research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Interpolation the Missing Data of Air Temperature by Using Artificial Intelligence for Selected Iraqi Weather Stations
استكمال البيانات المفقودة لدرجة حرارة الهواء باستخدام الذكاء الاصطناعي لمحطات طقس عراقية مختارة

Author: Osama T. AL-Taai أسامة طارق الطائي
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 102-111
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, a branch of artificial intelligence was employed to predict the monthly mean of daily air temperature for different target station using the available data of neighboring stations, which were used as the reference stations. The daily air temperature data, collected by the Iraqi Meteorological Office (IMO) for 14 stations, which cover different Iraqi provinces, were used. The long term air temperature data covers the period between 1993 and 2008. These data were classified in parts according to the correlation coefficients relating them. The reference stations data, as on input layer of the neural network and the hidden layers and neurons were defined; the monthly mean of air temperature for the target station was utilized as an output layer of the neural network. Multi-Layer Perceptron’s learning algorithm was applied in present work. The hidden layer and output layer of the network included Sigmoid as an activation function. Finally the interpolated data by (ANN) model were compared with measured data shows very good agreement with Correlation Coefficients (r) ranges between 0.9980 and 0.9767 also Root Mean Square Error (RMSE) ranges from 0.629 °C to 2.221 °C, Mean Percentage Error (MPE) ranges between 0.264 °C and 3.64 °C and Mean Absolute Error (MAE) ranges between 0.367 °C and 1.62 °C for Mosul and Najaf stations respectively.

في هذا العمل استخدم فرع الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمعدل الشهري لدرجة حرارة الهواء اليومية لمحطة مستهدفة مختلفة باستخدام البيانات المتاحة من المحطات المجاورة والتي كانت تستخدم كمحطات مرجعية. إن بيانات درجة حرارة الهواء اليومية المستخدمة تم الحصول عليها من دائرة الأنواء الجوية العراقية (IMO) ولأربعة عشر محطة والتي تغطي مختلف المحافظات العراقية. وقد أخذت مدة طويلة من بيانات درجة حرارة الهواء تغطي الفترة للسنوات بين 1993 و 2008. ولقد تم تصنيف هذه البيانات إلى أجزاء وفقا لمعاملات الارتباط المتعلقة بها. وحددت مراكز البيانات المرجعية على طبقة المدخلات للشبكة العصبية والطبقات المخفية والخلايا العصبية المعرفة، واستخدم المعدل الشهري لدرجة حرارة الهواء للمحطة المستهدفة باعتبارها طبقة المخرجات من الشبكة العصبية وتم تطبيق العمل على خوارزمية. الطبقة المخفية وطبقة الإخراج تضمنت خوارزمية من نوع Sigmoid كدالة تنشيط وأخيرا تمت مقارنة البيانات المقاسة مع بيانات نموذج (ANN) حيث دلت على توافق جيد جدا لمعاملات الارتباط (r) والتي تراوحت بين 0.9980 و0.9767 وكذلك الجذر التربيعي لمعدل الخطأ ) (RMSE والتي تراوحت بين °C 0.629 و °C 2.221 ومعدل الخطأ النسبي (MPE) والتي تراوحت بين °C 0.264 و °C 3.64 ومعدل الخطأ المطلق(MAE) والتي تراوحت بين °C 0.367 و °C 1.62 لمحطتي الموصل والنجف على التوالي.


Article
HAND SHAPE ALIGNMENT-BASED RECOGNITION METHOD

Author: Hiba Zuhair Zeydan
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2008 Volume: 11 Issue: 2 Pages: 152-159
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, a simple method is proposed for recognizing hand shape using shape alignment measurement. This proposed method captures colored hand images using simple scanner device, pre-processes them to extract hand shapes, aligns the extracted hand shapes and produces their point correspondences. Then, it uses "Mean Alignment Error" or MAE criterion to measure similarity/ difference between the aligned hand shapes.Three different simple methods are involved for: finding point correspondences between the aligned hand shapes, ring artifact removal, and ill-defined wrist region correction. In this research, three cases are studied by testing three pairs of hand images. The first pair of images belongs to the same hand, the second pair of images belongs to different hands, and the third pair is formed by images captured from the same hand but in different poses. The MAE of each pair is computed and compared with a predefined threshold value to make the recognition decision.

يقدم هذا البحث طريقة لتمييز الاشخاص من خلال اشكال ايديهم باستخدام طريقة تراصف الاشكال و التي تتضمن التقاط صور ملونة لأيدي الافراد بواسطة جهاز الماسح الضوئي، و معالجتها لاستخلاص اشكال الأيدي منها. ثم عمل تراصف او اصطفاف للأشكال المستخلصة و ذلك لايجاد نقاط التطابق فيما بينها. كما تم استخدام المعيار المسمى بـ (متوسط او معدل خطأ التراصف) او Mean Alignment Error -MAE لقياس مدى التشابه او الاختلاف بين الاشكال المتراصفة.اضافة الى ذلك فان الطريقة المقترحة تقدم حلولا بسيطة لمعالجة بعض المشاكل مثل : ايجاد نقاط التطابق بين الاشكال المتراصفة، شكل اليد غير المنتظم الناجم عن أثر الخواتم في اصابع اليد و منطقة رسغ اليد غير المنتظمة بسبب لبس ساعة اليد او الملابس ذات الاكمام الطويلة. كما تم في هذا البحث دراسة ثلاث حالات معينة و ذلك باختبار ثلاثة أزواج من صور اليد. الزوج الاول يتكون من صورتين لنفس اليد، و الثاني يتضمن صورتان ليدين مختلفتين، أما الزوج الثالث فيتكون من صورتان تم التقاطهما لنفس اليد و لكن في وضعين مختلفين. و قد تم احتساب قيم MAE لكل زوج من هذه الصور و مقارنته بقيمة معينة معرفة مسبقا و ذلك لاقرار مدى التشابه او الاختلاف بين هذه الصور. لقد كانت النتائج الاولية لهذا البحث مشجعة مما دعانا الى تحديد بعض الجوانب التي تطور هذه الطريقة و المعايير المستخدمة فيها مستقبلا.


Article
Predict the values of the time series using the (ARMAX) model with practical application
التنبؤ بقيم السلاسل الزمنية بأستعمال أنموذج (ARMAX) مع تطبيق عملي

Authors: مصطفى علي فخري --- فراس احمد محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 88 Pages: 420-430
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Researchers have great interest in studying the black box models this thesis has been focused in the study one of the black box models , a ARMAX model which is one of the important models and can be accessed through a number of special cases which models (AR , MA , ARMA, ARX) , which combines method of the time series that depend on historical data and and regression method as explanatory variables addition to that past errors , ARMAX model importance has appeared in many areas of application that direct contact with our daily lives , it consists of constructing ARMAX model several traditional stages of the process , a identification As it was used Final prediction error (FPE) , Akaiki Information Criterion (AIC) and estimate As it was used Recursive least square with Forgetting Factor (RLS – F) and Recursive pseudolinear regression method (RPLR) which come in the first place and (RLS – F) which come in the second place and finally come prediction for (30) value of the daily maximum temperature depending on the daily wind speed

لقد اولى الباحثون اهتماماً كبيراً بدراسة نماذج الصندوق الاسود (black box models) وقد ركز هذا البحث في دراسة احد نماذج الصندوق الاسود وهو انموذج ARMAX الذي يعد مــن الــنماذج المهمة الــذي يـمــكـن الــحــصــول مــن خـــلالــه عـــلــى عـــــدد من الحــــالات الخــاصة وهي نماذج (AR , MA ARMA , ARX) والذي يدمج بين اسلوب السلاسل الزمنية التي تعتمد على البيانات التاريخية واسلوب الانحدار بمتغيرات توضيحية فضلاً عن ذلك الاخطاء السابقة , وقد ظهرت اهمية انموذج ARMAX في الكثير من المجالات التطبيقية ذات تماس مباشر بحياتنا اليومية , وتتالف عملية بناء انموذج ARMAX من عدة مراحل تقليدية وهي التشخيص أذ تم تشخيص رتبة الانموذج باستخدام عدد من المعايير وهي معيار خطأ التنبؤ النهائي (FPE) ومعيار معلومات أكاكي (AIC) والتقدير باستخدام طريقة المربعات الصغرى التكرارية باستخدام عامل التغاضي (RLS – F) وطريقة الانحدار الخطي الزائف التكرارية (RPLR) والتي جاءت في المرتبة الاولى وطريقة (RLS – F) جاءت في المرتبة الثانية وتأتي اخيراً عملية التنبؤ ب(30) قيمة لدرجة الحرارة العظمى اليومية اعتماداً على سرعة الرياح اليومية .


Article
Compared of estimating two methods for nonparametric function to cluster data for the white blood cells to leukemia patients
مقارنة طريقتي تقدير الدالة اللامعلمية لبيانات عنقودية عن كريات الدم البيضاء لمرضى اللوكيميا

Authors: سجى محمد حسين --- حلا كاظم عبيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 97 Pages: 394-419
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

We can notice cluster data in social, health and behavioral sciences, so this type of data have a link between its observations and we can express these clusters through the relationship between measurements on units within the same group. In this research, I estimate the reliability function of cluster function by using the seemingly unrelated Kernel Estimators method and the Generalized Least Squares Smoothing Spline Estimators method, and I applied these two methods on Leukemia patients and made a comparison between the two methods by using MSE and MAE comparison standard, the empirical results showed the efficiency of the Generalized Least Squares Smoothing Spline Estimators method

البيانات العنقودية تظهر في الكثير من العلوم الاجتماعية والصحية والسلوكية. ويتميز هذا النوع من البيانات بوجود الارتباط بين مشاهداتها . وممكن التعبير عن العنقدة من حيث العلاقة بين القياسات على الوحدات ضمن المجموعة نفسها . تم في هذا البحث تقدير الدالة اللامعلمية للبيانات العنقودية باستعمال طريقة المقدرات اللبية غير المرتبطة ظاهريا The Seemingly Unrelated Kernel Estimators , وطريقة المربعات الصغرى المعممة لمقدرات الشريحة التمهيدية The Generalized Least Squares Smoothing Spline Estimators وتم تطبيق الطريقتين المذكورتين على بيانات مرضى اللوكيميا وتمت المقارنة بين الطريقتين عن طريق معيار المقارنة و واوضحت النتائج التطبيقية كفاءة مقدر المربعات الصغرى المعممة لمقدرات الشريحة التمهيدية.


Article
Finite Impulse Response Bank Filter for Electroencephalographic Artifacts Removal
استخدام المرشح البنكي الرقمي ذو الاستجابة المحدودة لازالة الضوضاء من اشارة التخطيط الدماغي

Authors: Faris Ali Jasim فارس علي جاسم --- Hanan A. R. Akkar حنان عبد الرضا عكار
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2017 Volume: 8 Issue: 1 اللغة الانكليزية Pages: 19-37
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

The recording of brain's electrical activity over a period of time is called electroencephalogram EEG signal. EEG became cardinal tool for diagnosing and managing malfunctions and various brain disorders. It is very complex to analyze continuous EEG signals. These signals can be categorized to different kinds according to the frequency: Delta (0.5 – 4Hz), Theta (4 -7.5Hz), Alpha (7.5 – 12Hz), Beta (12 -30Hz), and Gamma (above 30Hz). Since EEG signals are categorized by their very small amplitudes, they can be easily polluted by noise. These noises are called the artifacts. These artifacts need to be removed before processing and analyzing the EEG signal. In general, an EEG signal which represents brain neuronal activity is contaminated with noises, artifacts, and external interferences. Therefore it is important to separate the required frequency band information from such noises. Different methods for noise and artifact removing are available and implemented. Filtering these interference signals might remove some relevant EEG information, and therefore care must be taken while choosing one of the preprocessing methods. This paper presents a detail analysis of EEG de-noising using law pass Butterworth filter, packet wavelet transforms (PWT), and FIR bank filter. All the above methods are simulated and tested using MATLAB 2013 software environment and their performance evaluation can be done by measuring the parameters like SNR, PSNR, MSE and MAE. The EEG database is freely acquired from MIT-BIH arrhythmia database. This EEG signals was polluted with white random external noise. The FIR bank filter gives the optimal noise removal results according to measuring parameters.

عملية تسجيل النشاط الكهربائي للمخ على مدى فترة من الزمن تسمى إشارة التخطيط الدماغي الكهربائي EEG. التخطيط الدماغي أصبح أداة أساسية لتشخيص امراض واضطرابات الدماغ المختلفة. عملية تحليل إشارات EEG تعتبر من العمليات المعقدة. ويمكن تصنيف اشارة EEG إلى أنواع مختلفة من الاشارات وفقا للتردد: دلتا (0.5 – 4 هرتز)، ثيتا (4- 7.5هرتز)، ألفا (7.5-12 هرتز)، بيتا (12-30 هرتز)، وغاما (فوق 30 هرتز). بما ان إشارات EEG تتميز بالسعة القليلة جداً، لذا يمكن أن تلوث بسهولة بالضوضاء. قبل معالجة وتحليل اشارات EEG يجب ازالة هذه الضوضاء. وبصفة عامة، إشارة EEG التي تمثل نشاط الخلايا العصبية في الدماغ تكون ملوثة بالضوضاء، والتداخلات الخارجية. ولذلك من المهم عزل المعلومات الموجودة في حزم التردد عن هذه الضوضاء. تم تنفيذ وتصميم أساليب مختلفة لازالة الضوضاء. بعض المعلومات المتوفرة في اشارة EEG قد تفقد عند ازالة الضوضاء لذا يجب توخي الحذر في اختيار الطريقة المناسبة. في هذا البحث نعرض تحليل تفصيلي لازالة الضوضاء من اشارة التخطيط الدماغي باستخدام مرشح بتروورث للترددات القليلة ، مرشح تحويلات حزمة المويجات (PWT)، والمرشح البنكي الرقمي المعروف بالمرشح ذو الاستجابة المحددة( (FIR . تم تنفيذ ومحاكاة جميع المرشحات المذكورة باستخدام بيئة ماتلاب 2013 . تقييم اداء المرشحات تمت عن طريق قياس مجموعة من البارالميترات مثل نسبة الاشارة الى الضوضاء (SNR)، اعلى نسبة اشارة الى الضوضاء (PSNR ) ، الوسط التربيعي للخطا (MSE ) ، و الوسط المطلق للخطا (MAE ). تم تجميع بيانات التخطيط الدماغي من الانترنيت عبر موقع MIT- BIH الخاص ببيانات ضربات القلب وتخطيط الدماغ. قبل تمرير اشارة EEG على المرشحات تم اضافة ضوضاء خارجية عشوائية لتلويث الاشارة الاصلية. المرشح البنكي الرقمي اعطى افضل الطرق ازالة الضوضاء وفقا للبارامترات المقاسة.


Article
Compare Bayes estimators under Different Priors with the Classical estimators for Maxwell-Boltzmann distribution
مقارنة مقدرات بيز تحت افتراض دوال اولية مختلفة مع المقدرات الكلاسيكية لتوزيع Maxwell–Boltzmann

Author: Jinan Abbas Naser Al-obedy جنان عباس ناصر العبيدي
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2016 Issue: 1 Pages: 259-280
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this study, different estimators were used for estimating scale parameter for the Maxwell–Boltzmann distribution, such as maximum likelihood estimator, moment estimator and the Bayes estimator, in three types when the prior distribution for the scale parameter is (SRIG) distribution and ,the non-informative prior distribution and, the natural conjugate family of priors when the Bayesian estimation based on Squared Loss Function. Several cases from Maxwell–Boltzmann distribution for data generating , for different sample sizes (small, medium, and large).The results were obtained by using simulation technique, Programs written using MATLAB-R2008a program were used. Simulation results shown that bayes estimation when the prior distribution is (SRIG) distribution with (a=b=3) gives the smallest value of MSE and MAE for all (n).And bayes estimation when the prior distribution is the non-informative prior distribution with ( c=6) gives the smallest value of MSE and MAE for all (n).

في هذا البحث ,استخدمت طرائق مختلفة لتقدير معلمة القياس لتوزيع Maxwell– Boltzmann , كمقدر الإمكان الأعظم ومقدر العزوم ومقدر بيز في ثلاثة انواع مختلفة عندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس توزيع جذر مربع معكوس كاما و عندما يكون التوزيع الاولي توزيع non-informative والتوزيع الاولي لعائلة الدالة المرافقة الطبيعية, حيث اعتمد تقدير بيزن على مربع دالة الخسارة.عدة حالات لمعلمة القياس للتوزيع Maxwell–Boltzmann استخدمت لتوليد البيانات ولاحجام مختلفة من العينات ( صغيرة , متوسطة , كبيرة).استحصلت النتائج باستخدام أسلوب المحاكاة,بكتابة برامج باستخدام MATLAB-R2008a. تبين نتائج المحاكاة بان مقدر بيزعندما يكون التوزيع الاولي لمعلمة القياس توزيع SRIG بالمعلمتين a=b=3)) يعطي اصغر قيمة لـ MSE و MAE لكل قيم n.ومقدر بيزعندما يكون التوزيع الاولي توزيع non-informative بالمعلمة ( c=6) يعطي اصغر قيمة لـ MSE و MAE لكل قيم n.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2017 (2)

2016 (2)

2014 (1)

2008 (1)