia Adnan Shiltagh نادية عدنان شلتاغ --- Hasnaa Ahmed Abas حسناء احمد عباس
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 7 Pages: 17-34
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, precision agriculture system is introduced based on Wireless Sensor Network (WSN). Soil moisture considered one of environment factors that effect on crop. The period of irrigation must be monitored. Neural network capable of learning the behavior of the agricultural soil in absence of mathematical model. This paper introduced modified type of neural network that is known as Spiking Neural Network (SNN). In this work, the precision agriculture system is modeled, contains two SNNs which have been identified off-line based on logged data, one of these SNNs represents the monitor that located at sink where the period of irrigation is calculated and the other represents the soil. In addition, to reduce power consumption of sensor nodes Modified Chain-Cluster based Mixed (MCCM) routing algorithm is used. According to MCCM, the sensors will send their packets that are less than threshold moisture level to the sink. The SNN with Modified Spike-Prop (MSP) training algorithm is capable of identifying soil, irrigation periods and monitoring the soil moisture level, this means that SNN has the ability to be an identifier and monitor. By applying this system the particular agriculture area reaches to the desired moisture level.

في هذا البحث, تم عرض نظام الزراعة الدقيقة بالاعتماد على شبكة الاستشعار اللاسلكية. تعتبر رطوبة التربة واحدة من العوامل البيئية المؤثرة على المحصول. فترة السقي يجب ان تراقب. الشبكات العصيبة لها القدرة على تعلم سلوك التربة الزراعية بغياب التمثيل الرياضي. هذا البحث يقدم نوع معدل من الشبكة العصبية التي تسمى بالشبكة العصبية المتصاعدة. في هذا العمل, النظام الزراعي الدقيق, الذي تم تمثيله, يحوي اثنين من الشبكات العصبية المتصاعدة SNN التي تم تعريفها بدون اتصال (off-line) بالاعتماد على بيانات مسجلة, واحدة من هاتين SNN تمثل المُراقب الذي يقع في الوحدة المركزية حيث يحسب فترة السقي و الاخر يمثل التربة, بالاضافة الى ذلك , لتقليل الطاقة المستهلكة لعقد الاستشعار, تم استخدام خوارزمية توجيه معدلة (MCCM). وفقا لهذه الخوارزمية (MCCM) فأن عقد الاستشعار سترسل بياناتها الاقل من عتبة مستوى الرطوبة الى الوحدة المركزية . الشبكة العصبية المتصاعدة مع خوارزمية التدريب المعدلة MSP قادرة على : تعريف التربة, تعريف فترة السقي و مراقبة مستوى رطوبة التربة, وهذا يعني ان SNN يمكنها ان تكون مُعرف و مُراقب. بتطبيق هذا النظام فأن المنطقة الزراعية ستصل الى مستوى الرطوبة المطلوبة.


Article
Modified ECMP Routing Using Adapted Cost Disjoint Multiple Paths ACDMP

Author: Abbas A. Jasim
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 202-207
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Computer network routing is performed based on routing protocol decisions. Open Shortest Path First OSPF is the most known routing protocol. It suffers from congestion problem since it generally uses single (least cost) path to deliver information. Some times OSPF delivers information using more than one path in the case of more than one path have the same cost value. This condition is rarely achieved in normal cases. In this work OSPF is developed to distribute information load across multiple paths and makes load distribution as general case for the routing protocol. The modification supposes no protocol replacement and uses the existing protocol facilities. This makes faster information delivery, load balancing, less congestion, and with little modification on the built in OSPF functions. Disjoint paths are calculated then the costs of the best set of them are adapted using approporate ratio.


Article
GNSS Baseline Configuration Based on First Order Design
تشكيل خط اساس الـ GNSS اعتمادا على مسألة التصميم من الرتبة الاولى

Authors: Oday Yaseen Mohamed عدي ياسين محمد --- Muayed Yaseen Ahmed مؤيد ياسين احمد --- Zahraa Azeldeen Husain زهراء عزالدين حسين
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 1 Pages: 100-114
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The quality of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) networks are considerably influenced by the configuration of the observed baselines. Where, this study aims to find an optimal configuration for GNSS baselines in terms of the number and distribution of baselines to improve the quality criteria of the GNSS networks. First order design problem (FOD) was applied in this research to optimize GNSS network baselines configuration, and based on sequential adjustment method to solve its objective functions. FOD for optimum precision (FOD-p) was the proposed model which based on the design criteria of A-optimality and E-optimality. These design criteria were selected as objective functions of precision, which lead to a homogenous and anisotropic network, respectively using Matlab programming language (V. 2012a). Al Ghammas Township, Al-Qadisiya city, which consists of twenty-five stations was taken as a study area in this research. The results showed that there are 300 potential baselines for the GNSS network of the study area, which were reduced during the optimum configuration to about 70% of the total potential baselines by applying FOD-p, and there is high level of improvement in the objective functions of precision which reached to about 90% .

تتأثر جودة شبكات الانظمة العالمية للتوابع الملاحية (GNSS) بشكل كبير بتشكّيل خطوط الاساس المرصودة. حيث هذه الدراسة تهدف الى ايجاد التشكيل الأمثل لخطوط اساس الـ GNSS من حيث عددها وتوزيعها لتحسين معايير جودة شبكات الـ GNSS. أسلوب التصميم من المرتبة الاولى ومختصره (FOD) تم تطبيقه في هذا البحث للحصول على افضل تشكيل لخطوط الاساس الـ GNSS واعتمادا على اسلوب التصحيح المتعاقب لحل دوال اهدافها.FOD للدقة المثلى (FOD-p) هو النموذج المقترح الذي اعتمد على معياري التصميم كل من A-optimality و E-optimality. هذة المعياران تم اختيارهما كدوال هدف للدقة والتي تؤدي الى تجانس وتوحيد خواص الشبكة على التوالي باستخدام لغة البرمجة MATLAB (V.2012a). حيث بلدة الغماس، مدينة القادسية والتي تتالف من 25 محطة تم اعتبارها كمنطقة دراسة لتطبيق النموذج المقترح في هذا البحث. أضهرت النتائج هناك 300 خط اساس محتمل لشبكة ال GNSS لمنطقة الدراسة والذي تم تخفيضها لحوالي 70٪ من المجموع الكلي من خلال تطبيق موديل الـ FOD-p وان هناك مستوى عالي لتحسن دوال الهدف للدقة تصل الى حوالي 90%.


Article
Electric Distribution System Reconfiguration For Loss Reduction Using Genetic Algorith

Author: Mrs. Rana Ali Abttan
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2015 Issue: 43 Pages: 457-478
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the solution approach for the optimal reconfiguration problem in distribution networks implementing genetic algorithm technique. Network reconfiguration in distribution system is changing the status of sectionalizing switches to reduce the power loss in the system. The main objective of network reconfiguration is to find the network topology which have the minimum losses during any conditions exists in the network. A network configuration is a valid solution to the problem if it satisfies reliability, security and other operation constraints.A genetic algorithm is adapted and used in this work. The primary case study system is a part of the Baghdad area distribution network. It consists of main feeder, 6 laterals feeders and 48 buses. The algorithm validity is verified first via application to standard systems. Results show that the genetic algorithm is suitable for off-line reconfiguration studies.

يقدّمُ هذا البحث طريقة لحَلَّ مسألة إعادة التشكيل المثاليةِ في شبكاتِ التوزيع الكهربائية. استخدمت تقنية الخوارزميات الجينية (genetic algorithm ) لحَلَّ المسألة اعلاه.اعادة تمثيل الشبكة في نظامِ التوزيعِ يعرف بتَغيير حالة مفاتيح الفصل(sectionalizing switches) لغرض تقليل الخسائر الكهربائيةِ في النظامِ. إنّ الهدفَ الرئيسيَ لاعادة تشكيل الشبكة هو ايجاد طوبوغرافية الشبكةَ التي سَيكونُ فيها اقل الخسائرُ أثناء أيّ ظرف عمل في الشبكةِ. حورت الخوارزمية الجينية واستَعملتُ في هذا العملِ. استخدمت شبكة ذات مغذي رئيسي , ستة فروع و48 عمومي كجزء من شبكة بغداد- الرصافة للتوزيع. تم تصديق الخوارزميةَ أولاً عن طريق التطبيقِ على أنظمةِ قياسيةِ ومطابقة للنتائج. الاستنتاج الاساسي هو امكانية استخدام طريقة الخوارزمية الجينية لحَلَّ مسألة التشكيل الامثل لمنظومات التوزيع.

Listing 1 - 10 of 43 << page
of 5
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (43)


Language

English (41)

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2015 (43)