research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Comparing Bayesian methods to estimate the failure probability for electronic systems in case the life time data are not available
مقارنة طرائق بيزية لتقدير احتمال الفشل للانظمة الالكترونية في حالة عدم توفر بيانات اوقات الحياة

Author: بيداء اسماعيل عبد الوهاب
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 77 Pages: 351-358
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, we find the Bayesian formulas and the estimation of Bayesian expectation for product system of Atlas Company. The units of the system have been examined by helping the technical staff at the company and by providing a real data the company which manufacturer the system. This real data include the failed units for each drawn sample, which represents the total number of the manufacturer units by the company system. We calculate the range for each estimator by using the Maximum Likelihood estimator. We obtain that the expectation-Bayesian estimation is better than the Bayesian estimator of the different partially samples which were drawn from the product system after it checked by the technical staff of the company and by using the range as statistical criterion.

في هذا البحث تم ايجاد صيغة مقدر بيز ومقدر التوقع البيزي للنظام المنتج من قبل شـركة اطلس , حيث تم فحص وحدات من النظام ميدانيا من قبل الملاك الفني لدى الشركة وبتوفير بيانات حقيقية من الشركة المصنعة للنظام وهي تتضمن عدد الوحدات النظام الفاشـلة لكل عينة جزيئة مسحوبة من المجتمع الذي يمثل عدد وحدات الكلية من النظام المنتجة من قبل الشركة , بعد ذلك تم حساب المدى لكل مقدر بالاستعانة بمقدر الامكان الاعظم لاحتمال الفشل وتبين من خلال الحسابات المتعلقة بايجاد المقدرات ان مقدر التوقع البيزي هو الافضل مقارنة بمقدر بيز ولعينات جزئية مختلفة من المنتج بعد فحصها من قبل الكادر الفني في الشركة وذلك باستعمال المدى كمؤشر احصائي.


Article
Hybrid Expert System for Wheat Diseases Diagnosis Using Fuzzy Logic, Neural Network and Bayesian Method
نظام خبير هجين لتشخيص امراض القمح باستخدام المنطق المضبب, الشبكات العصبية وطريقة بايسن

Author: Wijdan R. Abdulhussien وجدان رشيد عبد الحسين
Journal: JOURNAL OF THI-QAR SCIENCE مجلة علوم ذي قار ISSN: 19918690 Year: 2015 Volume: 5 Issue: 2 Pages: 80-87
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Expert system is a branch of Artificial Intelligence is a collection of programs which has the ability to reason, justify and answer the queries in a particular domain as a human expert would do. It can be applied to various fields. This research was designed hybrid expert system for the diseases diagnosis of wheat rust by incorporating application of fuzzy logic, neural networks and Bayesian method. The research aim is to tackling the control and remedial measures for disease management for the wheat diseases. The expert system is intended to help the farmers, researchers and students and provides an efficient goal-oriented approach for solving common problems of wheat rust. The system gives results that are correct and consistent.

النظام الخبير هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي هو عبارة عن مجموعة من البرامج التي لديها القدرة على التفكير المنطقي، وتبرير الإجابة على الاستفسارات في مجال معين كما يفعل الانسان الخبير, حيث يمكن تطبيقه في مختلف المجالات. في هذا البحث تم تصميم نظام خبير هجين لتشخيص امراض صدأ القمح من خلال دمج طريقة المنطق الضبابي وتطبيق الشبكات العصبية وطريقة بايسن. ويهدف هذا البحث إلى مراقبة و اعطاء التدابير العلاجية لا إدارة امراض القمح .هذا النظام يكون موجه لمساعدة المزارعين والباحثين والطلاب حيث يوفر النظام طريقة كفؤة وموجهة لحل المشاكل الشائعة لمرض صدأ القمح. النظام يعطي نتائج تكون صحيحة ومتسقة.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)

2014 (1)