research centers


Search results: Found 288

Listing 1 - 10 of 288 << page
of 29
>>
Sort by

Article
Design Neural Wireless Sensor Network Using FPGA
تصميم شبكة المتحسس اللاسلكي العصبي بواسطة أستخدام FPGA

Author: Ban M. Khammas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 9 Pages: 1641-1661
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Wireless sensor networks(WSN) are an exiting emerging technology thatscientists believe to become a part of every day life in the next few years. However, at this time many issues in wireless sensor networks remain unresolved. This paper studies the architecture of a neural wireless sensor network designed to identify technical condition of the base station of wireless sensor networks ,and this work presents an on-chip artificial neural networks(ANN) in a Field Programmable Gate Arrays (FPGA) system. In order to take maximum advantage of the distributed architecture of multiple NN systems is to providing a high degree of parallelism between NNs and, hence, a higher speed-up in relation to a sequential implementation. The goal of this work is to realize the hardware implementation of the base station of neural wireless sensor network using FPGAs to measure hamidi ty, temperature and light for the security system of an office

شبكات المتحسس اللاسلكي هي تكنلوجيا حديثة منبثقة يعتقد العلماء انها ستصبح جزء من الحياة اليومية خلال السنوات القليلة القادمة. و مع ذلك ، فأن هنالك عدة مشاكل في شبكات المتحسس اللاسلكي بقية غير محلولة. هذا البحث يقوم بدراسة تصميم معمارية شبكة المتحسس اللاسلكي العصبي لمعرفة الشروط التقنية للقاعدة الاساسية لشبكات المتحسس اللاسلكي . وان هذه ان . FPGA العملية ستتم بواسطة تمثيل الشبكة العصبية على الرقائق الالكترونية الممثلة بال الاستفادة من استخدام عملية التجزئة لمعمارية الشبكة العصبية هي للحصول على درجة عالية من التوازي بين الشبكة العصبية وبالتالي ستؤدي الى زيادة السرعة الخاصة بالتنفيذ المتعاقب. الهدف من هذا البحث هو البناء المادي للقاعدة الاساسية لشبكة المتحسس اللاسلكي العصبي باستعمال لبناء نظام حماية لمقر عمل ما و ذلك من خلال التحسس بالرطوبة و الحرارة و FPGA الضوء .


Article
Controlling the Direct Connected Parallel Three-Phase Voltage Source Inverters by Using Neural networks
السيطرة المباشرة على عاكسات ثلاثية الطور مربوطة على التوازي بأستخدام الشبكات العصبية

Author: Khalid I .Al – Naimi
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2009 Issue: 24 Pages: 1-22
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper demonstrates that neural networks can be used effectively for the controlling the direct connection of parallel three-¬phase voltage source inverters..A unique feature of the parallel three-phase inverters is a zero--sequence circulating current. This work proposes a new zero-sequence control for parallel three- phase voltage source inverter using a neural networks to assist the Proportional-Integral controller against the variation on the two inverters to maintain the value of a zero-sequence current within an acceptable value. The controller of the zero-sequence current can be implemented within an individual inverter and it is independent of the other control loops of the inverter, therefore, it greatly facilitates design and expansion of parallel system.Simulation and results can be obtained by using mathematical software such as MATLAB version seven to show the performance of the controllers and the closed loop system.Two-layers feedforward neural networks FNN's containing a Levenberg-Marquardt training algorithm are used.

يبين هذا البحث أماكنية أستعمال الشبكات العصبية لاغراض السيطرة المباشرة على منظومات عاكسات ثلاثية الطور مربوطة على التوازي. أن أحد خواص العاكس ثلاثي الطور المربوط على التوازي هو جعل التيار الدوار مساويا" صفر. أن هذا البحث يطرح طريقة جديدة للسيطرة على التيار الدوار في منظومة العاكس الثلاثي الطور المربوط على التوازي بالاعتماد على الشبكات العصبية ليكون مساعدا" للمسيطر (التناسبي / التكاملي) بالمحافظة على قيم التيار الدوار لتكون ضمن القيم المقبولة.أن السيطرة على التيار الدوار يمكن تنفيذه ضمن كل عاكس , دون ألاعتماد على حلقات السيطرة ألاخرى وهذا ألاسلوب يسهل أمكانية توسيع عدد منظومات التوازي. بالامكان الحصول على نتائج المحاكات بأستعمال برامجيات رياضيه مثل ( ماتلاب 7) لبيان أداء المسيطر ومنظومة الحلقة المغلقة. تم أستعمال شبكة عصبية ذات طبقتين من نوع التغذية ألامامية تحتوي على خوارزمية ليفنبرغ- ماركواردت لغرض تعليم الشبكة.


Article
Neurocontrol Car Driving by Assistance Of Radar Networks System
السيطرة بواسطة الشبكات العصبية لقيادة السيارة بمساندة نظام شبكة رادارات

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we are concerned with the construction of an artificial intelligence program as a neurocontroller for safely driving a car in the road with different probable situations. This research mainly interested in the use of neural network (NN) and its work with radars. The proposed approach deals with decision-making mechanisms depending on the target position. The main novelty in this paper lies in the NN controlling depending on the front and back radars readings. This neurocontroller decides car status to increase or decrease acceleration, and turning direction with steering angle to the left or the right while accelerating. Results showed the good capability of this controller with emphasis on skills learning behavior.

هذا البحث يركز على استخدام مسيطرذكاء صناعي لقيادة السيارة بأمان في الشارع، تم التركيز على استخدام الشبكات العصبية و الرادارات. الطريقة المقترحة هي إلية اتخاذ القرارات بالاعتماد على مواقع الأجسام قرب السيارة وحالة الطريق، الشيء المتميز في هذا البحث هو السيطرة بواسطة الشبكات العصبية بمساندة الرادارات من خلال استخدام قراءات شبكات الرادارات الموجودة أمام و خلف السيارة. يمكن لهذا المسيطر تغيير تعجيل السيارة وبالتالي زيادة أو تقليل سرعتها، الاستدارة باتجاه اليمين أو اليسار مع تحديد زاوية دوران مقود السيارة. نتائج الاختبارات أثبتت كفاءة سلوك هذا المسيطر من خلال القيم الواطئة للخطأ.

Keywords

Controller --- Neural Networks --- Radar.


Article
Improved Feature Extraction Using Weightless Neural Networks(IWNC)

Author: Ikhlas Watan Ghindawi
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2012 Issue: 12 Pages: 244-253
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The weightless neural classifier (WNC) is based on the collective response of RAM-based neurons. The ability of producing prototypes, analog to unconstrained images, from learned categories, was first introduced in the (IWNC) model. By counting the frequency of write accesses at each RAM neuron during the training phase, it is possible to associate the most accessed addresses to the corresponding input field contents that defined them. This work is about extracting information from such frequency counting in the form of fuzzy rules as an alternative way to describe the same images produced by (IWNC) as logical prototypes.

المصنف العصبي العديم الوزن ( اللاموزون ) يعتمد على الاستجابة المشتركة للاعصاب المعتمدة على ذاكرة الوصول العشوائي ( الذاكرة المؤقتة) . ان امكانية انتاج نماذج اولية تناضرية للصور غير المقيدة من تصانيف معلومة قد تم تقديمها بنموذج تحسين ميزة الاستخراج باستخدام الشبكات العصبية اللاموزونة ( عديمة بحساب تردد الكتابة على كل ذاكرة وصول عشوائية خلال طور التدريب . بالامكان ربط معظم عناوين الوصول مع محتويات مجال الادخال المناضرة . هذا البحث حول استخراج معلومات من قياسات التردد بشكل قواعد غامضة كطريقة بديلة لوصف نفس الصور المنتجة بواسطة تحسين ميزة الاستخراج باستخدام الشبكات العصبية اللاموزونة ( عديمة الوزن ) كنموذج اولي منطقي .

Keywords

Weightless --- Neural --- Networks --- IWNC


Article
Fingerprint and Iris Fusion for personal Identification

Authors: Nora Omran Alkaam --- Amir S. Almallah
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2015 Volume: 7 Issue: 1 اللغة الانكليزية Pages: 1-14
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

A variety of researches Dealt with the fusion of multi-biometrics for identification in different ways and Showed different results. This paper presents novel study on fusion strategies for personal identification using fingerprint and iris biometrics. The purpose of our paper is to investigate whether the integration of iris and fingerprint biometrics can achieve performance that may not be possible using a single biometric technology. We propose to use two activation function wavelet neural network for feature extraction and identification process after segments the fingerprint image into 16 blocks with (128*128) dimensions and segments the iris image into 32 blocks with (128*128) dimensions. The proposed method in this paper involves three steps. First reduced image size using wavelet packet 1-level decomposition , second feature extraction using two activation function wavelet neural network and identification using trained data and correlation for fingerprint and iris separately and finally fusion fingerprint and iris match scores to get the finally score for each person.

تناولت العديد من الابحاث موضوع اندماج القياسات الحيوية لاستخدامها في كشف الهويةواظهرت نتائج مختلفة ,يقدم هذا البحث دراسة جديدة حول الموضوع باستخدام بصمة الاصبع وقزحية العين .الغرض من هذا البحث هو التحقق في ما اذا كان التكامل بين بصمة الاصبع والقزحية ممكن ان يحقق اداء لا يتم باستخدام تقنيةالقياس الحيوي المنفرد. تم اقتراح استخدام دالتي تفعيل لشبكات المويجات لاستخلاص المميزات بعد تجزئة صورة بصمة الاصبع الى (16) جزء وتجزئة صورة القزحية الى (32) جزء وان ابعاد الصور قبل التجزئة (128*128).ان الطريقة المقترحة في هذا البحث تتضمن ثلاث خطوات:الخطوة الاولى تقليل حجم الصورة باستخدام حزمة المويجة , الخطوة الثانية استخلاص المميزات باستخدام دالتي تفعيل لشبكات المويجات وكشف الهوية باستخدام طريقة التطابق ,والخطوة الاخيرة الاندماج بين بصمة الاصبع والقزحية للتوصل الى النتيجة النهائية لكل شخص.


Article
CODING OF VIDEO OVER IP-BASED NETWORKS
ترميز الفيديو المرسل على شبكات الانترنيت

Authors: Samara A. Elia سمارة إيليا --- Nasser N. Khamiss Alani نصر نافع خميس
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2008 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 73-82
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

:This paper is developed to study the compression performance of video by using searching method of motion estimation OTS and SNR scalable coding to enhance the quality of video sample. The work evaluates set of suitable objectives fidelity measures, such as MSE, PSNR and CR. The model of video coding system is designed to treat the video signal as a CBR and implemented for different video samples rates. The two major components inter and intra frames compression is achieved as an optimal compensation for both quality and CBR. In the same time the basic structure of communication networks which is represented by the Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) model is taken into consideration within the system BER control. The developed system is implemented using Visual Basic Language (ver 6.0) under Windows Xp operation systems

لتحسين نوعية نموذج العرض الفيديوي، تم تقديم دراسة متطورة لاليات ضغط الصورة الفيديوية بأستخدامكأداة لتحقيق أفضل موائمة SNR مع تقييم مستمر لنسبة الأشارة الى الضوضاء (OTS) نظرية البحث لمرة واحدةو MSE بين آليات الضغط وسعة القناة الناقلة.حيث اعتمد التقيس الآلي لتقيم نموذج العرض ، من خلال حسابو التعامل معها كأشارة VBR في الوقت نفسه تم معالجة مشكلة المعدل المتغير للأشارة الفيديوية .CR و PSNRوكنتيجة كلية لأداء المنظومة تم اعتماد نظام السيطرة لتقييم الخطأ الكلي المسموح به متضمنا الخطأ .CBR ثابتةXP تحت نظام العمل VBL ادخلت لغة البرمجة .TCP/ IP الناتج عن قناة الأتصال بأستخدام بروتوكولات النقلكأداة مساعدة لبناء الواجهات لعرض نتائج التقييس المطلوبة.


Article
PITTMAN MOTOR CONTROL USING NEURAL NETWORKS
السيطرة على المحرك المسمى ( بتمان ) باستخدام الشبكات العصبية

Author: WESAM M. JASIM وسام محمد جاسم
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2007 Volume: 1 Issue: 3 Pages: 136-139
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Neural networks are well-suited for the modeling and control of complex physical systems because of their ability to handle complex input-output mapping without detailed analytical model of the systems . In this paper internal model control associated with proportional gain is used to control the system implemented with two neural networks , model of the system and inverse model

تعتبر الشبكات العصبية ملائمة لتشخيص الأنظمة الفيزياوية المعقدة والسيطرة عليها بسبب مقدرتها على التعامل(internal model مع بيانات الإدخال والإخراج بدون الحاجة إلى التفاصيل التحليلية للنظام . في هذا البحث استخدمللسيطرة على النظام باستخدام شبكتين عصبيتين هما شبكة تمثيل control associated with proportional gain)النظام ومقلوبه.


Article
Design and Implementation of a Secure E-learning System for the Wireless Networks
تصميم وتنفيذ نظام تعليم الكتروني مؤمّن عن الشبكات اللاسلكية

Author: Abbas Fadhil Mohammed Ali AL-Juboori
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2010 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 304-317
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper ,the proposed system was presented and it divided into two parts . First one is the designer or ( Administrator ) part who can control on all options of the system in managing and updating all information included in the data base of the system .The second is the user part who can navigate in all environments of the system to give the required knowledge. Very important subject was selected to include it in the secure e-learning system which is (wireless networks) because it is very important topic in the computer and communication world . The capabilities of the system are (add , delete, update, search) for data base of the system . The security was supported in the system by using the password technique. The system includes audio (music) effect to make the user more relax when he browses the pages.The system was designed by using Apache server , PHP, HTML, Web Page Maker , and MYSQL for data base .

في هذا البحث فأن النظام المقترح قد قسم الى قسمين : الأول هو جزء المصمم أو( المدير) وهذا بدوره يستطيع السيطرة والتحكم في جميع خيارات وامكانيات النظام في ادارة وتحديث جميع المعلومات الموجودة في قاعدة بيانات النظام. أما الجزء الثاني فهو جزء المستخدم الذي يمكّن المستخدم الراغب في التعلم من التنقل في جميع بيئات النظام لإكتساب المعرفة اللازمة. لقد تم اختيار موضوع مهم جداً في هذا النظام لتعليمه وهو موضوع الشبكات اللاسلكية في مجال الحاسبات والاتصالات . يتضمن النظام امكانيات عديدة وهي ( الاضافة ، الحذف ، التحديث ، وخدمة البحث) في قاعدة بيانات النظام. دعم النظام بأمنية عالية باستخدام تقنية كلمة السر. أضيفت للنظام تأثيرات صوتية موسيقية لجعل المستخدم أكثر راحة خلال عملية الاستراض في النظام. صمم النظام باستخدام Apache server, PHP, HTML, Web Page Maker و MySQLلبناء قاعدة البيانات.

Keywords

e-leaning --- wireless --- networks --- secure


Article
Prediction of Tigris River Stage in Qurna, South of Iraq, Using Artificial Neural Networks
التنبؤ بمنسوب نهر دجلة في القرنة, جنوب العراق باستعمال الشبكات العصبيةِ الاصطناعية

Authors: Ali H. Al Aboodi --- Ammar S. Dawood --- Sarmad A. Abbas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 13 Pages: 2448-2456
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Artificial neural networks (ANNs) with back-propagation algorithm areperformed for predicting the stage of Tigris River in Qurna city, Basrah, south of Iraq. This model was adopted to investigate the applicability of ANNs as an effective tool to simulate the river stage for short term. By using the neural network toolbox in Matlab R2007b, three models are constructed as the first experiment. Multilayer percpetron with one hidden layer is used in the architecture of network. The best model is selected according to the trial and errorprocedure based on three common statistic coefficients (coefficient of correlation, root mean square error, and coefficient of efficiency). The best model from first experiment is used to predict the stage river for one, two, and three days ahead as the second experiment. Results indicated the ANNs with back-propagation algorithm are a powerful technique to predict the short term stage of Tigris River

تمت تهيئة الشبكات العصبية الصناعية باستخدام طريقة انسياب الخطأ لأعداد نموذج التنبؤ بمنسوب نهر دجلة في قضاء القرنة, محافظة البصرة, جنوب العراق. استخدم النموذج المعد للتحري عن إمكانية الشبكات العصبية الصناعية كأداة فاعلة في محاكاة منسوب النهر ثلاثة .(Matlab R2007b) للمدى القصير باستعمال صندوق عدة الشبكات العصبية في برنامج نماذج أنشأت كتجربة أولية حيث استخدمت الشبكة العصبية من النوع متعدد الطبقات لبناء معمارية الشبكة. أفضل نموذج اختير طبقا لعملية التجربة والخطأ مستندا على ثلاث معاملاتإحصائية معروفة هي (معامل الارتباط, جذر معدل الخطأ ألتربيعي, ومعامل الكفاءة). أفضل نموذج انبثق كحصيلة لنتائج المرحلة الأولى, استعمل لتنبؤ بمنسوب النهر ليوم, يومين, وثلاثة أيام لاحقة. بينت النتائج, إن الشبكات العصبية الصناعية المعايرة باستعمال طريقة انسياب الخطأ تقنية كفؤءة للتنبؤ بمنسوب نهر دجلة للمدى القصير.

Keywords

Prediction --- Tigris --- Stage --- Neural --- Networks


Article
NEW METHOD FOR HAND GESTURE RECOGNITION USING WAVELET NEURAL NETWORK
طريقة لتمييز اشارة اليد باستعمال الشبكات العصبية الموجية

Authors: Jabbar Raheem Rashed --- Hasanain Abbas Hasan
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2017 Volume: 21 Issue: 1 Pages: 65-73
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper present a method for hand gesture recognition through Statistic hand gesture which is namely, a subset of American Sign Language (ASL). The proposed technique presents an image of hand gesture by passing it through four stages, preprocessing, normalization, feature extraction, and classification. The wavelet neural network is used to build information models because it can handle very complex interactions. The practical system is simulated using MATLAB. The performance of suggested method is excellent compared with traditional approaches and the final results of selected patterns recognition are powerful

هذا البحث يقدم طريقة لتمييز اشارة اليد من خلال استخدام اشارة اليد الثابتة والتي تسمى فرع من اشارة اليد الاوتوماتيكية . التقنية المقترحة تقدم صورة اشارة اليد من خلال امرارها بأربع مراحل . تم استخدام الشبكات العصبية المرتبطة مع التحويل الموجي لبناء نموذج للمعلومات لان هذا النوع من الشبكات يعالج التداخلات المعقدة بكفاءة عالية . النظام العملي المستخدم تمت محاكاته باستخدام برنامج ماتلاب. الاداء للطريقة المستخدمة ممتاز مقارنة بالطرق التقليدية والنتائج النهائية لعملية تمييز النماذج المختارة كفؤة.

Listing 1 - 10 of 288 << page
of 29
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (287)

journal (1)


Language

English (231)

Arabic (27)

Arabic and English (24)


Year
From To Submit

2019 (35)

2018 (32)

2017 (39)

2016 (36)

2015 (30)

More...