Table of content

basrah journal of science

البصرة للعلوم

ISSN: 18140343
Publisher: Basrah University
Faculty: Science
Language: Arabic and English

This journal is Open Access

About

a scientfic and evaluted journal that issued in three parts( 1st (mathematics,computors and physics. 2nd ( chemistry and 3rd biology.Geology within the three parts depend on the nature of the paper
first issued: 1968
Vol. issued/year:2 ( with different no.)
each vol. contains between 10-15 papers.
no. of issued published between 2003-2012 =

Loading...
Contact info

editor-in-chief mobile: 009647801107399
editorial secretory mobile: 009647801407528
journal e-mail:basrah.journal@yahoo.com
web site:www.bas-j-sci.net

Table of content: 2013 volume:31 issue:2A Computer conference

Article
Measuring full and partial geometrical similarity of Map objects

Authors: Mahdi JASIM ; Tawfiq Al ASADI
Pages: 1-5
Loading...
Loading...
Abstract

Geographic Information System(GIS) are usually classified into raster, vector, and raster –vector systems. The research deals with proposing new algorithm called GIS-Span to measure the partial and full geometrical similarity between map objects. The algorithm is used for clustering the vector features of GIS. The vector data are usually stored in data files called shape files. These files contains the (point, lines, polygons,...,etc). The extracted data is then stored in a dataset to be processed by the proposed algorithm to discover the full and partial similarities among map objects to assist the clustering and analysis of map data. It deals with clustering the polylines and polygonal data according to their geometrical similarity.


Article
Estimating MPEG-4 Video Transmission over Gilbert Wireless Channels
تقييم إرسال الصورة المرئية نوع MPEG-4 في قنوات جلبرت اللاسلكية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the aim is to propose an analytical packet loss models to estimate the video quality for MPEG-4 video transmission over error-prone correlated wireless channels. Two packet loss models are considered at the packet level in the network layer using TCP-Friendly protocol: (i) Gilbert-Elliott Model (GEM) and (ii) Extended Gilbert Model (EGM). The resultant video quality in terms of playable frame rate (PFR) is estimated at the end client over wireless cellular network. The obtained results point out the effect of packet correlation factor on the perceived video quality under different conditions of packet loss probability. It is found that the proposed EGM model outperforms in estimating the perceived video qualityفي هذا البحث، الهدف هو اقتراح نماذج تحليلية لفقد الرزمة لغرض مقايسة جودة الصورة المرئية من نوع MPEG4 المٌرسلة عبر القنوات اللاسلكية ذات الاخطاء المترابطة. تم اقتراح نموذجين من فقدالرزمة عند مستوى الرزمة في طبقة الشبكة باستخدام بروتوكول النقل ;TCP-Friendly نموذج جلبرت - اليوت ( 2) نموذج جلبرت الموسّع. يتم تقييم جودة الصورة الناتجة بدلالة معدل الفريم العامل عند نهاية المستخدم في الشبكة الخلوية اللاسلكية. النتائج المستحصلة تبين تاثير معامل ترابط الرزمة على جودة الصورة المرئية المحسوسة تحت ظروف مختلفة من احتمالية فقد الرزمة. وقد وجد ايضاً ان نموذج جلبرت الموسّع قد تفوق في مقايسة جودة الصورة المستلمة.


Article
Computer Network Routing Using Fuzzy Neural Networks
يجـاد مسـار شبكة حاسبـات باستخـدام الشبكات العصبية المضببـة

Loading...
Loading...
Abstract

Fuzzy neural networks can be used efficiently as a solution technique for routing problem in computer networks, to improve the performance. In this paper, two methods are proposed to solve this problem. The fuzzy neural networks are used to make routing decision, and to mange the congestion with solving of the routing problem. The proposed methods are applied for typical examples of computer networks. The fuzzy neural networks are trained. Results of the testing assert their high achievement. الشبكات العصبية المضببة ممكن ان تستخدم بكفاءة كتقنية حل لمسألة ايجاد مسار في شبكات الحاسبات وذلك لغرض تحسين الانجازية. في هذا البحث، اقترحت طريقتين لحل هذه المسألة. تم استخدام الشبكات العصبية المضببة لصنع قرار ايجاد مسار، ومعالجة مشكلة الاكتظاظ مع حل مسالة ايجاد مسار. الطرق المقترحة طبقت لأمثلة نموذجية لشبكات الحاسبات. الشبكات العصبية المضببة تم تدريبها، ونتائج الفحص اكدت على انجازيتها العالية

Keywords


Article
M OUT OF N ERROR CORRECTING CODE USING DIGITAL FILTERS
شفرة m من أصل n لتصحيح الخطأ باستخدام المرشحات الرقمية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, forward and reversed digital filters are used with (m out of n) error correcting code in the form [xxxx000] i.e.(4 out of 7code). The hardware circuit is constructed using flip flops that constitute the digital filters. Practical results are applied for correcting a deliberately inserted error in the message.يتعلق العمل باستخدام مرشحات رقمية أمامية وعكسية مع شفرة (m out of n) لتصحيح الخطأ والتي تكون بالصيغة (xxxx000)، (أي شفرة 4 من أصل 7) حيث يتم استخدام نطاطات لتمثيل المرشحات الرقمية في بناء الدائرة. ولقد تم عرض النتائج العملية لتصحيح خطأ محقن في إشارة المعلومات المرسلة عمدا.

Keywords


Article
Currency exchange rate prediction using wavelet network
التنبؤ بأسعار صرف العملات باستخدام شبكة تحويلة المويجة

Loading...
Loading...
Abstract

Currency exchange rates prediction is one of the most important applications of modern time series prediction. The currency rates are inherently noisy, and chaotic. There is no complete information that could be obtained from the history of the past behavior of currency exchange rate markets to fully capture the dependency between the future exchange rates and that of the past. In this paper , the currency exchange rate prediction problem is studied and a new proposed currency exchange rate prediction scheme based on using wavelet network is presented. The proposed scheme is tested and results are compared with other known methods. Different cases are considered.يعتبر التنبؤ بأسعار صرف العملات من التطبيقات المهمة لموضوع التنبؤ بالسلاسل الزمنية الحديثة. ان الاسعار في جوهرها غير واضحة وعشوائية. ولا توجد معلومات كاملة يمكن الحصول عليها من السنوات السابقة لأسعار الصرف في اسواق تبادل العملات لوضع علاقة بين أسعار الصرف المستقبلية والسابقة لها. تم في هذا البحث دراسة مسالة التنبؤ بأسعار صرف العملات واقتراح اسلوب للتنبؤ باسعار صرف العملات باستخدام شبكة تحويلة المويجة. تم اختبار الطريقة المقترحة ومقارنة النتائج مع الطرق الاخرى.

Keywords


Article
Satellite image enhancement using histogram hyperbolization
تحسين الصور الفضائية باستخدام المخطط التكراري الفوقي

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most important quality factors in satellite images comes from its contrast. Contrast enhancement is frequently referred to as one of the most important issues in image processing. Image histogram is a powerful engineering tool to portray information of an image. In this paper a Landsat ETM+ image was analyzed to find out the power of histogram hyperbolization in detecting and delimiting different features in the scene. A visual basic program is designed and implemented on the spectral bands of the satellite image. The results were combined in color composites using ERDAS Imagine Ver. 9.2. Most conventional contrast enhancement algorithms usually fail to provide detailed contrast information in the dark and bright areas of remotely sensed images. The test results indicate that the proposed method provide better contrast image than the conventional enhancement methods.ان أحد أهم العوامل النوعية للصور الفضائية يأتي من تباين الصورة. يشار الى تحسين التباين غالبا كأحد القضايا المهمة في معالجة الصور. يعتبر المخطط التكراري أداة هندسية فعالة لتصوير معلومات الصورة. تم في البحث تحليل صورة القمر لاندسات لايجاد قوة المخطط التكراري الفوقي و قابليته في كشف وتحديد المعالم المختلفة بالمشهد. صمم برنامج بلغة البيسك المرئي واستخدم على الحزم الطيفية للصورة الفضائية. تم دمج النتائج للحصول على صور مركبة ملونة باستخدام برنامج ايرداس النسخة 9.2. ان معظم خوارزميات تحسين تحسين التباين التقليدية تفشل عادة في ايضاح معلومات التباين التفصيلية في المناطق المضلمة و المضيئة لصور التحسس النائي. لقد اثبتت النتائج الاختبارية بان الطريقة المقترحة توفر صورة ذات تباين افضل من طرق التحسين التقليدية.

Keywords


Article
Financial Prediction using Inductive Models

Loading...
Loading...
Abstract

Financial prediction is an example of a prediction problem which is challenging due to small sample sizes, high noise, non-stationary, and non-linearity. Neural networks have been frequently used in financial prediction because of their ability to deal with uncertain, fuzzy, or insufficient data. Despite that, neural networks(NN) have limitations; they still require a significant amount of a priori information about the model structure. Group Method of Data Handling (GMDH) is an inductive approach which attempts to overcome the subjectiveness of neural networks based on the principle of self-organization. We have developed an algorithm inspired from the evolutionary manner of conventional GMDH to generate an inductive model based on using multilayer perceptron that can avoid some of GMDH problems like the exhaustive computations on candidate Adalines and the increasing number of Adalines in the following layers

Keywords


Article
New Three Methods for Improving Initialization of k-Means Clustering

Loading...
Loading...
Abstract

The traditional k-means algorithm is a classical clustering method which widely used in variant application such as image processing, computer vision, pattern recognition and machine learning. It is known that, the final result depends on the initial starting points. Generally, initial cluster centers are selected randomly, so the algorithm could not lead to the unique result. In this paper, we present a new algorithm which includes three methods to compute initial centers for k-means clustering. First one is called geometric method which depends on equal areas of distribution. The second is called block method which segments the image into uniform areas. The last method called hybrid which combined between first and second methods. The experimental results appeared quite satisfactory.


Article
A Field Bus Network With CAN Protocol And a Fuzzy Neural Petri Net Controller
شبكة الناقل الحقلي المعتمدة على بروتوكول CAN مع مسيطر حرارة مبني بخوارزمية Fuzzy-Neural-Petri Net

Loading...
Loading...
Abstract

In field bus systems different smart sensors are functionally interconnected, requiring exchange of information accurately with a specified communication latency and sample time. This paper describes implementation methodologies of efficient distributed real time controllers for monitoring and actuation. Software for these controllers with CAN communication protocol are written. CAN-Based embedded microcontrollers and transceivers are used for the practical implementation. Temperature control by a robust neural fuzzy Petri net (RNFPN) controller based on an indirect forward control structure is also proposed. After offline learning to get the initial weights, the RNFPN is online constructed by concurrent structure/parameter learning. The RNFPN has many advantages when applied to temperature control plants such as: high learning ability which reduces the controller training time, no a priori knowledge of the plant is required which simplifies the design task, and lastly the high control performance. As a case study, the field bus system is tested with a water bath temperature control system. The RNFPN control of the plant is implemented in the host computer connected to the master controller via the RS232 port. Implementation results provide a good indication that the CAN protocol is a high reliable and can be potentially adopted in numerous industrial applications. Also, the RNFPN intelligent controller has a reasonable robustness against disturbance, rapidity and good dynamic performance.في شبكات الناقل الحقلي فان هناك مجموعة من الحساسات الذكية المربوطة مع بعضها وظيفياً والتي تتطلب مبادلة البيانات بشكل دقيق وضمن زمن محدد. في هذا البحث قدمت طريقة تنفيذ لنظام سيطرة موزع حقيقي لمنظومة حرارة. البرامج المضمنة للمسيطرات المكونة للشبكة تم كتابتها بلغة C. البروتوكول المعتمد للشبكة هو بروتوكول CAN ذات المواصفات العالية. المسيطر الرقمي الذي تم بناءه لمنظومة السيطرة يعتمد على مبدأ المنطق المضبب المعزز بميكانيكية الشبكات العصبية والتي تم اضافة طبقة جديدة لها هي طبقة الـ Petri. تم بناء هذا المسيطر باسلوب السيطرة الامامي. ايضاً تم تعليم المسيطر اولاً كـ offline للحصول على بيانات يتم التدريب عليها بالنسبة للـ online controller. المنظومة بنيت عملياً وطبقت على منظومة حرارة (حمام ماء) صناعية لاثبات صحة العمل والنتائج.

Keywords


Article
The Predator-Prey Model Simulation

Authors: Taleb A. S. Obaid
Pages: 103-109
Loading...
Loading...
Abstract

Many of the most interesting dynamics in nature have to do with interactions between organisms. These interactions are often subtle , indirect and difficult to detect. Interactions in which one organism consumes all or part of another. This includes predator-prey, herbivore-plant, and parasite-host interactions. These linkages are the prime movers of energy through food chains. They are an important factor in the ecology of populations, determining mortality of prey and birth of new predators. Mathematical models and logic suggests that a coupled system of predator and prey should cycle: predators increase when prey are abundant, prey are driven to low numbers by predation, the predators decline, and the prey recover, ad infinitum. One of such models that simulates predator-prey interactions is the Lotka-Volterra Model. النماذج الدينامييكية الأكثر إثارة للاهتمام في الطبيعة هي النماذج التي لها علاقات تفاعلية بين الكائنات الحية. هذه التفاعلات غالبا ما تكون خفية وغير المباشرة ويصعب اكتشافها. في مثل هذه العلاقات فان احد كائنات يستهلك كل أو جزء من الكائن الاخر. ويشمل هذا المفترس والفريسة ، الحيوانات المقتاته على الاعشاب، وكذلك علاقة الطفيلي و المضيف. هذه الروابط هي المحرك الرئيسي للطاقة من خلال السلاسل الغذائية. فهي تشكل عاملا مهما في البيئة الطبيعية للسكان، وتحديد معدل وفيات المواليد وفريسة جديدة من الحيوانات المفترسة. النماذج الرياضية والمنطق توحي بوجود نظام معتمد من جانب الحيوان المفترس والفريسة بشكل دورة. فمثلا تزداد الحيوانات المفترسة عند وفرة الفرائس، تنخفض اعداد الفرائس بسبب الافتراس، وانخفاض الحيوانات المفترسة، وبذلك يزداد عدد الفرائس، وهكذا الى مالا نهاية. احد هذه النماذج التفاعلية التي تحاكي المفترس والفريسة هو نموذج لوتكا-فولتيرا.


Article
Classification of GIS Image using GLCM and Neural Network

Authors: Tawfiq A. Alasadi; Wadhah R. Baiee
Pages: 110-119
Loading...
Loading...
Abstract

GIS can hold agricultural regions data like forest, fruit covered lands and/or cultivate lands, these lands have been managed inside GIS by receiving a selected region remotely sensed image, so GIS users must have an appropriate digital map that represents theses lands each one according to its owner, status, and some other data. Normally, in such system, these lands will be classified by the users according to agricultural status depending on human vision. So, hardly to the users to classify these lands manually, and this become a great problem which take a long time depending on human efforts, especially if there is a huge number of lands. The suggested study creates a new ArcMap GIS tool which classifies these given lands automatically. Thus, this tool runs the developed system application; it will gather required information for each one of selected land, by sampling sub-images from their centers depending on the digital map, and gathers related status information from attribute database. On the next stage, the system will extract a vector of textural features for each one of the selected lands from their image samples using second order statistics Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and calculate eight textural features for each one of three visible bands (RGB) for each land sample. That vector of features will become the input to supervised multi-layer perceptron with backpropagation neural network classifier which be learned depending on recommended GIS user training data set. As a result the system has accuracy near to 75%; these results were achieved by comparing the classification results from system test trials with desired user classification data.

Keywords


Article
Enhancing Intrusion Detection System Using Distributed Environment
تحسين أنظمة اكتشاف الهجومات باستخدام البيئة الموزعة

Loading...
Loading...
Abstract

The study of Intrusion Detection System (IDS) has become an important aspect of network security. As soon as the IDS detects a set of attacks it will generate many alerts referring to as security breaches. Snort IDS is an open source IDS which is suffer from flooding vulnerability if it will be used with fast network. To solve this problem, we suggest using several Snort sensors with one packet classifier. Each one of these sensors contains a part of the overall signatures. A packet classifier is built to distribute the flow over these Snort sensors, and to avoid spread of the same attack over more than one sensor and then avoid detection. The experimental results, on DARPA 1999 data set, have shown that the efficiency of Snort is enhanced by about 30%.أصبحت دراسة أنظمة اكتشاف الاختراقات من الثوابت المهمة في أمنية الشبكات . حالما يكشف نظام الاختراقات أي هجوم ، فأنه يقوم بتوليد مجموعة من التحذيرات التي تشير الى وجود خرق أمني في الشبكة . برنامج Snort المفتوح المصدر هو احد أنظمة اكتشاف الاختراقات المجانية ولكنه يعاني من مشكلة البطؤ نسبيا اذا ما تم استخدامه مع الشبكات السريعة . لحل هذه المشكلة ، نقترح استخدام عدة نسخ من برنامج Snort مع مصنف حزم . كل نسخة من هذا البرنامج تحتوي على جزء من المجموعة الكلية للهجومات المراد مراقبتها . أما دور مصنف الحزم فهو توزيع الحزم على النسخ المستخدمة من برنامج Snort وكذلك لضمان عدم ارسال الحزم الخاصة بهجوم واحد الى اكثر من نسخة من برنامج Snort وبالتالي تجنب الاكتشاف . النتائج العملية مع بيانات DARPA 1999 بينت ان كفاءة البرنامج Snort قد تحسنت بنسبة 30% .

Keywords


Article
توليد شفرة السمات الدلالية للأسماء آليا في المعجم المحوسب
Generating automatically for semantic features code in computation lexicon

Loading...
Loading...
Abstract

The computational lexicon is one of the most important fields in the computational languages science and is the most compliance to the scientific and cultural needs in the developed countries of the modern world; there are different computational and electrical lexicons in the west helps in speeding up and the accuracy in accomplishing of many applications. The computational Arabic lexicon is very important in its creation and organization but its wants who studied it, because the researches in the lexicon direction are few and infrequent in the Arabic world, that is because of the substantial reasons such that the mechanism language with the consideration of the grammar system, the language use and the historical development, which irritate the lexicon computations. The suggested computational semantic lexicon model is built up upon the following basics:- 1. Using the main speech categories in the Arabic language and the properties of every category. 2. Using the semantic relations kinds between the vocabulary and the work with the properties of every relation. 3. Using the semantic way in classifying verbs which helps us to put the general frames to it. 4. To bring together the mere vocabulary under one category named the propertiescategory because the unlike of its properties with the noun properties in spite of it is also nouns. 5. Using different data structures to represent every category dependingon the properties of the category. 6. Building a data base as a place to the fixed storage consisting all of the lexicon vocabularies with the information related with every vocabulary. 7. Building an indexing mechanism to every data structure to insure the access to the entrance with a shortest time and less efforts. This study solve the problem of semantic features which consider most difficult problem in the computation lexicons field because of hardly accommodation database of lexicon to all information for any particular from vocabulary and quality uses. For facility researcher work in natural languages processing field which consider this point the misstep stone with them in input their lexicon vocabulary so they go to the domain limitation (medical, manufacture,…..) for redundancy number vocabulary and for their semantic features inputs control. Regarded to the hierarchal property of the noun structure depends on a special semantic relation, the inheritance mechanism appears by which we acquire the semantic features to the nouns automatically recording by that a success step towards the generality. تعد حوسبة المعجم من أهم مجالات علم اللغة الحاسوبي وأكثرها تلبية للمتطلبات العلمية والثقافية في الدول المتقدمة في العالم المعاصر،إذ هناك معاجم حاسوبية والكترونية متنوعة في الغرب تساعد على السرعة والدقة في انجاز الكثير من التطبيقات.على حين تعدّ حوسبة المعجم العربي مهمة جدا" في وضعه وتنظيمه الا أنه يفتقر الى من يقوم بدراسته، لان من يبحث في الاتجاه المعجمي قليل ونادر في العالم العربي وذلك لأسباب جوهرية من أهمها أنه لا يخفى على أحد ان معالجة اللغة آليا" مع مراعاة نظام القواعد والاستعمال اللغوي والتطور التاريخي تلقي بثقلها على حوسبة المعجم. بني أنموذج المعجم الدلالي الحاسوبي المقترح على الأسس الآتية: 1- اعتماد أصناف الكلام الرئيسية للغة العربية وميزات كل صنف. 2- اعتماد أنواع العلاقات الدلالية بين المفردات والعمل بميزات كل علاقة. 3- اعتماد تصنيف الأفعال بطريقة دلالية ساعدت على وضع الأطر العامة لها. 4- جمع المفردات المجردة تحت صنف واحد هو صنف الصفات لعدم تشابه ميزاتها مع ميزات الأسماء على الرغم من كونها أسماء. 5- اعتماد هياكل بيانية متنوعة لتمثل كل صنف حسبما يتطلبه ميزات الصنف. 6- أنشاء قاعدة بيانات كمكان للخزن الثابت تحتوي على جميع مفردات المعجم مع المعلومات الخاصة بكل مفردة. 7- بناء آلية فهرسة لكل هيكل بياني لضمان الوصول الى المدخل بأقل وقت وجهد. تناول البحث الحالي حل مشكلة السمات الدلالية التي تعتبر من اكثر مشاكل المعاجم المحوسبة اهمية نتيجة الجهد المبذول في تزويد قاعدة بيانات المعجم بجميع المعلومات لكل مفردة من مفرداته.اذ ان المستخدم ليس له علاقة بالسمات الدلالية للمفردات المدخلة بل تنتج آلياً وهذا ما يسهل عمل الباحثين في معالجة اللغات والتي تعتبر هذه النقطة هي حجر العثرة لديهم في أدخال مفردات معجمهم ولهذا يلجأون إلى تحديد المجال ( طبي ، صناعي ، … ) لتقليل عدد المفردات وللسيطرة على أدخال سماتها الدلالية . بالنظر لميزة هيكل الأسماء الهرمي التدرجي المعتمد على أنواع خاصة من العلاقات الدلالية ظهرت آلية التوارث التي من خلالها حصِلَ على السمات الدلالية للأسماء آليا مسجلين بذلك خطوة باتجاه العمومية وهي ميزة مهمة من ميزات المعجم المقترح. الكلمات المفتاحية:معالجة اللغات،المعجم،النظرية الدلالية

Keywords

Table of content: volume:31 issue:2A Computer conference