research centers


Search results: Found 32

Listing 1 - 10 of 32 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Efficient Routing Protocol Algorithm for Wireless Sensor Networks

Authors: Sayed Amin Hosseini --- Doaa Mohsin Abd Ali --- Mohammed Q. Mohammed
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics ijci المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2018 Volume: 44 Issue: 1 Pages: 12-19
Publisher: University Of Informatics Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

These Recently, different applications of wireless sensor networks in the industry fields using different data transfer protocols has been developed. As the power of sensor nodes is limited, prolonging network lifetime in wireless sensor networks (WSNs) considered a critical issue. To develop the network permanence, researchers had considered power consumption in routing protocols of WSNs by using modified Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy. This article presents a developed effective transfer protocols for autonomic WSNs. An efficient routing scheme for wireless sensor network regarded as significant components of electronic devices is proposed. An optimal election probability of a node to become cluster head has being presented. In addition, this article uses a Voronoi diagram, which decomposes the nodes into regions around each node. This diagram used in management architecture for a wireless sensor network..


Article
Marriage Through Social Communication Networks A Social Analytical Study
الزواج عبر شبكات التواصل الاجتماعي دراسة اجتماعية-تحليلية

Author: م. ايناس محمود عبد الله
Journal: College Of Basic Education Researches Journal مجلة ابحاث كلية التربية الاساسية ISSN: 19927452 Year: 2018 Volume: 15 Issue: 1 Pages: 891-912
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The advance in technology together with the increase in social communication on the net increased acquaintance around the world to the extent that made it possible for man to have more than casual relationships. The internet permits us to say or do things that we cannot by common means. It has a great role in breaking the barriers among people. Hence, people began to believe that the internet is the means to make friends with others and relationships which may end in marriage. There are many instances as such in our Arab communities. Many people began to get married via the internet (marriage via internet)which is the result of the social nature of man. So, in this research, we have tried to explore this phenomenon and approach it through an objective study which takes to in account the successful experiments and develops them, it also denounces improper behavior. Indeed, this is the main objective of this research: which is knowing this up to date phenomenon in our communities which introduces itself by itself and questions thousands of concepts . In this study, which included five topics, the first topic included the methodology of research, while the second included the concept of marriage and its nature and the third section theories of marriage and choice of partner. The fourth topic is the share of marriage through social networks and then the fifth section, which is online marriage compared to traditional marriage and then to the results, recommendations and proposals.

مع تطور التكنلوجيا وتزايد مواقع التواصل الاجتماعي عبر الشبكة العنكبوتية تزايدت طرق التعارف عبر العالم اذ اصبحت هذه المواقع تتيح للانسان أكثر مما يتاح في العلاقات العادية، فالفضاء الافتراضي يسمح لنا بقول او فعل مالاتسمحه الاوساط التقليدية،اذ له دور كبير في كسر الحدود بين الناس ،فمن هنا بدا التفكير بمواقع التواصل الاجتماعي على انها مواقع للصداقات والعلاقات العاطفية والتي قد تتوج بالزواج ،وفي ذلك نماذج وحالات كثيرة في مجتمعاتنا العربية شهدت اقبالا على الزواج الالكتروني والذي يسمى (الزواج عبر الانترنت)والذي يعتبر من افرازات الطبيعة الاجتماعية الانسانية ، الغرض الاساسي للبحث هو التعرف على هذه الظاهرة العصرية الجديدة في مجتمعنا التي تطرح نفسها بنفسها وتخط بمفردها الاف الاستفهامات وسنحاول الاجابة على مجموعة من الاسئلة المثارة حولها والتي منها, ماحقيقة هذا الزواج وما مواقعه وما هي مواصفات وشروط افراده والاسباب المؤدية الى مثل هذا النوع من الزواج ؟ وقد تضمنت هذه الدراسة خمسة مباحث, المبحث الاول يضم منهجية البحث بينما الثاني تضمن مفهوم الزواج وطبيعته, والمبحث الثالث تضمن نظريات الزواج واختيار الشريك, أما المبحث الرابع فهو من نصيب الزواج عبر شبكات التواصل الاجتماعي ومن ثم المبحث الخامس وهوالزواج عبر الانترنت مقارنة بالزواج التقليدي وصولا الى النتائج والتوصيات والمقترحات.


Article
Feature Extraction and Classification for ECG signals Processing based on Stationary Multiwavelet Transform and Artificial Neural Network
أستخلاص الميزّات والخواص و تصنيفها من اشارة القلب بلاعتماد على الشبكة المتعددة المويجات المستقرة و الشبكه العصبية الصناعية

Author: Zahraa K. Taha زهراء خضير طه
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 29 Pages: 85-101
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes an algorithm that uses mix of Stationary Multiwavelet Transform and Artificial Neural Network (ANN) algorithm for classification of Electrocardiograph (ECG) signals. The MIT-BIH arrhythmia database is used to measure the performance of the suggested method and compare the results with conventional techniques. The Stationary Multiwavelet Transform (SMWT) and the Minimum Average Maximum strategy (MAM) is suggested to calculate the useful features of the signal before utilizing ANN algorithm for classification. Since SMWT is a translation invariant, therefore, it enhances the classification performance and reduces mean square error (MSE). Repeated Row Processing exists in this scheme to make it more suitable for feature extraction compared with Stationary Wavelet Transform (SWT), Multiwavelet Transform (MWT) and Principle Component Analysis (PCA). SMWT and MAM reduce dimensional space and decrease the complexity of classification circuit. ECG signal is classified using ANN. Finally, the results of the proposed method are realistic compared with SWT-ANN, MWT-ANN, and PCA-ANN. The obtained results emphasize the excellence of the presented algorithm than the traditional techniques. The SMWT-ANN achieves classification accuracy of 100% and mean square error of 〖1.4*10〗^(-3).

تم في هذا البحث الدمج بين الشبكة المتعددة المويجات المستقرة و الشبكه العصبية الصناعية لغرض تصنيف اشارة القلب. ان قاعدة البيانات MIT-BIH قد استخدمت لقياس أداء الطريقة المقترحة ومقارنة النتيجة مع التقنيات التقليدية. ان الطرق (SMWT) و (MAM) تم اقتراحها لاستخلاص الميزّات والخواص من الاشارة قبل تصنيفها بواسطة ANN. بما ان SMWT لها خاصية عدم التغير مع الزحف فأن هذا يعزز من أداء عملية التصنيف ويقلل من الخطأ. أن تكرار معالجة الأسطر الموجودة في هذا المخطط جعل الاسلوب المستخدم أكثر ملاءمة لأستخراج الميزات مقارنة مع SWT, MWT وPCA. ان الطرق (SMWT) و (MAM) تقلل من ابعاد الإشارة وتقلل من تعقيد دائرة التصنيف. أخيراً ان نتائج الطريقة المقترحة هي واقعية مقارنة مع SWT-ANN, MWT-ANNو PCA-ANN. النتائج التي تم الحصول عليها تؤكد تفوق الخوارزمية المقترحة على الاساليب التقليدية.SMWT-ANN حققت دقة تصنيف 100% و معدل خطأ بمقدار 0.0014.


Article
Classification of brain tumors using the multilayer perceptron artificial neural network
تصنيف أورام الدماغ بإستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية لمستقبلات متعددة الطبقات

Authors: Raid Adnan Omar رائد عدنان عمر --- Jassim Mohammed Najim جاسم محمد نجم --- Imad H. Abood عماد هجول عبود
Journal: Iraqi Journal of Physics المجلة العراقية للفيزياء ISSN: 20704003 Year: 2018 Volume: 16 Issue: 36 Pages: 190-198
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Information from 54 Magnetic Resonance Imaging (MRI) brain tumor images (27 benign and 27 malignant) were collected and subjected to multilayer perceptron artificial neural network available on the well know software of IBM SPSS 17 (Statistical Package for the Social Sciences). After many attempts, automatic architecture was decided to be adopted in this research work. Thirteen shape and statistical characteristics of images were considered. The neural network revealed an 89.1 % of correct classification for the training sample and 100 % of correct classification for the test sample. The normalized importance of the considered characteristics showed that kurtosis accounted for 100 % which means that this variable has a substantial effect on how the network perform when predicting cases of brain tumor, contrast accounted for 64.3 %, correlation accounted for 56.7 %, and entropy accounted for 54.8 %. All remaining characteristics accounted for 21.3-46.8 % of normalized importance. The output of the neural networks showed that sensitivity and specificity were scored remarkably high level of probability as it approached % 96.

جمعت معلومات من 54 صورة لورم الدماغ من صور جهاز الرنين المغناطيسي (27 صورة لورم الدماغ الحميد و 27 صورة لورم الدماغ الخبيث) و عرضت هذه المعلومات لشبكة اعصاب افتراضية متعددة الطبقات متوفرة على البرنامج الاحصائي IBM SPSS 17. بعد محاولات عديدة تم اختيار معمارية شبكة الاعصاب الافتراضية الذاتية لمعلومات هذا البحث. ثلاثة عشر معلومة عن الجوانب الاحصائية و الشكلية للصورة تم اعتمادها في هذا البحث. لقد اظهرت شبكة الاعصاب المستخدمة نسب تصنيف صحيح في مجموعة التدريب بلغت 89.1 % بينما بلغت 100 % في مجموعة الاختبار. لقد اظهرت الاهمية المعدلة طبيعيا ان التفرطح (kurtosis) كان المعلومة الاكثر اهمية (100 %) في التمييز بين نوعي ورم الدماغ، و هذا يؤشر الاهمية الجوهرية لهذه المعلومة في التنبؤ بنوع الورم للحالات الجديدة من خلال معلومات صورة الورم. لقد كان لتباين لمعان الصورة (contrast) اهمية طبيعية 64.3 %، و للارتباط 56.7 % و 54.8 % للانتروبي (Entropy) و الذي هو عبارة عن مقياس احصائي للعشوائية التي تستخدم لتمييز نسيج الصورة. لقد تراوحت الاهمية المعدلة طبيعيا لكل المعلومات الباقية بين 21.3 %-46.8 %. لقد اظهرت النتائج التي افرزتها شبكة الاعصاب الافتراضية ان احتمال تنبؤ نوع الورم الحميد تصل الى 96 % (sensitivity) و حالة الورم الخبيث (specificity) تصل الى نفس المستوى .


Article
Face Recognition System Based on Kernel Principle Component Analysis and Fuzzy-Support Vector Machine
نظام تمييز الوجة بالاعتماد على نواة المكون الرئيسي و الة المتجة الداعم-الضبابي

Author: Harith A. Hussein حارث عبدالله حسين
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2018 Volume: 23 Issue: 1 Pages: 134-138
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

In recent year, Face recognition system has taken much attention and used for different types of purposes for instance web application authentication, online investment and banking, mobile authentication, smart home security, virtual reality, database management and retrival etc.. In this paper, we are going to proposed a Face Recognition System by using Kernel Principal Component Analysis method and Fuzzy Support Vector Machines. Kernel Principal Component Analysis is used to play the main role in features extractor and Fuzzy Support Vector Machines are used to treat the face classification problem. Many studies were done on the Cambridge ORL Face database to assess the achievements and performance of the Face Recognition System. As well as comparisons between Kernel Principal Component Analysis and other component abstraction methods such as Principle Component Analysis and Linear discriminated Analysis and also compressions between Fuzzy Support Vector Machines and other classification methods such as Artificial Neural Networks are done. The experimental results show that the proposed methods give better results than other methods.

في السنوات الاخيرة،استحوذ نظام التعرف على الوجه الكثيرمن الاهتمام واستخدم في أنواع مختلفة من التطبيقات مثلا للتحكم في الوصول إلى شبكة الإنترنت والخدمات المصرفية عبرالإنترنت، وأمن المعلومات و تفاعل الكمبيوترالبشري والواقع الافتراضي واسترجاع قاعدة البيانات و غير ذلك الكثير .. في هذا البحث،استخدام طريقة تحليل المكونات الرئيسية (KPCA) و (FSVM). حيث لعبKPCA دور رئيسي في استخرج الميزات واستخدمت FSVMلعلاج مشكلة تصنيف الوجه. تم إجراء عدد من التجارب على قاعدة بيانات (ORL )لتقييم أداء نظام التعرف على الوجوه. وكذلك المقارنات بينKPCA وغيرها من أساليب استخراج ميزة مثل (PCA) و (LDA) وأيضا مقارنة بين FSVMو طرق التصنيف الأخرى مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). أظهرت النتائج أن الطرق المقترحة تعطي نتائج أفضل من الطرق الأخرى


Article
Use projection pursuit regression and neural network to overcome curse of dimensionality
استعمال انحدار الاسقاطات المتلاحقة و الشبكات العصبية في تجاوز مشكلة البعدية

Authors: عمر عبد المحسن علي --- زينة ابراهيم حسن
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 104 Pages: 344-353
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This research aim to overcome the problem of dimensionality by using the methods of non-linear regression, which reduces the root of the average square error (RMSE), and is called the method of projection pursuit regression (PPR), which is one of the methods for reducing dimensions that work to overcome the problem of dimensionality (curse of dimensionality), The (PPR) method is a statistical technique that deals with finding the most important projections in multi-dimensional data , and With each finding projection , the data is reduced by linear compounds overall the projection. The process repeated to produce good projections until the best projections are obtained. The main idea of the PPR is to model the multiple regression as a sum of the nonlinear functions of the linear structures of the variables. Two approaches were used to solve the problem curse of dimensionality : the first approach is proposed projection pursuit regression method (PPR) and The second approach is the method of neural networks (NN) representing by (Back Propagation of error) which is one of the methods used in reducing dimensions . A simulated study was conducted to compare the methods used. The simulations were based on findings that showed that the method (NN) in this study gave better results than the (PPR) based on RMSE

المستخلص يهدف هذا البحث الى تجاوز مشكلة البعدية من خلال طرائق الانحدار اللامعلمي والتي تعمل على تقليل جذر متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) , أذ تم استعمال طريقة انحدار الاسقاطات المتلاحقة (PPR) ,والتي تعتبر احدى طرائق اختزال الابعاد التي تعمل على تجاوز مشكلة البعدية (curse of dimensionality) , وان طريقة (PPR) من التقنيات الاحصائية التي تهتم بأيجاد الاسقاطات الاكثر أهمية في البيانات المتعددة الابعاد , ومع ايجاد كل اسقاط تتقلص البيانات بواسطة المركبات الخطية على طول الاسقاط ويتم تكرار العملية لايجاد اسقاطات جيدة لحين الحصول على افضل الاسقاطات والفكرة الاساسية لانحدار الاسقاطات المتلاحقة (PPR) هو نمذجة الانحدار المتعدد كمجموع للدوال غير الخطية للتراكيب الخطية للمتغيرات .ومن اجل التخلص من مشكلة البعدية تم استعمال اسلوبين الاسلوب الاول طريقة انحدار الاسقاطات المتلاحقة (PPR ) المقترحة والاسلوب الثاني طريقة الشبكات العصبية ( NN ) المتمثلة ( بالانبعاث الخلفي للخطأ ) وهي من الطرائق المستخدمة في اختزال الابعاد , وقد تم اجراء دراسة محاكاة للمقارنة بين الطرائق المستخدمة وتم التوصل من خلال تجارب المحاكاة الى استنتاجات بينت ان الطريقة (NN) في هذا البحث اعطت نتائج افضل مقارنة بطريقة ( PPR ) اعتمادا على معيار جذر متوسط مربعات الخطأ (RMSE).


Article
Hybrid CFD-ANN Scheme for Air Flow and Heat Transfer Across In-Line Flat Tubes Array

Authors: Tahseen Ahmad Tahseen --- M. Ishak --- Khalaf Ibrahim Hamada --- M.M. Rahman --- et al.
Journal: Tikrit Journal of Engineering Sciences مجلة تكريت للعلوم الهندسية ISSN: 1813162X 23127589 Year: 2018 Volume: 25 Issue: 2 Pages: 59-67
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

Flat tubes are vital components of various technical applications including modern heat exchangers, thermal power plants, and automotive radiators. This paper presents the hybridization of computational fluid dynamic (CFD) and artificial neural network (ANN) approach to predict the thermal-hydraulic characteristics of in-line flat tubes heat exchangers. A 2D steady state and an incompressible laminar flow in a tube configuration are considered for numerical analysis. Finite volume technique and body-fitted coordinate system are used to solve the Navier–Stokes and energy equations. The Reynolds number based on outer hydraulic diameter varies between 10 and 320. Heat transfer coefficient and friction are analyzed for various tube configurations including transverse and longitudinal pitches. The numerical results from CFD analysis are used in the training and testing of the ANN for predicting thermal characteristics and friction factors. The predicted results revealed a satisfactory performance, with the mean relative error ranging from 0.39% to 5.57%, the root-mean-square error ranging from 0.00367 to 0.219, and the correlation coefficient (R2) ranging from 99.505% to 99.947%. Thus, this study verifies the effectiveness of using ANN in predicting the performance of thermal-hydraulic systems in engineering applications such as heat transfer modeling and fluid flow in tube bank heat exchangers.


Article
Iraq Stock Exchange.. Reality and future prospects/ Neural network analysis
سوق العراق للأوراق المالية ... الواقع والآفاق المستقبلية/ التحليل باستخدام اسلوب الشبكات العصبية

Author: أ.م .د . عمار كوتي ناصر
Journal: Alustath الاستاذ ISSN: 0552265X 25189263 Year: 2018 Volume: 1 Issue: 226 Pages: 61-72
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, the method of neural networks was applied to analyze the impact of inflation on the performance of the Iraqi market for securities for the period from 1/1/2005 to 1/9/2011 because of this method of great importance in conducting the analysis and study the impact and forecast on the performance of the Iraqi market for securities, The results showed that the application of the method of neural networks gave the results of high accuracy in the estimation, where a total of squares of error and a very small value was obtained, as well as the study of the effect of the variables causing inflation

طبق أسلوب الشبكات العصبية لتحليل أثر التضخم في أداء سوق العراق للأوراق المالية للمدة من 1/1/2005- 1/9/2011 لما لذلك الاسلوب من اهمية بالغة في اجراء التحليل ودراسة التأثير والتنبؤ على أداء سوق العراق للأوراق المالية, وقد أظهرت النتائج أن 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 للتضخم


Article
Iraq Stock Exchange.. Reality and future prospects/ Neural network analysis
سوق العراق للأوراق المالية ... الواقع والآفاق المستقبلية/ التحليل باستخدام اسلوب الشبكات العصبية

Author: أ.م .د . عمار كوتي ناصر
Journal: Alustath الاستاذ ISSN: 0552265X 25189263 Year: 2018 Volume: 3 Issue: 226 Pages: 61-72
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, the method of neural networks was applied to analyze the impact of inflation on the performance of the Iraqi market for securities for the period from 1/1/2005 to 1/9/2011 because of this method of great importance in conducting the analysis and study the impact and forecast on the performance of the Iraqi market for securities, The results showed that the application of the method of neural networks gave the results of high accuracy in the estimation, where a total of squares of error and a very small value was obtained, as well as the study of the effect of the variables causing inflation

طبق أسلوب الشبكات العصبية لتحليل أثر التضخم في أداء سوق العراق للأوراق المالية للمدة من 1/1/2005- 1/9/2011 لما لذلك الاسلوب من اهمية بالغة في اجراء التحليل ودراسة التأثير والتنبؤ على أداء سوق العراق للأوراق المالية, وقد أظهرت النتائج أن 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 للتضخم


Article
Anticipation ofMid-Span Deflection atUltimate Loadfor Concrete BeamsStrengthenedby FRP BarsUsing Artificial Neural Networks

Author: Abdulnasser Mohammed Abbas
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 5 Pages: 9-19
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

A mid-span deflection of concrete beam strengthened by FRP bars has beenanticipated. A case of simply supported beam loaded by two point loads has been simulated by using artificial neural networks (ANNs) which are involved in MATLAB package, version 9.0.0.341360 (R2016a). The proposed model presupposes60 beam specimens to collect the required data for the neuralpattern. A set of 8 input variables was selected to construct the proposed neural pattern; these are, beam dimensions, concrete specifications, and FRP properties. While the mid-span deflection at the ultimate load, will be the output inconstant. The use of 9 nodes in the hidden layer is active in predicting the mid-span deflection. A comparison between the gained results and the past experimental data shows that the proposed neural patterngives a reasonable anticipation with an overall error of 8.2 %.

تمتخمينالهطول عند الحمل الاقصى لمنتصفعتبة خرسانية مسلحة بقضبان تسليح بوليمرية.تمتدراسةحالةعتبة بسيطة الاسناد معرضة الى حملين متناظرين باستخدامالشبكاتالعصبيةالاصطناعية الموجودة ضمن برنامج الماتلاب ذي الاصدار9.0.0.341360 (R2016a). لقد تم استخدام 60عينةلغرض جمعالبياناتالمطلوبةلمحاكاة النموذج. كما تماختيارمجموعة المدخلاتمن8متغيرات. تمثلت بأبعادالعتب،خصائصالخرسانة،وخصائصقضبانالتسليح البولمرية.في حين كانت بياناتالإخراج هي الهطول في منتصفالعتب عند الحملالاقصى. لقد وجد ان استخدام9عقدفيالطبقةالمخفيةفعالا لتوقع الهطول في منتصفالعتبة. لقد بينت المقارنةبينالنتائجالمكتسبةمعالبياناتالتجريبيةالسابقةأنالنموذجالمقترحأعطىتقييمامعقولاومعدل خطأ عاميساوي 8.2٪.

Listing 1 - 10 of 32 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (32)


Language

English (26)

Arabic (4)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2018 (32)