research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Proposed KDBSCAN Algorithm for Clustering
خوارزمية KDBSCAN المقترحة للتجميع

Authors: Yossra Hussein يسرى حسين --- Safa Abdel Jalil صفا عبد الجليل
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 1A Pages: 173-178
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Science, technology and many other fields are use clustering algorithm widely for many applications, this paper presents a new hybrid algorithm called KDBSCAN that work on improving k-mean algorithm and solve two of its problems, the first problem is number of cluster, when it`s must be entered by user, this problem solved by using DBSCAN algorithm for estimating number of cluster, and the second problem is randomly initial centroid problem that has been dealt with by choosing the centroid in steady method and removing randomly choosing for a better results, this work used DUC 2002 dataset to obtain the results of KDBSCAN algorithm, it`s work in many application fields such as electronics libraries, biology and marketing, the KDBSCAN algorithm that described in this paper has better results than traditional K-mean and DBSCAN algorithms in many aspects, its preform stable result with lower entropy.

العلوم والتكنولوجيا والعديد من المجالات الاخرى تستخدم خوارزميات التجميع بصورة كبيرة للعديد من التطبيقات, هذ البحث يقدم خوارزمية دمج جديدة تسمى KDBSCAN والتي تعمل على تطوير خوارزمية K-mean لحل اثنان من مشاكلها, المشكلة الاولى هو عدد المجاميع, والذي يجب ان يتم ادخاله عن طريق المستخدم, وتم حل هذه المشكلة عن طريق استخدام خوارزمية DBSCAN لتخمين عدد المجاميع, و المشكلة الثانية هو الاختيار العشوائي للمراكز, و الذي تم تعامل معهاعن طريق المراكز بطريقة ثابتة وازالة عشوائية الاختيار للحصول على نتائج افضل, تم العمل بأستخدام قاعدة بيانات DUC 2002 للحصول على النتائج خوارزمية KBSCAN, هي تعمل في تطبيقات متعددة مثلا المكتبات الالكترونية, علم البايولوجي و مراكز التسوق, خوارزمية KDBSCAN التي تم وصفها في هذا البحث لها نتائج احسن من الخوارزميتين K-mean التقليدية و DBSCAN في جوانب متعددة, حيث انها توفر نتائج ثابتة وعشوائية قليلة.

Keywords

clustering --- K-mean --- DBSCAN --- KDBSCAN.


Article
Satellite Images Multiple Data Using Clustering Techniques
البيانات المتعددة لصور الاقمار الصناعية باسخدام تقنيات المجموعات

Authors: Jamal Mustafa AL-Tuwaijari جمال مصطفى التورجي --- Ghaidaa Waleed Naji غيداء وليد ناجي
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 9 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 97-118
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Clustering is considered one of the complex tasks in data mining and plays an important role in many applications such as image processing. Different types of algorithms have been appeared for clustering. In this paper two unsupervised classification algorithms will apply on Landsat-8 satellite images, k-means clustering and fuzzy c-means with two approaches pixel based clustering and block based clustering. In block based clustering color features and texture features are extracted. In texture features gray level co-occurrence matrix (GLCM) is used. Finally, the results are used for comparison between the two algorithms. The obtained results according to the proposed method for the satellite images clustering shows that k-means clustering algorithm gave better results with (74.2615 and 83.5906), while fuzzy c-means algorithm gave results with (71.06933 and 81.7031).

تعد العنقدة واحدة من المهام المعقدة وهي أحد فروع التنقيب عن البيانات حيث لها دور هام في كثير من التطبيقات منها المعالجة الصورية، تم التطرق في هذا البحث الى نوعين من خوارزميات العنقدة وهي خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين وخوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين حيث تم تطبيق هذه الخوارزميات على صور الأقمار الصناعية التابعة للقمر الصناعي النايل سات-8. طبقت الخوارزميتين باستخدام مفهومين الأول قائم على البيكسل حيث يتم اعتماد ما يسمى بكثافة البيكسل لغرض العنقدة اما المفهوم الثاني فهو قائم على الكتلة أي بمعنى يتم هنا استخراج ميزات متعددة وهي ميزات اللون وميزات الملمس. واخيرا النتائج المستخلصة ستستخدم للمقارنة بين الخوارزميتين التي تم اقتراحها، حيث بينت النتائج التي تم الحصول عليها طبقا للطرق التي تم اقتراحها في هذا البحث بأن خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين كانت أفضل وبنتائج (74.2615، 83.5906) بينما خوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين اعطت نتائج (71.06933، 81.7031).


Article
A Proposed Alzheimer's Disease Diagnosing System Based on Clustering and Segmentation Techniques

Author: Sarah J. Mohammed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2018 Volume: 36 Issue: 2 Part (B) Engineering Pages: 160-165
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

lzheimer's-disease (AD) is one of the prevalent diseases that afflict theelderly. The medical field defines Alzheimer is the destruction of brain cells sothat the person loses knowledge and perception, afflict both sexes and is calleddementia. The medical field often suffers from accurate diagnosis and detection ofthe disease in the early stages. This paper presents a diagnostic approach ofAlzheimer based on K-mean clustering algorithm with Markov random fieldsegmentation on Magnetic Reasoning Images (MRI) to build software able to helpthe medical staff identifying and diagnosis the disease. The experimental resultshows that 91% accuracy is achieved, which demonstrate the system's reliabilityin the medical diagnostic environment


Article
A Fuzzy Stochastic Model for a Markov Process
أنموذج تصادفي مضبب لعملية ماركوفية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a combination of sequential Markov theory and cluster analysis, which determines inputs the Markov model of states, was the link between these two models by proposing Markov model formulated based on the principles of clustering Fuzzy, and comparison with the Markov model formulated based on clustering . It was also rely on the algorithm of K-Means clustering was Fuzzification to make a comparison. The practical side was applied to the caloric ratio in fruits and vegetables, it was noted that the Stationary distribution matrix of states of the Markov model formulated on the basis of clustering Fuzzy stabilized faster than the Markov model formulated on the basis of clustering, as was observed ratio stability of fruits and vegetables under study on low-calorie attribute is greater than the stability of the high-calorie attribute.

تم في هذا البحث الجمع بين نظرية متسلسلة ماركوف والتحليل العنقودي الذي يحدد مدخلات النموذج الماركوفي من الحالات، وتم الربط بين هذين النموذجين من خلال اقتراح نموذج ماركوفي مصاغ على أساس مبادئ العنقدة المضببة ، والمقارنة مع نموذج ماركوفي مصاغ على أساس العنقدة غير المضببة. كما تم الاعتماد على خوارزمية K-Means للعنقدة وتم تضبيبها لإجراء المقارنة. وكجانب عملي للبحث تم التطبيق على نسبة السعرات الحرارية في الفواكه والخضراوات، تم ملاحظة أن مصفوفة التوزيع المراوح للحالات للنموذج الماركوفي المصاغ على أساس العنقدة المضببة استقرت بشكل أسرع من النموذج الماركوفي المصاغ على أساس العنقدة غير المضببة، كما تم ملاحظة نسبة استقرار الفواكه والخضراوات قيد الدراسة على صفة انخفاض السعرات الحرارية اكبر من استقرارها على صفة ارتفاع السعرات الحرارية.


Article
Image Retrieval from Video Streams Databases using Similarity of Clustering Histogra
أسترجاع الصوره من قواعد بيانات السلاسل الفيديويه بأستخدام تشابه المخطط العنقودي

Authors: Abdulameer A. Karim عبدالأميرعبدالله كريم --- Ekhlas F. Nasser أخلاص فالح ناصر
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 29 Pages: 1-22
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

The recent system for image retrieval based on histogram of clustering idea which considers the likeness among database of images is suggested. Firstly, the space of image's feature is compressed using Haar transform. Secondly points of interest were detected from wavelet image, and then those points of interest was descriptor using SURF descriptor Thirdly, the clustering algorithm of moving k-means is employed for features cluster that resulted from SURF descriptor and then a histogram was built from the cluster's values. The suggested procedure is experimented on different database. The outcome of experimental shows that suggested procedure is reliable, fast and active for retrieving of an image from database based on histogram than FAST detection of corner that depend on image features.

ان النظام الحديت لأسترجاع الصوره مستند على فكرة مدرج احصائي عنقودي (clustering) والمقترح للتشابه بين الصور في قاعدة البيانات.اولا يتم ضغط فضاء صفات الصوره بأستخدام تحويل Haar .ثانياً يتم أكتشاف النقاط المهمه في الصورة المضغوطه (wavelet) وبعد ذلك يتم وصف تلك النقاط المهمه بأستخدام الواصف (SURF) .ثالثاً خوارزمية (k-means) المتحركه تستخدم لتجميع صفات الواصف (SURF) بشكل عناقيد (clusters) وبعد ذلك يبنى مدرج أحصائي من قيم العنقود (cluster).تم تجربة الأجراء المقترح على قواعد بيانات مختلفه.تبين من النتيجه التجريبيه بأن الأجراء المقترح نشيط وسريع وموثوق لأسترجاع صوره من القاعده البيانيه بالأعتماد على المخطط الأحصائي مقارنة مع كاشف الزاويه بأستخدام ((FAST والذي يعتمد على صفات الصوره.


Article
OSCH-LEACH: Optimum Secondary Cluster Head Selection for LEACH Protocol
OSCH-LEACH : اختيار امثل راس عنقود ثانوي لبروتوكول LEACH

Author: Saad Hameed Abid سعد حميد عبد
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2018 Issue: 30 Pages: 67-85
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

A wireless sensor network consists of a bundle of sensor nodes which is using for monitoring and recording variety phenomenon’s such as pressure, wind direction and speed, home security, machine failure diagnosis and biological detection. When the information collected and be together in an energy efficient manner help the sensor network to operate for long interval. The transmitted data between sensor nodes and Base station is as a result of fusion data in (WSN). And the LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) protocol come with solutions for all data collection problems, when the clusters are arranged in self-organized manner, but it still suffering from some downside that can cause fatal problems.To save the energy and based on the research of LEACH protocol, an optimum secondary cluster head low energy clustering protocol OSCH-LEACH is proposed in this paper. In the new protocol, in any round when the cluster head located in not good place -near the edge of the cluster and far away from many sensors - Cuckoo search algorithm is suggested to find the optimum secondary cluster head that take the role of the primary cluster head for those remote sensors i.e. aggregate data from those remote sensors and send the report to the primary cluster head. The experimental results show that OSCH-LEACH performs better than LEACH protocol. It not only extends the lifetime of the network, but also improves the energy efficiency by increasing the settle down and unsettle down period, number of alive nodes with time, and minimize energy consumption.

شبكه المتحسسات اللاسلكيه تتكون من عدد من عناقيد المتحسسات التي تستخدم في مراقبه وتسجيل عدد من الظواهر مثل الضغط، سرعه واتجاه الرياح، امنيه المنازل، تشخيص اعطال المكائن، و اكتشاف الاخطاء البيولوجيه. ان جمع المعلومات مع بعضها بطريقه كفوءه من ناحيه استهلاك الطاقه تساهم في اطاله عمر الشبكه. ان البيانات تنتقل على شكل اشارات بين المتحسسات والمحطه الرئيسيه . ان بروتول LEACH يعتبر من اشهر البروتوكولات من حيث كفاءه حفظ الطاقه ولكنه مازال يعاني من بعض المشاكل التي قد تسبب مشاكل كبيرة.لغرض حفظ الطاقه بهدف اطاله عمر الشبكه لفترة اطول تم اقتراح اختيار امثل راس عنقود ليكون راس عنقود ثانوي حيث ان في اي دورة اذا كان راس العنقود الرئيسي في مكان غير مناسب- قرب حدود العنقود وبعيد عن كثير من المتحسسات- لذلك اختبرت خوارزميه طائر الوقواق لايجاد المتحسس الامثل لياخذ دور راس العنقود الرئيسي لهؤلاء المتحسسات البعيده حيث يقوم بجمع البيانات ويستخرج منها تقرير واحد يرسله الى راس العنقود الرئيسي. الخوارزميه المقترحه اظهرت نتائج افضل من حيث استهلاك الطاقه واطاله عمر الشبكه.


Article
English Character Recognition from Video Stream based on Bag of Visual Words (BOVW)
تمييز الحرف الأنكليزي من سلسلة الفيديو بالأعتماد على حقيبة من الكلمات المرئية

Authors: Ekhlas Falih Nasser م.أخلاص فالح ناصر --- Dr.Abdulameer A. Karim أ.م. د.عبدالأميرعبدالله كريم
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2018 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 12-29
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Numerous digital images are available for printing the documents. The discussions are continuing for arriving to best algorithm for identifying the English letters. The suggested method has four steps. Firstly, apply wavelet transform on images of letters using Haar filter. Secondly interest points were detected using features from accelerated segment test (FAST) corner detection. Thirdly those points were descripted using Speeded up Robust Features (SURF). Fourthly, the clustering algorithm of moving k-means is employed to obtain bag of visual words (BOVW) and then build vocabulary and a histogram from visual words.The features of each visual word for video images and test image are matched using Manhattan distance measure. The suggested system was tested on three types of English letters font's databases (Time New Roman, Arial Black and Calibri) .Experimental outcomes show that the suggested method is more efficient and fast for matching and recognizing a letter than seven moment's method. The recognition time for BOVW is less than the seven moment's time and the BOVW accuracy depends on number of correct character recognition. BOVW have optimal accuracy in the process of recognition of letters.

هنالك الكثير من الصور الرقمية المتوفره للوثائق المطبوعة والبحث مازال مستمر للوصول الى افضل خوارزميه للتعرف على الحروف الأنكليزية. الطريقه المقترحه تتكون من أربع خطوات. اولا يتم تطبيق تحويل المويجه على الصورالحرفيه بأستخدام Haar فلتر. ثانياً يتم أكتشاف النقاط المهمه بأستخدام كاشف زاوية الصفات لأختبار المقطع السريع (FAST). ثالثاً يتم وصف تلك النقاط المهمه بأستخدام الواصف تسريع الصفات القوي (SURF) .رابعاً خوارزمية k-means moving تستخدم لتجميع الصفات بشكل عناقيد(clusters) للحصول على حقيبه من الكلمات المرئيه وبعدها يتم بناء المعجم و مخطط للكلمات المرئيه.صفات كل كلمه مرئيه في صور الفيديو والصوره المختبره يتم مطابقتها باستخدام مقياس المسافه منهاتن. تم اختبار النظام المقترح على ثلاثة أنواع من قواعد بيانات الحروف الإنجليزية (تايم نيو رومان، أريال بلاك و كالبري). تبين النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة هي أكثر كفاءة وسرعة لمطابقة وتمييز الحرف مقارنة مع استخدام طريقة العزوم السبعه.الوقت الذي تأخذه حقيبة الكلمات المرئيه لتمييز الحرف يكون اقل من الوقت الذي تاخذه العزوم السبعه, دقة حقيبة الكلمات المرئيه يعتمد على عدد تمييز الحروف بصوره صحيحه. لذا تعتبر حقيبة الكلمات المرئيه ذات الدقه الأمثل الدقة المثلى في عملية تمييز الحروف.


Article
A Content-Based Image Retrieval Method By Exploiting Cluster Shapes

Authors: Hanan Al-Jubouri --- Hongbo Du
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 90-102
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an automatic process of retrieving images that are the most similar to a query image based on their visual content such as colour and texture features. However, CBIR faces the technical challenge known as the semantic gap between high level conceptual meaning and the low-level image based features. This paper presents a new method that addresses the semantic gap issue by exploiting cluster shapes. The method first extracts local colours and textures using Discrete Cosine Transform (DCT) coefficients. The Expectation-Maximization Gaussian Mixture Model (EM/GMM) clustering algorithm is then applied to the local feature vectors to obtain clusters of various shapes. To compare dissimilarity between two images, the method uses a dissimilarity measure based on the principle of Kullback-Leibler divergence to compare pair-wise dissimilarity of cluster shapes. The paper further investigates two respective scenarios when the number of clusters is fixed and adaptively determined according to cluster quality. Experiments are conducted on publicly available WANG and Caltech6 databases. The results demonstrate that the proposed retrieval mechanism based on cluster shapes increases the image discrimination, and when the number of clusters is fixed to a large number, the precision of image retrieval is better than that when the relatively small number of clusters is adaptively determined.


Article
Energy Threshold-basedCluster Head Rotation for Routing Protocol inWireless Sensor Networks

Authors: Energy Threshold-basedCluster Head Rotation for Routing Protocol inWireless Sensor Networks --- Hussein Attia Lafta
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 7 Pages: 92-109
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Energy efficiency represents a fundamental issue in WSNs, since the network lifetime period entirely depends on the energy of sensor nodes, which are usually battery-operated. In this article, an unequal clustering-based routing protocol has been suggested, where parameters of energy, distance, and density are involved in the cluster head election. Besides, the sizes of clusters are unequal according to distance, energy, and density. Furthermore, the cluster heads are not changed every round unless the residual energy reaches a specific threshold of energy. The outcomes of the conducted simulation confirmed that the performance of the suggested protocol achieves improvement in energy efficiency.

يمثل ترشيد استهلاك الطاقة في شبكات المتحسس اللاسلكي مسألة اساسية لكون عمر الشبكة يعتمد كليا على الطاقة المتوفرة عادة في اجهزة المتحسسات. في هذه المقالة تم اقتراح بروتوكولا للارسال مبني على اساس العنقدة غير المتساوية حيث يأخذ بنظر الاعتبار متغييرات الطاقة والمسافة والكثافة في تحديد راس كل مجموعة (عنقود). وكذلك يكون حجم العناقيد غير متساو وفقا لمتغرات المسافة والطاقة والكثافة. مضافا الى ان رؤوس العناقيد لا يتم تغييرها في كل دورة ما لم يصل مستوى الطاقة فيها الى حد معين من الطاقة. ولقد بينت نتائج المحاكاة الى ان كفاءة البروتوكول المقترح تحقق تحسسنا في ترشيد الطاقة.


Article
Generation of Fuzzy Rules by Subtractive Clustering

Authors: Hussen Ateya Lafta --- Zahraa A. Mohammed
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 2 Pages: 25050-259
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This work depends on two stages. First one, "subtractive method", clustering algorithm, used for identifying the relationships between data points in order to build system, where the data point gathers with other points to make cluster of the same features. These groups will be used in the second part of the work to construct fuzzy IF…THEN rules, which controls how the system works. The number of rules and its parts depend on these clusters. While the Takagi-Sugeno Kang (TSK) fuzzy inference modal was used. The scope of this work is applied to heart disease diagnosis.

هذا العمل يعتمد مرحلتين, المرحلة الاولى يستخدم خوارزمية "التجميع" والتي تستخدم لتحديد العلاقات بين عناصر البيانات لكي يبنى النظام, بحيث كل نقطه في البيانات تجمع مع نقاط اخرى ذات نفس المواصفات لكي تكوﱠن مجاميع.هذه المجاميع (العناقيد) سوف تستخدم في المرحلة الثانية من العمل لبناء مجموعة من القواعد المضببة والتي يصطلح عليها (IF…THEN rules). والتي ستحدد مسار عمل النظام. عدد القواعد ومتغيرات الادخال والاخراج لديها تعتمد على المجاميع (العناقيد) المتولدة في المرحلة الاولى بينما يستخدم نظام الاستدلال المسمى(King TSK-Sugeno). طﹹبق العمل لتشخيص مرض القلب.

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

English (8)

Arabic and English (2)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2018 (11)