research centers


Search results: Found 11

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

Article
Jaccard Coefficients based Clustering of XML Web Messages for Network Traffic Aggregation

Author: Dhiah Al-Shammary
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 2 Pages: Comp Page 82-91
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper provides static efficient clustering model based simple Jaccard coefficients that supports XML messages aggregator in order to potentially reduce network traffic. The proposed model works by grouping only highly similar messages with the aim to provide messages with high redundancy for web aggregators. Web messages aggregation has become a significant solution to overcome network bottlenecks and congestions by efficiently reducing network volume by aggregating messages together removing their redundant information. The proposed model performance is compared to both K-Means and Principle Component Analysis (PCA) combined with K-Means. Jaccard based clustering model has shown potential performance as it only consumes around %32 and %25 processing time in comparison with K-Means and PCA combined with K-Means respectively. Quality measure (Aggregator Compression Ratio) has overcome both benchmark models.


Article
Collaborative Filtering Recommendation Model Based on k-means Clustering

Authors: Nadia Fadhil AL-Bakri --- Soukaena Hassan Hashim
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2019 Volume: 22 Issue: 1 Pages: 74-79
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In this age of information load, it becomes a herculean task for user to get the relevant things from vast number of information. This huge number of data demand specially designed Recommender system that can plays an important role in suggesting relevant information preferred by the users. From this point, this paper presents a modest approach to enhance prediction in MovieLens dataset with high scalability by applying user-based collaborative filtering methods on clustered data. The proposal consists of three consequence phases: preprocessing phase, similarity phase, prediction phase. The experimental results obtained conducting K-means clustering and correlation coefficient similarity measures against MovieLens datasets lead to an increase in the scalability of recommender system.


Article
Anemia Blood Cell localization Using Modified K- Means Algorithm

Authors: Loay E.George --- Huda M.Rada --- Mela.G.Abdul-Haleem
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 2 Pages: Comp Page 9-21
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In this project segmentation of image strategy based on K-means clustering calculation is displayed. The proposed strategy utilizes clustering to allocate the dominant colors in medical tissue images for purpose of segmentation with high performance. The initialization step of the system is the selection of suitable color model used for segmentation. A set of inter and intra-class measures are used to evaluate the degree of model suitability. The method is able to make segmentation at different classification resolutions. For purpose of performance evaluation the comes about of the proposed strategy, standard K-Means and as of late altered K-Means are compared. The exploratory comes about appeared that the proposed strategy gives superior result.


Article
Spatial Modification in the Parameters of Mountain Image Clustering Algorithm
التحوير المكاني في معلمات خوارزمية الجبل لتقسيم الصورة

Author: Nahla Ibraheem Jabbar نهلة ابراهيم جبار
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2019 Volume: 22 Issue: 1 Pages: 55-58
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Our proposed method used to overcome the drawbacks of computing values parameters in the mountain algorithm to image clustering. All existing clustering algorithms are required values of parameters to starting the clustering process such as these algorithms have a big problem in computing parameters. One of the famous clustering is a mountain algorithm that gives expected number of clusters, we presented in this paper a new modification of mountain clustering called Spatial Modification in the Parameters of Mountain Image Clustering Algorithm. This modification in the spatial information of image by taking a window mask for each center pixel value to compute distance between pixel and neighborhood for estimation the values of parameters σ, β that gives a potential optimum number of clusters requiring in image segmentation process. Our experiments show ability the proposed algorithm in image brain segmentation with a quality in the large data sets.

استخدام الطريقة المقترحة للتغلب على عـــــيوب حساب قيــــم المعلمات في خوارزمية الجبل لتقطيع الصورة. يتطلب من جميع الخوارزميات التصنيف لبدء عملية التـــصنيف قيم المعلمات . والخوارزميات لديها مشاكل كبيرة في حساب هذه قيم المعلمات. من احدى الخوارزميات الشهيرة هي خوارزمية الجـبــــــــل التي تعـــطي العدد المتوقع للتصنيف. قدمـــــنا في هذا البحث على تــــــــعديل جـديد من تجميع جـــبل يسمى تعديل المكانية في معلمات من جبل تقــــسيم الصورة. هذا التعديل يعتمد على المعلومات المكانــــــــية للصورة عن طريق أخذ قناع نافذة لكل قيمة بكـــــسل , وحساب المسافة بين البيكسل والمتجاورات . والذي يعطي العدد الأمثل بمعلمات المطلوبة σ و β في عملية تجزئة الصــورة. تظهر تجاربنا قـــدرة الــــخوارزمية المقترحة في صوره تجزئه الدماغ مع جودة في التصنيف في التصنيف مجموعات كبيرة من البيانات.


Article
Using Some of Hierarchical Approach of Cluster Analysis for Classification of Agricultural Lands by Area and the Amount of Production for some Agricultural Crops in the Iraqi Governorates for the Years (2005) and (2010(
إستخدام بعض الاساليب الهرمية للتحليل العنقودي في تصنيف الأراضي الزراعية حسب المساحة وكمية الإنتاج لبعض محاصيل الخضر في محافظات العراق لعامي (2005) و (2010)

Author: Mohammed A. Mohammed محمد عبد الودود محمد
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2019 Issue: 44 Pages: 52-74
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper aims to study the problem of classification of agricultural lands for all governorates except Kurdistan Region according to their validity for vegetable growing for the years (2005) and (2010) and due to the importance of these two years on the Iraqi agricultural reality where the year (2005) comes after the collapse in the Iraqi agricultural sector due to the political and economic vacuum after the year (2003), while the year (2010) represent the beginning of the advancement of this sector through the development of production policies and plans for five and long term by the Ministry of Agriculture, This paper also seeks to predict the production quantities of vegetable crops for the ten years following (2010). Hierarchical methods of cluster analysis were used in data analysis and adoption in land classification based on clusters extracted from the analysis, cluster analysis is one of the multivariate statistical methods cluster analysis has many features and characteristics that facilitate the process of classification and aggregation, forming clusters whose characteristics are similar to those of other clusters, as well as its ability to display cluster results on the basis of tree plans showing the steps of clustering from the first stage to the final stage, we found that the lands of Nineveh and the governorates of the central region such as the Babylon, Wasit and Karbala are the best agricultural lands after classification, and also that the increase in production was weak.

يهدف البحث الى دراسة مشكلة تصنيف الأراضي الزراعية للمحافظات كافة عدا محافظات إقليم كردستان وفق مدى صلاحيتها لزراعة الخضر لعامي (2005) و(2010) ونظرا لاهمية هذين العامين على الواقع الزراعي العراقي اذ يأتي العام (2005) بعد الانهيار في القطاع الزراعي العراقي نظرا للفراغ السياسي والاقتصادي بعد عام (2003) في حين يشكل العام (2010) بداية النهوض بهذا القطاع من خلال وضع سياسات انتاجية وخطط خمسية وبعيدة المدى من قبل وزارة الزراعة، وايضا يسعى هذا البحث الى التنبؤ بكميات الانتاج لمحاصيل الخضر للسنوات العشر التي تلي عام (2010)، وقد تم استخدام الاساليب الهرمية للتحليل العنقودي في تحليل البيانات واعتمادها في تصنيف الأراضي بناءاً على أساس العناقيد المستخرجة من التحليل، اذ يعد التحليل العنقودي واحدا من الطرائق الاحصائية لمتعددة المتغيرات اذ يتمتع التحليل العنقودي بميزات وخصائص عديدة تسهل عملية التصنيف والتجميع مكونة عناقيد تتشابة مفرداتها ببعض الخصائص وتختلف مع مفردات العناقيد الاخرى بالاضافة الى قدرته على عرض نتائج العنقدة على اساس مخططات شجرية توضح خطوات العنقدة من المرحلة الاولى وصولا الى المرحلة الختامية، وتم التوصل البحث إلى أن أراضي محافظة نينوى ومحافظات المنطقة الوسطى كمحافظات بابل وواسط وكربلاء هي الأفضل زراعياً بعد التصنيف، وايضا ان الزيادة في الانتاج كانت ضعيفة.


Article
Images Analysis by Using Fuzzy Clustering

Author: Shahla Hazim Ahmed Kharofa
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2019 Volume: 11 Issue: 1 Pages: Comp Page 33-40
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The Fuzzy C-Mean algorithm is one of the most famous fuzzy clustering techniques. The process of fuzzy clustering is a useful method in analyzing many patterns and images. The Fuzzy C-Mean algorithm is widely used and based on the objective function reduction through adding membership values and the fuzzy coefficient. The Mean Absolute Error (MAE) was also measured in this research for each execution.The research found that when the number of clusters increases, the mean absolute error value is reduced. When the number of clusters increased. The more details in the resulting image were not present in the original image. This helps in the analysis of the images.In this research, medical images were treated and analyzed. The analysis helps physicians explain the patient's health status and also according to suggested algorithm helps them to diagnose the possibility of a particular disease or tumor. A Matlab program was created to perform the analysis.


Article
Assessment of Phytochemical Content and Antioxidant Activity of the Extracts Collected from the Leaves and Flowers of Hypericum scabrum
تقدير المحتوى من المركبات الفعالة والفعالية المضادة للأكسدة لمستخلص اوراق وازهار نبات Hypericum scabrum

Author: Kadhm A. Muhammad كاظم عبدالله محمد
Journal: Tikrit Journal for Agricultural Sciences مجلة تكريت للعلوم الزراعية ISSN: 18131646 Year: 2019 Volume: 19 Issue: 1 Pages: 93-102
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

To study the bioactive substances of the H. scabrum, ethanolic and aqueous extracts of leaves and flowers were analyzed for their phytochemical contents and antioxidant actings. The antioxidant potiential was estimated using four methods, including DPPH radical, ABTS decolorization assay, reducing power and total antioxidant capacity. The results exhibited that the ethanolic flower contain higher amounts of total flavonoids (4.675 mg. g-1) and saponin (29.572 mg.g -1) contents, whereas, the water flower extract hold less amount of total flavonoids compounds (1.223 mg. g-1). Similarly, our results exposed that the antioxidant activities detected by DPPH and ABTS methods of the ethanolic extract of flower, were evidently better than the rest of extracts. Significant high relationship were noticed between total phenolic amount and total antioxidant activity, and between total flavonoid content and DPPH inhibition assay. Principal component analysis reveals 91.49 of total variance which indicates that the different extracts were well distinguished by their phytochemical substance contents and antioxidant effects.

تم تحليل المستخلص الكحولي والمائي لأوراق وازهار نبات H. scabrum لغرض دراسة محتواها من المركبات الفعالة وقابليتها المضادة للأكسدة. تم تقدير القابلية المضادة للأكسدة باستخدام أربع طرق، بما في ذلكDPPH، فحص إزالة اللون ABTS، تقليل من القوة والقابلية المضادة للأكسدة الكلية. أظهرت النتائج احتواء المستخلص الكحولي للأزهار على كميات أعلى من الفلافونويدات (4.674 ملغمغم) ومن السابونين (29.752 ملغمغم)، في حين احتوى المستخلص المائي للأزهار على أقل معدل للفينولات الكلية (1.223 mg. g-1) . كما بينت النتائج تفوق المستخلص الكحولي للأزهار على بقية المستخلصات في قابلية المضادة للأكسدة باستعمال طريقة DPPH و ABTS. كما لوحظ علاقة عالية المعنوية من الفينولات الكلية والفعالية المضاد للأكسدة، وبين المحتوى الفلافونويدات الكلي وتثبيط بواسطة .DPPH كشف تحليل المكون الاساسي(PCA) عن وجود 91.49 من التباين الكلي الذي يشير إلى تتميز المستخلصات المختلفة بمحتواها من المواد الفعالة وفعاليتها المضادة للأكسدة.


Article
Split and Merge Regions of Satellite Images using the Non-Hierarchical Algorithm of Cluster Analysis
شطر ودمج المناطق لصور الاقمار الصناعية بأستخدام خوارزمية التحليل العنقود غير الهرمية

Authors: اسماء غالب الراوي --- محمد عبد الودود محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 111 Pages: 466-484
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Image segmentation is one of main and necessary goals in image processing for digital image, it seeks to segment the studied images into multiple useful regions that summarizing interest regions for satellite images, which are multispectral images equipped by satellites using the concept of remote sensing, which has become an important concepts that it's applications used in most of the necessities of daily life, especially after the rapid developments in various fields of life that many of these fields have used algorithms and software techniques, these images are very necessary to enable us to study a wide range of goals in many scientific fields, in this research, the nonhierarchical cluster analysis algorithm was used as a method of image segmentation (splitting and merging regions) in order to demonstrate the importance of using statistical methods in image processing tasks, such as image segmentation, where (K-Means) technique was used to implement this task, this algorithm was applied on multispectral satellite image of a scene from western Iraq, where the results showed the flexibility of this algorithm in dealing with the disparity in the lighting of color image pixels and it's efficiency of formation clustering region that composed from groups of homogeneous pixels in there degree of illumination intensity, finally, the ability of this algorithm to give a good quality images which are measured using peak signal to noise ratio (PSNR) scale to measure image quality

يعد التقطيع الصوري من الاهداف الرئيسة والضرورية في المعالجات الصورية للصور الرقمية، فهو يسعى الى تجزئة الصور المدروسة الى مناطق متعددة اكثر نفعاً تلخص فيها المناطق ذات الافادة لصور الاقمار الصناعية، وهي صور متعددة الاطياف ومجهزة من الاقمار الصناعية باستخدام مبدأ الاستشعار عن بعد والذي اصبح من المفاهيم المهمة التي تُعتمد تطبيقاته في اغلب ضروريات الحياة اليومية، وخاصة بعد التطورات المتسارعة التي شهدتها ميادين الحياة المختلفة والتي كثيراً منها طرقت بابها خوارزميات وتقنيات البرمجيات، فهذه الصور تعد ضرورية جداٌ لتمكيننا من دراسة طيف واسع من الاهداف في العديد من الجوانب العلمية، في هذا البحث استخدمت خوارزمية التحليل العنقودي غير الهرمية كطريقة للتقطيع الصوري (شطر ودمج المناطق) بهدف عرض اهمية استخدام الاساليب الاحصائية في مهام المعالجة الصورية مثل التقطيع الصوري، حيث اعتمد على تقنية (K-Means) لتنفيذ هذه المهمة، وقد طبقت خوارزمية هذه التقنية على صورة اقمار صناعية متعددة الاطياف لمشهد غربي العراق، حيث اظهرت النتائج مدى مرونة هذه الخوارزمية في التعامل مع التفاوت في اضاءة العناصر الصورية للصورة الملونة وكفاءة تكوينها لمناطق العناقيد المتكونة من مجاميع من العناصر الصورية المتجانسة في درجة شدة اضاءتها، واخيراً قدرة هذه الخوارزمية على اعطاء صور تتميز بجودتها والتي قيست على وفق مقياس ارتفاع اشارة نسبة الضوضاء (Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)) لقياس جودة الصورة.


Article
A Fuzzy Approach Based for Document Datasets Clustering
النهج الضبابي لتصنيف مجموعة من الوثائق

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In large Computers; the huge volume of files actually generate disorder to analyze it. So, it desires to design a clustering techniques which reduce the costs of analysts. Document clustering is an essential process in text mining, which retrieve the information with an acceptable accuracy, which can be achieved by fuzzy clustering.Reuters 21578 dataset is used for experimental purpose, the proposed system was tested by using Reuters 21578 datasets according to the time required to cluster data. The proposed system improves data clustering algorithms by construct required fuzzy clusters. The proposed system showed a good result compared with clustering techniques in comparing with other clustering techniques in time efficiency.

الخلاصة في أجهزة الكمبيوتر هناك كم هائل من الملفات والتي تسبب اضطراب في تحليلها. لذلك تم تصميم نظام لتجميع الوثائق وقام هذا النظام بتقليل الجهد المطلوب في تحليل هذه البيانات. تصنيف او تجميع البيانات هي من العمليات الاساسية في تنقيب البيانات والتي تقوم باسترجاع المعلومات من هذه الوثائق بدقة مقبولة والتي تم تحقيقها باستخدام خوارزمية التصنيف المضبب . تم استخدم رويترز 21578 كبيانات كبيرة لأغراض التجربة. وتم أختبار النظام على هذه البيانات مقارنة بالوقت المطلوب لتصنيفها .النظام المقترح اعطى نتائج جيدة مقارنة بتقنيات التصنيف السابقة. وهذه المقارنة كانت على كفاءة الوقت المستغرق باجراء التصنيف.


Article
Improving the Network Lifetime in Wireless Sensor Network for Internet of Thing Applications
تحسين عمر الشبكة في شبكة الاستشعار اللاسلكية لتطبيقات انترنيت الاشياء

Authors: Ahmed A. Salman احمد عبد الحسن سلمان --- Zainab T. Alisa زينب توفيق باقر
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2019 Volume: 15 Issue: 4 Pages: 79-90
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Mobile Wireless sensor networks have acquired a great interest recently due to their capability to provide good solutions and low-priced in multiple fields. Internet of Things (IoT) connects different technologies such as sensing, communication, networking, and cloud computing. It can be used in monitoring, health care and smart cities. The most suitable infrastructure for IoT application is wireless sensor networks. One of the main defiance of WSNs is the power limitation of the sensor node. Clustering model is an actual way to eliminate the inspired power during the transmission of the sensed data to a central point called a Base Station (BS). In this paper, efficient clustering protocols are offered to prolong network lifetime. A kernel-based fuzzy C-means clustering algorithm (KFCM) is adopted to cluster sensor nodes, while a cluster head (CH) is selected for each cluster based on a fuzzy logic system. Results depicts that the new work performs better than the existing algorithms (as Low Energy Adaptive Cluster Hierarchy-Mobile (LEACH-M) and Low Energy Adaptive Cluster Hierarchy-Mobile Enhancement (LEACH-ME)) in terms of network lifetime, energy consumption, packet transmission and stability period.

اكتسبت شبكات الاستشعار اللاسلكية المتنقلة اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة نظرًا لقدرتها على توفير حلول جيدة وبأسعار منخفضة في مجموعة متنوعة من المجالات. يقوم (انترنيت الاشياء) بتوصيل تقنيات مختلفة مثل الاستشعار والتواصل والشبكات والحوسبة السحابية.كما يمكن استخدامه في المراقبة والرعاية الصحية والمدن الذكية. ان البنية التحتية الأنسب لتطبيق إنترنت الأشياء هي شبكات الاستشعار اللاسلكية. أحد التحديات الرئيسة لـ شبكات الاستشعار اللاسلكيه هو الحد من طاقة عقدة الاستشعار. نموذج التجميع هو وسيلة فعالة لتقليل الطاقة المستهلكة أثناء نقل البيانات المستشعرة إلى نقطة مركزية تسمى المحطة الأساس (BS). في هذا العمل ، يُقترح بروتوكولات تجميع فعالة لإطالة عمر الشبكة. يتم اعتماد خوارزمية التجميع المبنية على أساس C النواة (KFCM) لتجميع عقد المستشعر ، بينما يتم اختيار رأس مجموعة (CH) لكل مجموعة بناءً على نظام منطق غامض. تم تحسين بروتوكول التوجيه المقترح من سيناريو ثابت إلى سيناريو جوال لمواجهة التحدي المتمثل في معالجة تأثر المجموعه عندما تكون جميع العقد في الشبكة تتحرك. وتم اقتراح نهج يسمى رأس المجموعة البديل او الاحتياطي لحماية النظام بحيث في حالة فشل راس المجموعة أو الخروج من المجموعة ، يستمر النظام يعمل بكفاءة. توضح نتائج المحاكاة أن البروتوكول المقترح يعمل بشكل أفضل من الأعمال السابقة مثل LEACH-M و LEACH-ME من حيث عمر الشبكة واستهلاك الطاقة ونقل الرزم ومدة الاستقرار.

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

2019 (11)