research centers


Search results: Found 56

Listing 1 - 10 of 56 << page
of 6
>>
Sort by

Article
Human Face Recognition Using Wavelet Network
تمييز الوجه البشري باستخدام تحويل المويجة

Author: Tarik Zeyad طارق زياد
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2005 Volume: 1 Issue: 2 Pages: 14-21
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a study of wavelet self-organizing maps (WSOM) for face recognition. The WSOM is a feed forward network that estimates optimized wavelet based for the discrete wavelet transform (DWT) on the basis of the distribution of the input data, where wavelet basis transforms are used as activation function.

تم في هذا البحث بناء منظومة لتمييز الأوجه باستعمال التحويل المويجي مع الشبكات العصبية من النوع ذات التنظيم الذاتي. هذا النوع من الشبكات تتعامل مع التحويل المويجي المتقطع كمصدر للبيانات التي يتم إدخالها الشبكة حيث يتم استعمال مكونات تحويل المويجة كدوال تحفيز في داخل الشبكة.


Article
Comparison Study of Electromyography UsingWavelet and Neural Network
دراسة مقارنة لاشارة التخطيط العضلي باستخدام المويجة و الشبكات العصبية

Authors: Sadeem Nabeel Saleem سديم نبيل سليم --- Nebras Hussain Gheab نبراس حسين غائب
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2008 Volume: 4 Issue: 3 Pages: 108-119
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we present a method to analyze five types with fifteen wavelet families for eighteen different EMG signals. A comparison study is also given to show performance of various families after modifying the results with back propagation Neural Network. This is actually will help the researchers with the first step of EMG analysis. Huge sets of results (more than 100 sets) are proposed and then classified to be discussed and reach the final.

في هذا البحث, قدمنا طريقة لتحليل خمس انواع لخمسة عشر مجموعة من مجاميع المويجة لثمانية عشر اشارة عضلية مختلفة. الدراسة المقارنة تظهر ايضا اداء المجاميع المحتلفة بعد معالجة و تحوير النتائج باسلوب الارجاع العكسي للشبكات العصبية. هذا سوف يساعد الباحثين في الخطوة الاولى لتحليل الاشارة العضلية. كم هائل من النتائج تقدم و تصنف للمناقشة و الوصول الى نتائج


Article
Prediction Model for Financial Distress Using Proposed Data Mining Approach By

Authors: Raghad Mohammed Hadi --- Shatha H. Jafer Al-khalisy --- Najlaa Abd Hamza
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 37-44
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of financial distress researches are the lack of awareness of banks about the risks of financial failure and its impact on the continuity of its activity in the future, as the traditional methods used to predict financial failure through financial analysis based on financial ratios in a single result gives misleading results cannot be relied upon to judge the continuity of the activity of banks, With an increase in the number of failed banks and their inability to continue. Which requires the discovery of modern techniques that serve as an early warning of the possibility of failure and lack of continuity. The research aims to apply data mining technology to predict the financial failure of banks, and how it can provide information that helps to judge the extent to which banks continue to operate. This effort suggested founded back propagation artificial neural network to build predict system. The proposed module evaluated with banks from Free Iraq Stock Exchange dataset the investigational outcomes displays capable method to identify failure banks with great discovery rate and small wrong terror rate.


Article
Fuzzy Wavenet (FWN) classifier for medical images
تصنيف الصور الطبية باستخدام تقنية التحويل المويجي مع المضبب

Authors: Entather Mahos انتظار مهوس زغير --- Dr.A.barsoum عوطف برسوم --- Dr.Walid.A.Mahmoud وليد امين جوهر
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2005 Volume: 1 Issue: 2 Pages: 1-13
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The combination of wavelet theory and neural networks has lead to the development of wavelet networks. Wavelet networks are feed-forward neural networks using wavelets as activation function. Wavelets networks have been used in classification and identification problems with some success.
In this work we proposed a fuzzy wavenet network (FWN), which learns by common back-propagation algorithm to classify medical images. The library of medical image has been analyzed, first. Second, Two experimental tables’ rules provide an excellent opportunity to test the ability of fuzzy wavenet network due to the high level of information variability often experienced with this type of images.
We have known that the wavelet transformation is more accurate in small dimension problem. But image processing is large dimension problem then we used neural network. Results are presented on the application on the three layer fuzzy wavenet to vision system. They demonstrate a considerable improvement in performance by proposed two table’s rule for fuzzy and deterministic dilation and translation in wavelet transformation techniques.

الجمع بين طريقة المويجة والشبكات العصبية يقودنا إلى تطوير لشبكات المويجية . حيث أن الشبكات المويجية هي شبكات عصبية تقدمية تستخدم معادلات المويجة كدالة فعالة في الطبقات المخفية.شبكة المويجات استخدمت لحل مشاكل التصنيف والتعريف بنجاح.في هذا العمل تم اقتراح تصميم شبكة المويجات الغامضة (FWN) والتي يمكن تدربها باستخدام خوارزمية التراجع العكسي لتصنيف الصور الطبية . في البداية تم تحليل وترتيب مكتبة لصور الطبية. وثانياً تم تصنيف جداول عملية وناجحة لاختبار قابلية شبكة المويجات الغامضة نتيجة للتغير العالي بالمعلومات داخل هذه الصور. نحن نعرف بان التحويل باستخدام المويجات هو جداً دقيق بالنسبة لمشاكل ذات المجال الصغير ولكن المعالجة الصورية هي مشكلة ذات مجال كبير لذلك سوف نستخدم الشبكة العصبية . وتم الحصول على نتائج من خلال استخدام شبكة ثلاثية محددة بمعادلات المويجات الغامضة. وتم الحصول على نتائج تعتمد في دقتها على نوعين من الجداول التي من خلالها التي من خلالها يتم تحديد قيمة التقلص والانبساط باستخدام التقنية المويجية .


Article
Weather Temperature Forecasting Using Artificial Neural Network
التنبؤ بدرجات حرارة الطقس باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Author: Ahmad Saeed Mohammad احمد سعيد محمد
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 130-139
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Weather forecasts and warnings are the most important services provided by the meteorological profession. Forecasts are used by government and industry to protect life and property and to improve the efficiency of operations, and by individuals to plan a wide range of daily activities. Many searches have been made in weather forecasting using Artificial Neural Network (ANN) output one weather temperature degree, which give a little indicator about the weather temperature. In this paper, two weather temperatures have been forecasted using Artificial Neural Network (ANN). The design of the ANN based on two previous weather temperatures degrees (high and low), as well as, the increasing and decreasing weather temperature degree according to thermal retention. The ANN design has been applied for Baghdad city, the capital of Iraq. The training and testing used meteorological data for three years (2007-2010).

تنبؤات وإنذارات الطقس من أكثر الخدمات المهمة المُقدمة من قِبل مُختصي الإرصاد الجوي. الحكومة والصناعة استخدمت التنبؤات للحفاظ على الحياة والممتلكات ولتحسين كفاءة العمليات، وكذلك الأفراد استخدمت التنبؤات لتخطيط مدى واسع من الفعاليات اليومية. بحوث عديدة قد وضعت لتنبؤ الطقس استخدمت الشبكة العصبية الصناعية، والتي اخرجت حرارة طقس واحدة، وبذلك اعطت دلالة قليلة حول حرارة الطقس.في هذا البحث، درجتان للطقس قد تم التنبؤ بها باستخدام الشبكة العصبية الصناعية. إن التصميم للشبكة العصبية الصناعية قد اعتمدت على درجتان سابقتان لحرارة الطقس (العُليا والدُنيا)، وكذلك زيادة ونقصان درجة حرارة الجو طبقاً للإحتباس الحراري. إن تصميم الشبكة العصبية قد تم تطبيقهُ على مدينة بغداد، عاصمة العراق. التدريبات والفحوصات استخدمت بيانات الإرصاد الجوي لثلاث سنوات (2007-2010).


Article
Eye-Identification System Based on Back-Propagation NN Recognizer

Authors: Hamsa A. Abdullah همسة عبد الله --- Ban M. Khammas بان محمد خماس --- Mohammed A. Abdala محمد عبد الله
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2010 Volume: 14 Issue: 4 Pages: 34-50
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This research paper deals with the implementation of an eye recognition system using neural network (recognition classifier). The proposed system contains two phases, preprocessing and recognition. The resized image is providing faster processing for training and testing, the size of image is 120×90 pixels. The preprocessed phase extract features from eye image and use it as input to neural network which uses back-propagation algorithm to recognize the eyes. The proposed algorithm use single neural network as classifier, which consists of three layers with tangent sigmoid, and linear transfer function respectively. The system trained 60 eye samples. After testing the system with (100) eye samples a recognition rate of 100% is obtained. This recognition rate value is perfectly suitable for eye recognition systems.

لقد تم في هذا البحث تنفيذ لنظام تمييز العين باستخدام الشبكة العصبية. ان النظام المقترح يتضمن جزئين : معالجة اولية للمعلومات وتمييز المعلومات. لقد تم توحيد حجم صورة العين كي تؤدي الى زيادة سرعة تدريب الشبكة واختبارها حيث ان حجم الصورة المستخدمة في هذا البحث هو (90×120)وحدة. يقوم الجزء الاول من النظام (المعالجة الاولية) باستخراج العناصر ألاساسية لصورة العين وادخالها للشبكة العصبية التي تستخدم خوارزمية (back-propagation) لتمييز العين. وان الجزء الثاني من النظام المقترح (تمييز المعلومات) يستخدم شبكة عصبية أحادية تحتوي على ثلاث طبقات (طبقة الادخال, طبقة الاخفاء, طبقة الاخراج) تعتمد دالة (tangent sigmoid) ودالة التحويل الخطية (linear transfer function) بالتعاقب. لقد تم تدريب الشبكة العصبية للنظام باستخدام (60) نموذج مختلف للعيون. بعدها تم اختبار النظام بأستخدام (100) نموذج وكانت نسبة التمييز 100%. ان هذه النسبة العالية للتمييز تؤهل النظام لاستخدامه في تمييز العيون.


Article
Password Security Via Neural Networks

Author: Mokhtar Mohammed Hasan
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2008 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 2184-2200
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Password security and protection are one of the important research topics in modem computer systems. Providing privacy, authenticity, integrity and limited access to data, encryption methods are proposed for password security schemes. This paper proposes the use of neural network accessing the system, the system needs other information extracted from the user's password along with the password itself, these information is passed to two different neural networks to examine the authenticity of the user, and then decide whether the user is a legal user or an intruder. The extracted information can be summarized by the time period between each two successive characters in the password and the strength of strike of the user when each character is typed at login time. As a result is a powerful security scheme for password protection and the user has no wary about password being theft because the related password information can not be theft.

حماية كلمة المرور و امنيتها هي احدى المواضيع المهمة في الانظمة الحاسوبية الحديثة, فمن اجل الحصول على الامنية, الموثوقية, و صحة المعلومات و جعل الوصول الى البيانات الموجودة في النظام يتم فقط من قبل اشخاص مخولين, للاسباب اعلاه نحتاج الى طرق حماية لمفتاح المرور. الطريقة المقترحة هي باستعمال الشبكات العصبية من اجل الولوج الى النظام, حيث ان النظام المقترح يستعمل معلومات اخرى مستخلصة من كلمة المرور بالاضافة الى قيمة كلمة المرور, حيث ان هذا المعلومات يتم تمريرها على شبكتين عصبيتين مختلفتين من اجل التاكد من موثوقية المستخدم والسماح له بالدخول الى النظام او رفض هذا المستخدم. المعلومات المستخلصة تمثل الفترة الزمنية بين حرف و اخر عند ادخال كلمة المرور و قوة الضغطة لكل حرف مطبوع اثناء ادخال كلمة المرور, بالتالي هو بناء طريقة جيدة و كفوءة من اجل حماية كلمة المرور, وفي حالة تم اكتشاف كلمة المرور من قبل المتطفلين, فلا حاجة للقلق لان المعلومات المستخلصة من كلمة المرور لا يستطيعون اكتشافه


Article
Face Identification using Back-Propagation Adaptive Multiwavenet

Authors: Nuha Abdul Sahib Alwan --- Ali Ibrahim Abbas --- Waleed Ameen Mahmoud
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 3 Pages: 392-402
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Face Identification is an important research topic in the field of computer vision and pattern recognition and has become a very active research area in recent decades. Recently multiwavelet-based neural networks (multiwavenets) have been used for function approximation and recognition, but to our best knowledge it has not been used for face Identification. This paper presents a novel approach for the Identification of human faces using Back-Propagation Adaptive Multiwavenet. The proposed multiwavenet has a structure similar to a multi-layer perceptron (MLP) neural network with three layers, but the activation function of hidden layer is replaced with multiscaling functions. In experiments performed on the ORL face database it achieved a recognition rate of 97.75% in the presence of facial expression, lighting and pose variations. Results are compared with its wavelet-based counterpart where it obtained a recognition rate of 10.4%. The proposed multiwavenet demonstrated very good recognition rate in the presence of variations in facial expression, lighting and pose and outperformed its wavelet-based counterpart.

تمييز الوجوه من المواضيع المهمة في مجال الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط وأصبحت مجالا بحثيا نشطا للغاية في العقود الأخيرة. في الآونة الأخيرة استخدمت الشبكة العصبية المتعددة المويجات لتقريب الدالة و التمييز، لكن بحسب علمنا لم تستخدم للتعرف على الوجوه. يقدم هذا البحث نهجا جديدا لتحديد الهوية من خلال الوجه باستخدام (Back-Propagation Adaptive Multiwavenet) الشبكة العصبية المتعددة المويجات التكيفية ذات انتشار تراجعي. تمتلك الشبكة المتعددة المويجات المقترحة بنية مماثلة ل(MLP) مع ثلاث طبقات، غير ان دالة التفعيل تم استبدالها بدالة متعددة المقادير. حققت هذه الشبكة نسبة التمييز 97.75% في تجارب تمت على قاعدة البيانات ORL مع اختلاف في تعابير الوجه، الاضاءة وتدوير الوجه. تمت مقارنة النتائج مع نظيرتها الاحادية المويجة حيث حصلت على نسبة تمييز 10.4%. اظهرت الشبكة المقترحة نسبة جيدة جدا مع وجود اختلاف في الاضاءة، تعابير الوجه وتدوير الوجه وتفوقت على نظيرتها الاحادية المويجة.


Article
Prediction of the Point Efficiency of Sieve Tray Using Artificial Neural Network

Authors: Firas N. Hassan --- Adil. A. Al-Hemiri عادل احمد عوض
Journal: Iraqi Journal of Chemical and Petroleum Engineering المجلة العراقية للهندسة الكيمياوية وهندسة النفط ISSN: 19974884/E26180707 Year: 2009 Volume: 10 Issue: 4 Pages: 57-62
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

An application of neural network technique was introduced in modeling the point efficiency of sieve tray, based on a data bank of around33l data points collected from the open literature.Two models proposed,using back-propagationalgorithm, the first model network consists: volumetric liquid flow rate (QL), F foctor for gas (FS), liquid density (pL),gas density (pg), liquid viscosity (pL), gas viscosity (pg), hole diameter (dH), weir height (hw), pressure (P) and surfacetension between liquid phase and gas phase (o). In the second network, there are six parameters as dimensionless group: Flowfactor (F), Reynolds numberfor liquid (ReL), Reynolds numberfor gas through hole (Reg), ratio of weir height to hole diqmeter (hw/dH), ratio of pressure of process to atmosphere pressure (P/Pa), Weber number (lTe).Statistical analysis showed that the proposed models have an average absolute relative enor (AARE) of 9.3% and standard deviation (SD) of 9.7%forfirst model, AARE of 9.35% and SD of 10.5%for second model and AARE of 9.8%and SD of 7.5%for the third model.


Article
Face Identification Using Back-Propagation Adaptive Multiwavenet

Authors: Waleed Ameen Mahmoud --- Nuha Abdul Sahib Alwan --- Ali Ibrahim Abbas
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 7 Pages: 819-828
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Face Identification is an important research topic in the field of computer vision and pattern recognition and has become a very active research area in recent decades. Recently multiwavelet-based neural networks (multiwavenets) have been used for function approximation and recognition, but to our best knowledge it has not been used for face Identification. This paper presents a novel approach for the Identification of human faces using Back-Propagation Adaptive Multiwavenet. The proposed multiwavenet has a structure similar to a multi-layer perceptron (MLP) neural network with three layers, but the activation function of hidden layer is replaced with multiscaling functions. In experiments performed on the ORL face database it achieved a recognition rate of 97.75% in the presence of facial expression, lighting and pose variations. Results are compared with its wavelet-based counterpart where it obtained a recognition rate of 10.4%. The proposed multiwavenet demonstrated very good recognition rate in the presence of variations in facial expression, lighting and pose and outperformed its wavelet-based counterpart.

تمييز الوجوه من المواضيع المهمة في مجال الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط وأصبحت مجالا بحثيا نشطا للغاية في العقود الأخيرة. في الآونة الأخيرة استخدمت الشبكة العصبية المتعددة المويجات لتقريب الدالة و التمييز، لكن بحسب علمنا لم تستخدم للتعرف على الوجوه. يقدم هذا البحث نهجا جديدا لتحديد الهوية من خلال الوجه باستخدام (Back-Propagation Adaptive Multiwavenet) الشبكة العصبية المتعددة المويجات التكيفية ذات انتشار تراجعي. تمتلك الشبكة المتعددة المويجات المقترحة بنية مماثلة ل(MLP) مع ثلاث طبقات، غير ان دالة التفعيل تم استبدالها بدالة متعددة المقادير. حققت هذه الشبكة نسبة التمييز 97.75%في تجارب تمت على قاعدة البيانات ORL مع اختلاف في تعابير الوجه، الاضاءة وتدوير الوجه. تمت مقارنة النتائج مع نظيرتها الاحادية المويجة حيث حصلت على نسبة تمييز 10.4%. اظهرت الشبكة المقترحة نسبة جيدة جدا مع وجود اختلاف في الاضاءة، تعابير الوجه وتدوير الوجه وتفوقت على نظيرتها الاحادية المويجة.

Listing 1 - 10 of 56 << page
of 6
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (56)


Language

English (42)

Arabic and English (8)

Arabic (4)


Year
From To Submit

2019 (4)

2018 (5)

2017 (4)

2016 (7)

2015 (7)

More...