research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Recognize some of Arabic phonemes by using Mamdani NeuroFuzzy Network
هيبرعلا تامينوفلا ضعب زييمت ادمم( ةببضملا ةيبصعلا ةكبشلا مادختساب )ين

Author: Saba Abdul-Wahed S. مادص دحاولا دبع ابص . م
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2015 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 131-145
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Modified mamdani neurofuzzy network scheme has been proposed and presented in this paper to recognize some of Arabic phonemes. The number of connecting is reduced to be equal to the number of member ship function plus one. to training this network ,we used some of sound segments which contain from two or three phonemes and recorded from more than one person in different age and both sexes in the same environment by used the same recorded programming (sound forge 5.0) . The proposed technique has been testing by using different group from sound segments which recorded in the same environment and recorded program. The percentage of recognition reaches to 87% to all recorded phonemes

)ينادمم( ةببضملا ةيبصعلا ةكبشلا مدختسي يلاحلا ثحبلا ضعب زييمتل برعلا تامينوفلا هي ثيح ,يءامتنلاا ةمدختسملا ادئاز لادب دحاو نم امتنلاا لاود ددع ء عوفرم ة ددعل ةكبشلا تلاخدم ىلإ ةفاضإ .ةكبشلا بيردت نمز ليلقت , انمدختسا وا )هلع+حيحص(نيمينوف نم هنوكتملا هيتوصلا عطاقملا ضعبلاك نمو رامعلاا فلتخمب صخش نم رثكا لبق نم هلجسمو )حيحص + هلع + حيحص(تامينوف ثلاث ليجستلا جمانرب سفن مادختسابو هئيبلا سفنبو نيسنجلا sound forge 5.0 بيردتلل . رابتخا متةعومجم ىلع ةحرتقملا ةينقتلا ةفلتخم تافصاوملا سفنب هلجسمو تامينوفلا سفنل هيتوصلا عطاقملا نمزييمت ةبسن ىلع انلصح دقو ليجستلل مدختسملا جمانربلاو هئيبلاو 78 %


Article
Forecasting of Maximum and Minimum Monthly Averages of Temperature in Baghdad City Using Multi-Layer Neural Network
التنبؤ بالمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى والصغرى في مدينة بغداد بأستخدام الشبكة العصبية المتعددة الطبقات

Author: Buthaina Abduljadir بثينة عبد الجادر عبد العزيز
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2015 Issue: 36 Pages: 62-92
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The research aims to forecast the averages of maximum and minimum temperature averages for Baghdad synoptic station by using the multi-layered neural network. The research deals with two major problems , First , determining the number of input nodes , second , determining the hidden nodes in the layer . The results showed the importance and qualification of the network through the proper choosing for number of input nodes and number of hidden nodes in the layer, by using the statistical procedures AIC , BIC , and ALCc . Then the maximum and minimum temperature averages for Baghdad station has predicted for 2013 by using the previous statistical procedures and compared its results with the real measured data for the station , by using the MSE , MDE , and PMC statistical procedures . and then

يهدف البحث الى التنبؤ بالمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى والصغرى لمحطة بغداد الانوائية باستخدام الشبكة العصبية المتعددة الطبقات وقد تعامل البحث مع مشكلتين رئيسيتين في تحديد هيكلية الشبكة وهما تحديد عددعقد الادخال, وتحديد العقد المخفية في الطبقة, ولقد اوضحت النتائج المستخرجة اهمية وكفاءة الشبكة من خلال الاختيار المناسب لعدد عقد الادخال وعدد العقد المخفية في الطبقة باستخدام المقاييس الاحصائية AICc ,BIC ,AIC . وقد تم تقديرالمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى والصغرى لسنة 2013 باستخدام النماذج المختارة ومقارنتها بالقيم الحقيقية المقاسة في محطة بغداد وبالاعتماد على المقاييس PMC, MDE ,MSE ومن ثم تم اختيار النموذج الافضل لحساب التنبؤات المستقبلية لهذه الدرجات لسنة 2014 .

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (1)

English (1)


Year
From To Submit

2015 (2)