research centers


Search results: Found 85

Listing 1 - 10 of 85 << page
of 9
>>
Sort by

Article
Monitoring software risks based on integrated AHP-ANN method

Authors: Jaber Ibrahim Naser --- Hussein Ali Ghadhban Alsalman
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 18-26
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Software risk management refers to systematic process for analyzing and identifying the project risks. The present paper provides a hybrid method for IT software risks identification. Software projects possess different features which increase the project failure possibilities. Therefore, the present work integrate the Artificial Neural network with the Analytic Hierarchy Process (AHP-ANN) in order to solve the problem of software project estimation in early stage. The questionnaire developed to find out the risk functional model and provide the proposed method with proper data. The results observe a major common risk in software projects is the insufficient knowledge based on different software project life cycle stages. Also, there are some other important factors in software projects such as lack of good estimation in project scheduling, poor definition of project requirements which cause human errors.

Keywords

ANN --- AHP --- risk identification .


Article
Image Recognition Using Artificial Neural Networks with Particle Swarm Optimization Based on Hardware FPGA
تمییز الصور بواسطة الشبكات العصبیةِ الاصطناعیة وامثلیة الحشد الجزیئي المنفذة عملیا بمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة

Authors: Hanan A. R. Akkar حنان عبد الرضا عكار --- Muthana Khallil Ibrahim مثنى خلیل ابراھیم
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2012 Issue: 17 Pages: 1-17
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a medical image recognition using Artificial Neural Networks(ANN) trained by Particle Swarm Optimization based on hardwareimplementation of Field Programmable Gate Array (FPGA) is presented, wherethe adaption of the Artificial Neural Network (ANN) weights using ParticleSwarm Optimization (PSO) was proposed as a mechanism to improve theperformance of ANN. Also in this paper, Hardware Design of ANN platform(HDANN) is proposed to evolve the architecture ANN circuits using FPGAspartan3board (XSA-3S1000).The HDANN design platform creates ANN design files using WebPACKTMISE10.1 program, which are converted into device-dependent programmingfiles for eventual downloading into FPGA device by using GXSLOAD programfrom the XSTOOLS programs.

في ھذا البحث تدریب الشبكات العصبیة الاصطناعیة باستخدام أمثلیة الحشد الجزیئي لتمییز الصور الطبیةوذلك لتحسین أداء الشبكات العصبیة FPGA وتنفیذھا عملیا بواسطة كارت مصفوفة البوابات القابلة للبرمجةلتمثیل FPGA الاصطناعیة. أیضا تم في ھذا البحث استخدام الكارت العملي لمصفوفة البوابات القابلة للبرمجةأن یدعم إعادة FPGA وذلك بسبب السرعة و قابلیة إعادة البرمجة. یمكن لل ،PSO المدربة باستخدام ANNباستخدام (HDANN) التشكیل او التصمیم اللازمة لتمثیل الشبكة العصبیة. تم التنفیذ العملي للشبكات العصبیة.FPGA-spartan3 board (XSA3S1000)FPGA-spartan3 board (XSA- بإستخدام ANN لتمثیل (HDANN) تم في ھذا العمل اقتراحISE بإستخدام برنامج 10.1 ANN حیث یتم إنشاء الملفات الخاصة بتصمیم HDANN 3. بإستخدام S1000)FPGA التي یتم تحویلھا إلى ملفات البرمجة التي یعتمد علیھا في نھایة المطاف لتحمیلھا الى ،WebPACKTM.XSTOOLS من مجموعة برامج GXSLOAD بإستخدام برنامج

Keywords

ANN --- PSO --- FPGA --- Medical Image


Article
Designing ANN for Load Flow in Electrical Power Systems Using EBP Algorithm
دراسة سريان الحمل في منظومة القدرة الكهربائية بإستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Authors: Dhari Y, Al-Samaraee --- May R. Victor
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2005 Volume: 24 Issue: 10 Pages: 1352-1362
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Keywords

Load Flow --- ANN --- Power System


Article
Investigation and Estimation of Seepage Discharge Through Homogenous Earth Dam with Core by Using SEEP/W Model and Artificial Neural Network

Author: Asmaa Abdul Jabbar Jamel اسماء عبد الجبار جميل
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2018 Volume: 11 Issue: 3 Pages: 54-61
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper concerns to investigate the amount of seepage through the homogenous earth dam with core by finite elements software SEEP/W. By SEEP/W investigates groups were executed with three different upstream and down.stream slopes of earth dam, four different upstream and downstream slopes of core, for homogenous cases. For each run the amount of seepage discharge was specified. Dimensional analysis was used for the product and with aiding of the SPSS statically program to advancement an empirical equation in order to estimate the amount of seepage discharge through the homogenous earth dam with core resting on impervious base. In addition using ANN the SEEP/W results and the recommended equation in this paper have been verified, which show great agreement with SEEP/W results with using one hidden layer for ANN.

Keywords

ANN --- Earth Dam --- FEM --- Seepage


Article
MEASUREMENT OF HUMAN LEG JOINT ANGLE THROUGH MOTION BASED ON ELECTROMYGRAPHY (EMG) SIGNAL1

Author: Dr. Yousif I. Al-Mashhadany2,
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2011 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 44-55
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Surface electromyography (SEMG) measurement technique for the signal was produced through the contraction of muscles in a human body. The surface electrode is connected on the skin of the muscle. This paper presents an off-line design for the estimation of the actual joint angle of a human leg obtained in performing flexion-extension of the leg at slow and high speeds movement. The design is composed of two phases. The first is measurement of real EMG signal of human leg performance by using SEMG technique and processing this signal with filtering, amplification and then normalized with maximum amplitude. The second phase is to design an artificial neural network (ANN) and train it to predict the joint angle from the parameters extracted from the SEMG signal. Three main parameters of EMG signal are used in the prediction process: Number of turns in a specific time period, duration of signal repetition and amplitude of signal. The design of ANN includes the identification of a performing human leg EMG signal with two speed levels (slow-fast) and estimation of knee joint angle by recognition process depending on the parameters of real measured EMG signal. The real EMG signal is measured from full leg-extension to full leg-flexion by (3 sec) with slow motion and (1 sec) at fast motion. Root mean square (RMS) errors were calculated between the actual angle (measured by the trigonometric formula was applied with any human leg gives real EMG signal measurement) and the angle predicted by the neural network design. This design is simulated by using MATLAB Ver. R2010a, and satisfying results are obtained. That explains the ability of estimation of joint angle for human leg, where the RMS errors are obtained from (0.065) to (0.015) at fast speed leg flexion -extension and from (0.018) to (0.0026) at slow speed leg flexion-extension.

الخلاصة:تقنية قياس أشارة التحفيز العضلي باستخدام المتحسس السطحي إثناء تقلص عضلات الجسم البشري الذي يربط على الجلد المغطي للعضلة. هذا البحث يقدم تصميم لتخمين زاوية المفصل للساق البشري التي تحصل نتيجة انقباض – انبساط الساق عند الحركة البطيئة والسريعة. هذا التصميم يتكون من طورين الأول هو قياس أشارة التحفيز الحقيقة وإدخالها على عمليات عديدة كالتنقية والتكبير والتسوية مع أعلى قيمة للإشارة أما الطور الثاني فيضم تصميم شبكة عصبية صناعية وتدريبها لتخمين زاوية المفصل بالاعتماد على ثلاث خواص رئيسية ( عدد القمم في فترة محددة ، فترة الإشارة ، مستوى الإشارة ) لإشارة التحفيز للعضلات التي تسبب الحركة ( التقلص أو الانبساط ) وتصميم التخمين باستخدام الخلايا العصبية الصناعية يتضمن عملية التعليم والتعريف للإشارة التحفيز وعملية التخمين لقيمة الزاوية إثناء الحركة السريعة والتي قدرت بحوالي ثانية واحدة كحركة انقباض وانبساط وحوالي 3 ثانية كحركة بطيئة .تمت المقارنة بين درجة الخطأ في التخمين مع القياس الحقيقي لزاوية المفصل والتي حسبت بطريقة المثلثات، تمت محاكاة هذا التصميم باستخدام الماتلاب 2010a وحصلت على نتائج مرضية تبين إمكانية اعتماد هذا التصميم لقياس زاوية المفصل إثناء الحركة بالاعتماد على إشارة التحفيز العضلي لبعض العضلات المسببة لهذه الحركة حيث كانت نسبة الخطأ في الحركة البطيئة تتراوح ( 0.018) - (0.0026) وفي الحركة السريعة (0.065)- (0.015).


Article
Modeling of Corrosion Rate Under Two Phase Flow in Horizontal Pipe Using Neural Network

Authors: Yousif Khalaf Yousif يوسف خلف يوسف --- Fadhil Sarhan Kadhim فاضل سرحان كاظم
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 7 Pages: 876-885
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The present study develops an artificial neural network (ANN) to model an analysis and a simulation of the correlation between the average corrosion rate carbon steel and the effective parameter Reynolds number (Re), water concentration (Wc) % temperature (T o) with constant of PH 7 . The water, produced fom oil in Kirkuk oil field in Iraq from well no. k184-Depth2200ft., has been used as a corrosive media and specimen area (400 mm2) for the materials that were used as low carbon steel pipe. The pipes are supplied by Doura Refinery . The used flow system is all made of Q.V.F glass, and the circulation of the two –phase (liquid – liquid ) is affected using a Q.V.F pump .The input parameters of the model consists of Reynolds number , water concentration and temperature. The output is average corrosion rate .The performance of the two training algorithms, gradient descent with momentum and Levenberg-Marquardt, are compared to select the most suitable training algorithm for corrosion rate model. The model can be used to calculate the average corrosion rate properties of carbon steel alloy as functions of Reynolds number, water concentration and temperature. Accordingly, the combined influence of these effective parameters and the average corrosion rate is simulated. The results show that the corrosion rate increases with the increase of temperature, Reynolds number and the increase of water concentration.

في الدراسة المقدمة، قد تم تطوير نموذج شبكة عصبية اصطناعية (ANN)لتحليل ومحاكاة للعلاقة ما بين متوسط معدل تآكل الكربون الصلب والعوامل المؤثرة وهي ( عدد رينولد وتركيز المياه ودرجة الحرارة ) بثبات PH . الماء المستخدم بالدراسة هو الماء المنتج مع النفط في حقل النفط في كركوك في العراق برقم k184-Depth2200ft. و قد تم استخدام وسط للتآكل ومنطقة العينة (400 mm2 ) على المواد التي تستخدم الانابيب الفولاذية ذات الواطئ والتي توفرها مصفاة الدورة وقد تم استخدام نظام التدفق بواسطة Q.V.F الزجاجي وتدوير ثنائي الطور ( سائل – سائل ) باستخدام مضخة Q.V.F ، عوامل الادخال للنموذج المقترح كانت رقم رينولدز و تركيز الماء ودرجة الحرارة والناتج الخارج من النموذج هو معدل التأكل . الاداء لطريقتي تدريب الشبكة الاصطناعية وهما ( هبوط الانحدار مع الزخم و ليفن بيرك ماركورت) قورن لاختيار طريقة التدريب الاكثر ملائمة للنموذج معدل التأكل ويمكن استخدام هذا النموذج لحساب خواص معدل التأكل لسبيكة الفولاذ كاربون كمعادلة مع معامل رينولد وتركيز المياه ودرجة الحرارة . التأثير المتراكب لهذه العوامل المؤترة مع معدل التأكل تم تمثيله حيث بينت النتائج ان معدل التأكل يزيد بزيادة هذه العوامل المذكورة انفا .

Keywords

Corrosion rate --- Two phase flow --- ANN --- Modeling


Article
Estimation of the Consumer Peak Load for the Iraqi Distr ibution System Using intelligent Methods

Authors: M. A. Al-Nama --- M. S. Al-Hafid --- A. S. Al-Fahadi
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2011 Volume: 7 Issue: 2 Pages: 180-184
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The drastic increase of residential loadconsumption in recent years result in over loadingfeeder lines and transformers for the Iraqi northernarea distribution system especially in the city of Mosul.Solution for this problem require up to date researchconsumers load study to find the proper solution to stopexcess overload in the transformers and the feeders. Thispaper include the regional survey for samples ofconsumers representing typical types of differentstandard of living and energy consumption bydistributing questioners contain list of information suchas load type in daily use. Also current readings arerecorded for the individual consumer for the months ofthe year 2006. In addition to those readings, energyconsumption is recorded once every two months.The registered readings are used in conjunction withthe list of questionnaires to find a sample (for differentloads) that coincide with the list of questionnaires forcurrent and energy readings. Resulting in the feasibilityof using the sample to know the peak value of currentfor any consumer even if he is not included in the list ofquestionnaires and for any new consumer, since itbecome possible to decide the size of the transformersand feeder lines, to overcome the problem of overloadingin any part of the distribution system. The ArtificialNeural Network (ANN) is used in this paper to find theabove mentioned sample.


Article
A Proposed System for Sound Retrieval Using MAS and ANN
نظام مقترح لاسترجاع الصوت بأستخدام نظام متعدد الوكلاء والشبكات العصبيه الاصطناعية

Authors: Abeer Tariq --- Ikhlas khalaf --- shatha habeeb
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 14 Pages: 2480-2492
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

As the use of sounds for computer interfaces, electronic equipment andmultimedia contents, has increased, the role of sound design tools has becomemore important. In sound retrieval, picking one sound out from huge data istroublesome for users because of the difficulty of simultaneously listening to pluralsounds and sometimes there are difficulties with speech and sound recognition.Consequently, an efficient retrieval method is required for sound databases.This research proposes a system aim to deal with sound retrieval in both twocases: authenticity and normal. In the first case, authenticity, two algorithms hasbeen develop one for building the authentication database and the second deal withuser sound sample to retrieve the matched authenticated samples. In the secondcase normal we develop algorithm to deal with user sound sample to retrieve all thematched samples. Many techniques used in this proposed system such as ArtificialNeural Network (ANN), Data Encryption Standard (DES), Multi Agent System(MAS) and Fourier transformation (FT). Using these combinations of advancedand adaptive techniques supports the system to be reliable, secure and parallel.

مع زيادة اهمية الاصوات في حقل الحاسوب والمعدات الالكترونيه والمحتويات المتعددة الوسائط ،اصبح دور ادوات تصميم الصوت اكثر اهميه. عند استرجاع الصوت فان عملية الاختيار من بين كميه هائله من البيانات تكون عمليه شاقه للمستخدمين بسبب صعوبة الاستماع لعدة اصوات معا وفي بعض الاحيان توجد هناك صعوبات في تمييز مختلف الاصوات. بناءا على ذلك نحتاج الى وسيله فعاله لاسترجاع قواعد البيانات السليمه. هذا البحث يقترح نظام يهدف لتعامل مع نظام استرجاع الصوت في كلا الحالتين:الامنية (التخويل) وبدون امنية (الطبيعيه) في الطريقه الاولى البحث طور خوارزميتان الاولى تبنيقاعدة البيانات والثانيه للتعامل مع عينة صوت المستخدم لاسترجاع عينة الصوت الاصليه المطابقه اما الحاله الثانيه الطبيعيه فالبحث طور خوارزميه للتعامل مع عينة المستخدم واسترجاع كل العينات المطابقه. وقد تم استخدام العديد من التطبيقات في النظام المقترح مثل الشبكات العصبية وطريقة التشفير المسماة تشفير البيانات القياسية ونظام متعدد الوكلاء والتحويل بطريقة فورير. وباستخدام هذه التقنيات المتكيفة والمتقدمة تم دعم النظام ليكون موثوق ومعول عليه ويتسم بالامنية ويعمل بشكل متوازي.

Keywords

sound retrieval --- authentication --- MAS --- ANN --- FT --- DES.


Article
Evaluation of the local scour downstream untraditional bridge piers
تقويم النحر الموضعي مؤخر دعامات الجسور غير التقليدية

Authors: . Hamid H. Hussein --- Inam A. K. Juma --- Nashwan I. Hammo
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 36-49
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The reduction of local scour downstream bridge piers got a massive concentration by several studies. In this study the D/S edge of the rectangular section semicircular bridge pier was reduced. This reduction was built to determine its influence on the local scour D/S these piers. Four models of the piers were manufactured from thermo-stone. The upstream semicircle diameter was fixed by a 10 cm, while the D/S diameter was changed to 4,6,8 and 10 cm . The experimental results provide evidence that the reduce of the D/S diameter of the pier leads to decrease the D/S scour depth and length . Moreover, in its place the sand was noticeably deposited D/S the pier. The experimental results was used to develop two liner empirical relations the first to estimate the ratio of maximum scour depth to U/S diameter of the pier ds/d1 . While the second to estimate the ratio of the length of scour to U/S diameter of the pier X/d1 , in terms of the ratio for D/S diameter of the pier to U/S diameter of the pier d2/d1 , length of the scour U/S the pier to D/S diameter Z1/d2, maximum width of scour to D/S diameter Z2/d2 , maximum height of sand deposition D/S of the pier to D/S diameter y/d2 and Froude number Fr. Furthermore, the two empirical relations were compared with the results of the artificial neural network (ANN). The utilize of ANN techniques yields superior results for predicting the maximum depth and length of scour D/S these piers

إن تقليل النحر الموضعي مؤخر دعامات الجسور قد اخذ اهتمام كبير من قبل العديد من الدراسات. في هذه الدراسة تم تصغير قطر نهاية الدعامة مستطيلة المقطع ذات النهايات نصف دائرية. أجري هذا التصغير لغرض قياس تأثيره على النحر الموضعي مؤخر الدعامات . تم اختيار أربعة نماذج صنعت من مادة الثرموستون. الجزء نصف دائري مقدم الدعامة وبقطر 10 سم لم يتم تغيره , بينما تم تغير أقطار مؤخر الدعامات وبأقطار 8,6,4 و10سم . أثبتت النتائج المختبرية بأن تصغير قطر مؤخر الدعامة أدى إلى تقليل عمق وطول النحر الموضعي . بالإضافة إلى ذلك , وبدلا عنه فأن الرمل قد ترسب وبوضوح مؤخر الدعامة. كما استخدمت النتائج المختبرية لاستنباط علاقتين وضعيتين خطيتين الأولى لنسبة العمق الأقصى للنحر إلى قطر مقدم الدعامة ds/d1 . بينما الثانية لنسبة طول النحر إلى قطر مقدم الدعامة X/d1 وبدلالة نسبة قطر مؤخر الدعامة إلى قطر مقدمهاd2/d1 , نسبة طول النحر مقدم الدعامة إلى قطر مؤخرها Z1/d2 , نسبة أقصى عرض للنحر إلى قطر مؤخرها Z2/d2 , نسبة أقصى ارتفاع لترسيب الرمل مؤخر الدعامة إلى قطر مؤخرها y/d2 و رقم فرود Fr . بالإضافة إلى ذلك فأنه تم مقارنة العلاقتين الوضعيتين مع نتائج الشبكة العصبية الاصطناعية ANN . أن استخدام تقنيات ANN أعطى تفوق بالنتائج للتنبوء بعمق وطول النحر مؤخر هذه الدعامات.


Article
Proposed Integrated Wire/Wireless Network Intrusion Detection System

Author: Soukaena Hassan Hashem¹
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2014 Volume: 14 Issue: 2 Pages: 9-24
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract - This research proposes “Integrated Network Intrusion Detection System (INIDS)” which is NIDS for wire/wireless networks. INIDN consider features of the three layers; transport and Internet layers for wire and data link layer for wireless. The proposal is a Data Mining (DM)-based INIDS, which trained over a labeled wire and wireless datasets (each transaction labeled normal, intrusion name or unknown), INIDS is a hybrid IDS (anomaly and misuse). INIDS, train and construct two separated proposed models these are, Wire-NIDS and Wireless-NIDS then integrate the two models to build the final INIDS. Wire-NIDS use NSL-KDD dataset; use Principle Component Analysis (PCA) as a feature extraction, and use Support Vector Machine (SVM) with Artificial Neural Network (ANN) as classifiers. Wireless-NIDS use proposed Wdataset dataset, use Gain Ratio (GR) as feature selection, and use Naïve Bayesian (NB) as a classifier. The results obtained from executing the proposed INIDS model showing that Wire-NIDS and Wireless-NIDS classifier accuracy and detection rate is generally higher with the subset of features obtained by PCA (8 from 41) and GR (8 from 17) than with all sets of features. Proposed confusion matrix of INIDS gives less confusion in detection rates with reduced features.Keywords: IDS, SVM, ANN, NB, PCA, and GR.

Keywords

IDS --- SVM --- ANN --- NB --- PCA --- and GR

Listing 1 - 10 of 85 << page
of 9
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (85)


Language

English (72)

Arabic and English (8)

Arabic (4)


Year
From To Submit

2019 (6)

2018 (12)

2017 (10)

2016 (12)

2015 (4)

More...