research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
AN EVOLUTIONARY BASED IMAGE GENERATOR

Author: Amenah Dahim Abooud
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2010 Volume: 13 Issue: 2 Pages: 235-246
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a fast algorithm that utilizes evolutionary algorithm for patch based imagegeneration. The algorithm attempts to find the most appropriate collection of source square imagepatches that can generate altogether a given colored/gray target image. Each patch holds completeinformation for both luminance and chromatic components from the source image to be used togenerate a specified target patch. The difficulties are occurred when chromatic and luminanceinformation is to be transferred to a blank canvas to generate a specified target image. The proposedEvolutionary Algorithm (EA) is used to overcome these difficulties and attempts to find anacceptable and perceived solution to this problem by the search for best patch luminance matchinguntil a specified number of generations is met. Also, this algorithm modifies the traditional uniformcrossover to a multi-sexual recombination operator which inherits vital genes among all individualto one super generated offspring. All other offspring are generated by mutating that super offspring.The experimental results have demonstrated that good results can be obtained with reasonableconvergence speed. Also, results show that when the patch size is increasing, the mean square erroris decreasing.

يوضح هذا البحث خوارزمية سريعة لجمع طريقةالنافذة الصغيرة والتطور معاً. تحاول هذه الخوارزميةمعرفة النافذة الصغيرة الأكثر مناسبة عن طريق مقارنةالإضاءة بين صورة المصدر والهدف ويتم نقل معلوماتالإضاءة و الألوان من صورة المصدر إلى صورة الهدف.يمكن لهذه الصورة أن تكون رمادية أو ملونة. في هذهالطريقة تظهر الصعوبات عند نقل أفضل إضاءة مع الألوانإلى صورة الهدف. يتم استخدام خوارزمية الوراثة للقضاءعلى هذه الصعوبات وإيجاد أفضل الحلول لهذه المشكلة عنطريق البحث عن أفضل نافذة بواسطة مطابقة الإضاءة إلىإن يتحقق عدد معين من الأجيال. فإذا كان الجيل الجديديتألف من أولاد الجيل القديم فان الإباء ستقتل وإذا لا فانالإباء تبقى بالجيل الجديد وتنافس أبنائها. أثبتت النتائج بأنأفضل هدف ممكن إن نصل إليه وبأداء عالي وتحقق تقاربمعقول عن طريق تقليص عدد المقارنات بين نقاط صورةالهدف و المصدر.


Article
Image Noise Elimination Using Evolutionary Algorithm
ازالة التشويش من الصور باستخدام خوارزميات التطور

Author: Matheel Emad AL-Deen Abdulmunim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2005 Volume: 24 Issue: 6 Pages: 644-650
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract


Article
AHeuristic Strategy for Improving the Performance of Evolutionary Based Complex Detection in Protein-Protein Interaction Networks
أستراتيجية أرشادية لتحسين كشف المركبات في الشبكات البروتينية التفاعلية والمعتمد على الخوارزمية التطورية

Authors: Qusay Z. Abdullah --- Bara'a Ali Attea
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 4A Pages: 2513-2528
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most interested problems that recently attracts many research investigations in Protein-protein interactions (PPI) networks is complex detection problem. Detecting natural divisions in such complex networks is proved to be extremely NP-hard problem wherein, recently, the field of Evolutionary Algorithms (EAs) reveals positive results. The contribution of this work is to introduce a heuristic operator, called protein-complex attraction and repulsion, which is especially tailored for the complex detection problem and to enable the EA to improve its detection ability. The proposed heuristic operator is designed to fine-grain the structure of a complex by dividing it into two more complexes, each being distinguished with a core protein. Then, it is possible for each of the remaining proteins associated with the original coarse-grained complex to repulse from one of the new generated complexes while attracted by the core protein of the second complex. The topology-based complex detection models presented in the literature are adopted to inter-play with the proposed heuristic operator inside the EA general framework. To assess the performance of the EA when coupled with the proposed heuristic operator, the well known Saccaromycaes Cerevisiae yeast PPI network and one reference set of benchmark complexes created from MIPS are used in the experiments. The results prove the positive impact of the heuristic operator to harness the strength of almost all adopted EA models.

واحدة من أهم المشاكل والتي جذبت حديثا العديد من الابحاث في مجال الشبكات البروتينية التفاعلية (PPI) هي مشكلة كشف المركبات. ثبت هذه المشكلة بأنها صعبة للغاية, وحديثا تم أثبات بأن مجال الخوارزميات التطورية (EAs) له نتائج ايجابية. في هذا البحث تم أستحداث عامل ارشادي, يدعى تجاذب وتنافر البروتين الى المركب البروتيني وقد صممت خصيصا لمشكلة اكتشاف المركبات البروتينية ولأجل تمكين خوارزمية ال EA لتحسين قدرته الاكتشافية. صمم العامل الارشادي المقترح لغرض تصفية أو صقل هيكلية المركب البروتيني وذلك بمحاولة شطره الى اثنين من المركبات البروتينية، يميز كل واحد منها عن طريق بروتين جوهري. وعلى هذا الأساس يتم أعادة توزيع بقية بروتينات المركب الأصلي غير المصقول، كل بروتين حسب تجاذبه مع أحدى من البروتينات الجوهرية المستخلصة وتنافره من الآخر. تم في هذا البحث أيضا أعتماد النماذج الرياضية للخوارزمية التطورية والخاصة باكتشاف المركبات البروتينية والموجودة في الادبيات وتوضيف التعاون المتبادل بينها وبين العامل الارشادي المقترح بداخل الاطار العام التابع الى (EA). وعلى هذا الأساس تم تقييم اداء الخوارزمية التطورية عندما أرتباطها بالعامل الارشادي المقترح, مع استخدام شبكة البروتين التفاعلية (Saccaromycaes Cerevisiae yeast) ومصدر واحد للمركبات تم اناشاؤه من قبل (MIPS) في التجارب. النتائج اثبتت التاثير الايجابي للعامل الارشادي لاضهار قوة أغلب النماذج الرياضية للخوارزمية التطورية.


Article
A Multi-Objective Evolutionary Algorithm based Feature Selection for Intrusion Detection
اختيار الميزة المعتمد على الخوارزمية التطورية متعددة الاهداف لكشف التطفل

Authors: Dhuha I. Mahmood ضحى عماد محمود --- Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 1C Pages: 536-549
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Nowad ays, with the development of internet communication that provides many facilities to the user leads in turn to growing unauthorized access. As a result, intrusion detection system (IDS) becomes necessary to provide a high level of security for huge amount of information transferred in the network to protect them from threats. One of the main challenges for IDS is the high dimensionality of the feature space and how the relevant features to distinguish the normal network traffic from attack network are selected. In this paper, multi-objective evolutionary algorithm with decomposition (MOEA/D) and MOEA/D with the injection of a proposed local search operator are adopted to solve the Multi-objective optimization (MOO) followed by Naïve Bayes (NB) classifier for classification purpose and judging the ability of the proposed models to distinguish between attack network traffic and normal network traffic. The performance of the proposed models is evaluated against two baseline models feature vitality based reduction method (FVBRM) and NB. The experiments on network security laboratory-knowledge discovery and data mining (NSL-KDD) benchmark dataset ensure the ability of the proposed MOO based models to select an optimal subset of features that has a higher discriminatory power for discriminating attack from normal over the baselines models. Furthermore, the proposed local search operator ensures its ability to harness the performance of MOO model through achieving an obvious feature reduction on average from 16.83 features to 8.54 features (i.e., approximately 50%) in addition to the increase in NB classifier accuracy from 98.829 to 98.859 and detection rate from 98.906 to 99.043.

في الوقت الحاضر، مع تطور الاتصالات عبر الانترنيت والتي تقدم العديد من التسهيلات للمستخدم يؤدي ذلك بدوره الى تزايد الوصول غير المصرح به. ونتيجة لذلك، اصبح نظام كشف التطفل ضروري لتوفير مستوى عالي من الأمن لكمية كبيرة من المعلومات المنقولة في الشبكة لحمايتها من التهديدات. واحدة من التحديات الرئيسية لكشف التطفل هي الأبعاد العالية من فضاء الميزة وكيفية تحديد الميزات ذات الصلة لتمييز حركة المرور الطبيعية على الشبكة من الهجوم. في هذا البحث، اعتمدت الخوارزمية التطورية متعددة الاهداف مع التحلل (MOEA/D) و (MOEA/D) مع حقن مشغل البحث المحلي المقترح لحل مشكلة امثلية تعدد الاهداف يليه المصنف نيف بايز (NB) لغرض التصنيف والحكم على قدرة النماذج المقترحة للتمييز بين حركة المرور الطبيعية على الشبكة من الهجوم. اداء النماذج المقترحة تم تقييمه بالمقارنة مع نموذجين من النماذج الاساسية وهي (FVBRM) و NB. تضمن التجارب على البيانات القياسية (NSL-KDD) قدرة النماذج المقترحة المعتمدة على امثلية تعدد الاهداف على اختيار امثل مجموعة فرعية من الميزات التي لديها اعلى طاقة تمييزية لتمييز الهجوم من الطبيعي بالمقارنة مع النماذج الاساسية. وعلاوة على ذلك، ان مشغل البحث المحلي المقترح يضمن قدرته على الاستفادة من اداء نموذج امثلية تعدد الاهداف الذي حقق تقليل واضح للميزات بمعدل من 16.83 الى 8.54 ميزة (اي مايقارب %50) بالأضافة الى زيادة دقة مصنف نيف بايز (NB) من 98.829 الى 98.859 ومعدل الكشف من 98.906 الى 99.043.


Article
PARAMETER EXTRACTION OF SINGLE-DIODE PV-MODULE MODEL USING ELECTROMAGNETISM-LIKE ALGORITHM

Authors: Dhiaa Halboot Muhsen --- Haider Tarish Haider --- Haider Ismael Shahadi
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2018 Volume: 22 Issue: 2 (Part-2) Pages: 161-172
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The performance of photovoltaic (PV) module mainly depends on the parameters of electrical equivalent circuit of module. The parameters are unknown and sensitive to meteorological condition of PV location. Thus, an accurate estimation method should be used to extract the parameters. In this paper, an evolutionary algorithm proposed to optimize the parameters under various operation conditions. The root mean square error between the computed current based estimated parameters and experimental PV output current is proposed as a fitness function to obtain the optimal solution. The results are verified by seven different experimental I-V sets under various meteorological conditions. Furthermore, the results are verified by another work, which based on analytical method that proposed in literature. The results refer to high consistency with realistic data. In addition to that, the proposed method offers an average root mean square error and average absolute error under seven operation conditions were 0.07248 and 0.05316, respectively.


Article
Extractive Multi-Document Text Summarization Using Multi-Objective Evolutionary Algorithm Based Model
التلخيص الأقتطاعي للنصوص متعددة المستندات باستخدام نموذج مستند على الخوارزمية التطورية متعددة الاهداف

Authors: Hilal H. Saleh هلال هادي صالح --- Nasreen J. Kadhim نسرين جواد كاظم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 1C Pages: 728-741
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Automatic document summarization technology is evolving and may offer a solution to the problem of information overload. Multi-document summarization is an optimization problem demanding optimizing more than one objective function concurrently. The proposed work considers a balance of two significant objectives: content coverage and diversity while generating a summary from a collection of text documents. Despite the large efforts introduced from several researchers for designing and evaluating performance of many text summarization techniques, their formulations lack the introduction of any model that can give an explicit representation of – coverage and diversity – the two contradictory semantics of any summary. The design of generic text summarization model based on sentence extraction is modeled as an optimization problem redirected into more semantic measure reflecting individually both content coverage and content diversity as an explicit individual optimization models. The proposed two models are then coupled and defined as a multi-objective optimization (MOO) problem. Up to the best of our knowledge, this is the first attempt to address text summarization problem as a MOO model. Moreover, heuristic perturbation and heuristic local repair operators are proposed and injected into the adopted evolutionary algorithm to harness its strength. Assessment of the proposed model is performed using document sets supplied by Document Understanding Conference 2002 (DUC 2002) and a comparison is made with other state-of-the-art methods using Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) toolkit. Results obtained support strong proof for the effectiveness of the proposed model based on MOO over other state-of-the-art models.

تقنية التلخيص الأوتوماتيكي تطور وربما تقدم حل الى مشكلة الحمل الزائد للمعلومات. عملية التلخيص للنصوص متعددة المستندات تصنف على انها مشكلة أمثلية تتطلب الاستفادة المثلى من اكثر من دالة هدف في وقت واحد. العمل المقترح يأخذ بنظر الأعتبار تحقيق التوازن بين هدفين مهمين هما: تغطية المحتوى لمجموعة المستندات والتنوع عند توليد ملخص من مجموعة من المستندات النصية. على الرغم من الجهود القائمة على تصميم و تقييم أداء العديد من تقنيات تلخيص النصوص, تفتقر صياغات هذه التقنيات الى تقديم أي نموذج يمكن أن يعطي التمثيل الصريح – تغطية المحتوى والتنوع – وهما دلالتان متناقضتان في أي ملخص. أن تصميم نموذج يهدف الى تلخيص نص عام قائم على أقتطاع الجمل تمت أعادة توجيهه الى تدبير ذات دلالة اكبر يعكس بصورة مستقلة كلا من تغطية وتنوع المحتوى كنموذجي أمثلية صريحين. بعد ذلك تمت عملية اقتران النموذجين المقترحين وتعريفهما كمشكلة أمثلية تعدد الاهداف. حسب علمنا ، هذه هي المحاولة الأولى لمعالجة مشكلة تلخيص النصوص كنموذج أمثلية متعدد الأهداف. وعلاوة على ذلك ، تم أقتراح عامل توجيه اضطراب وعامل توجيه أصلاح محلي وحقنهما في الخوارزمية التطورية المعتمدة لتسخير قوتها . عملية تقييم النموذج المقترح تمت باستخدام مجموعة المستندات المجهزة من قبل مجموعة البيانات العالمية (Document Understanding Conference DUC 2002) وقد تمت مقارنة النتائج المتحصلة مع مجموعة من الانظمة الحديثة. قياس وتقييم الأداء للنموذج المقترح تم باستخدام أدوات (ROUGE). النتائج المتحصلة دعمت العمل بدليل قوي على فعالية النموذج المقترح المستند على أمثلية تعدد الاهداف نسبة الى النماذج الحديثة التي تمت المقارنة بها.


Article
Improving Extractive Multi-Document Text Summarization Through Multi-Objective Optimization

Authors: Nasreen J. Kadhim --- Hilal H. Saleh --- Bara’a Attea
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 4B Pages: 2135-2149
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Multi-document summarization is an optimization problem demanding optimization of more than one objective function simultaneously. The proposed work regards balancing of the two significant objectives: content coverage and diversity when generating summaries from a collection of text documents. Any automatic text summarization system has the challenge of producing high quality summary. Despite the existing efforts on designing and evaluating the performance of many text summarization techniques, their formulations lack the introduction of any model that can give an explicit representation of – coverage and diversity – the two contradictory semantics of any summary. In this work, the design of generic text summarization model based on sentence extraction is redirected into more semantic measure reflecting individually both content coverage and content diversity as two explicit optimization models. The problem is defined by projecting the first criterion, i.e. content coverage in the light of text similarity. The proposed model hypothesizes a possible decomposition of text similarity into three different levels of optimization formula. First, aspire to global optimization, the candidate summary should cover the summary of the document collection. Then, to attain, less global optimization, the sentences of the candidate summary should cover the summary of the document collection. The third level of optimization is content with local optimization, where the difference between the magnitude of terms covered by the candidate summary and those of the document collection should be small. This coverage model is coupled with a proposed diversity model and defined as a Multi-Objective Optimization (MOO) problem. Moreover, heuristic perturbation and heuristic local repair operators have been proposed and injected into the adopted evolutionary algorithm to harness its strength. Assessment of the proposed model has been performed using document sets supplied by Document Understanding Conference 2002 (DUC2002) and a comparison has been made with other state-of-the-art methods. Metric used to measure performance of the proposed work is Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) toolkit. Results obtained support strong proof for the effectiveness and the significant performance awarded to the proposed MOO model over other state-of-the-art models.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (7)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (1)

2016 (2)

2010 (1)

2005 (1)