research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Fast Mobile Wireless Network Routing based on the Clustering and Chaos-CNN
التوجيه السريع للشبكة اللاسلكية المتنقلة بالاعتماد على العنقدة وشبكة العصبية الخلوية الفوضوية

Authors: Haider Kadhim Hoomod حيدر كاظم حمود --- Tuka Kareem Jebur تقى كريم جبر
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2017 Issue: 1 Pages: 63-80
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this research we using intelligent algorithm such as neural network to solve the problem of routing by finding the optimal path between source and destination and clustering algorithm to find path in clusters. A new routing algorithm based on the clustering and neural network was proposed. The modification to chaotic Cellular neural network (MCCNN) was suggest, combine with proposed Modified K-Mean clustering method to make the routing more intelligent and adaptive in finding the optimal routes for ad hoc wireless network (like MANET). Routing Results show how the proposed routing algorithm were high speed comparing with Dijkstra algorithm. The different of speed gaining time with percentage 250 t0 380%. This make proposed algorithm useful in the fasting routing. Also, the results of the proposed system are optimal path not only shortest path. It depending on the group of factors and parameters to select the path between two points in the wireless network.

في هذا البحث نستخدم خوارزمية ذكية مثل الشبكة العصبية في حل مشكلة التوجيه من خلال إيجاد المسار الأمثل بين المصدر والمقصد وخوارزمية التجميع لايجاد المسار في العنقدة (clusters). واقترح إنشاء خوارزمية توجيه جديد تستند إلى شبكة تجميع والعصبية. وكان التعديل هو ال(chaos) و الشبكة العصبية الخلوية التي ) تشير الى (MCCNN) ، مع الجمع بين ما اقترح من طريقة محد ( K-Mean clustering) لجعل التوجيه أكثر ذكاء و تكيف لايجاد الطرق المثلى لشبكة لاسلكية (مثل MANET). وتشير نتائج التوجيه كيف كانت خوارزمية التوجيه المقترح لها سرعة عالية مقارنة مع خوارزمية ديكسترا. وتختلف سرعة كسب الوقت بنسبة 250 الى 380٪. هذا جعل الخوارزمية المقترحة مفيدة في التوجيه السريع. أيضا، فإن نتائج النظام المقترح هي الطريق الأمثل ليس فقط أقصر الطرق. ذلك اعتمادا على مجموعة من العوامل والمعايير لتحديد مسار بين نقطتين في شبكة لاسلكية.


Article
Modified Radial Based Neural Network for Clustering and Routing Optimal Path in Wireless Network

Authors: Haider Katdhum Hoomod --- Tuka Kareem Jebur
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: P16094042/ E25213407 Year: 2017 Volume: 30 Issue: 2 Pages: 233-244
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Several methods have been developed for routing problem in MANETs wireless network, because it considered very important problem in this network ,we suggested proposed method based on modified radial basis function networks RBFN and Kmean++ algorithm. The modification in RBFN for routing operation in order to find the optimal path between source and destination in MANETs clusters. Modified Radial Based Neural Network is very simple, adaptable and efficient method to increase the life time of nodes, packet delivery ratio and the throughput of the network will increase and connection become more useful because the optimal path has the best parameters from other paths including the best bitrate and best life link with minimum delays. The results show how the proposed routing algorithm produces higher speed comparing with Dijkstra algorithm and finds the optimal path in addition to shortest path. Proposed routing algorithm depends on the group of factors and parameters to select the path between two points in the wireless network

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (2)