research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
كبس الصور الرقمية باعتماد خوارزميات ما بعد الحدس المهجنة

Authors: فوزية محمود رمو --- ياسر نور الدين إبراهيم
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2012 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 159-171
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research paper a system has been proposed to be used in data compression of digital image based on two hybrid intelligent Algorithms. In the first algorithm which is now as Meta Heuristic Genetic Compression Algorithm (MGCA) the characteristic and features of GA and local search are used to compress digital image. The second algorithm is the (HMGTCA) Hybrid Meta Genetic and Tabu Compression Algorithm. Hybrid operation has been done between Meta Heuristic Genetic and Tabu search algorithm. The proposed algorithm has been applied on four samples. Efficiencies measures has been performed pled to calculate the value of (PSNR, MSE, correlation coefficient, compression ration and calculate the performance time). The experiments showed that the proposed algorithm achieved high performance and produces PSNR= 34.

تم في هذا البحث تصميم نظام مقترح لكبس الصور الرقمية باعتماد خوارزميتين ذكائيتين هجينتين، الخوارزمية الأولى أطلق عليها اسم MGCA Meta Genetic Compression Algorithm حيث تقوم باستخدام خصائص وميزات الخوارزمية الجينية وكذلك البحث المحلي في كبس الصور الرقمية، أما الخوارزمية المقترحة الثانية فقد أطلق عليها اسم (HMGTCA) Hybrid Meta Genetic And Tabu Compression Algorithm والتي تم فيها التهجين بين خوارزمية البحث الممنوع Tabu Search مع الخوارزمية الجينية ما بعد الحدسية. تم تطبيق النظام على أربعة نماذج واستخدمت مقاييس تقييم عملية الكبس (RMSE, PSNR ومعامل الارتباط ونسبة الكبس ووقت التنفيذ) وأثبتت النتائج أن الخوارزمية المقترحة خوارزمية كفوءة حيث تم الوصول إلى قيمة PSNR 34 =.

Keywords


Article
كبس الصورة الرقمية باعتماد خوارزمية ما بعد الحدس الجينية

Authors: فوزية محمود رمو --- ياسر نور الدين
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 135-143
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research a propose method has be used to compression Data of digital image based on one of Meta Heuristic Algorithm. Genetic Meta Heuristic has been applied to obtain effective data and then performed compression operation using Vector Quantization.The proposed algorithm has been applied (we called it GMH) on sample of images.Efficince measures has been performed to calculate the value of (PSNR,MSE and correlation coefficient and compression ration). The experiments show that the proposed algorithm achives high performance and produces 87% compression rate.

تم في هذا البحث استخدام طريقة مقترحة لكبس بيانات الصور الرقمية بالاعتماد على إحدى طرائق خوارزمية ما بعد الحدس Meta Heuristic Algorithm حيث تم اعتماد الخوارزمية الجينية ما بعد الحدس Genetic Meta Heuristic للحصول على بيانات مهيئة بشكل فعال ومؤثر وأجراء عملية الكبس باستخدام طريقة الكبس عن طريق المتجه المكمم تم تطبيق الخوارزمية (التي أطلق عليها اسم GMH) على عدد من الصور وتم استخدام مقاييس تقييم عملية الكبس (MSE, PSNR و معامل الارتباط و نسبة الكبس) وأثبتت النتائج أن الخوارزمية المقترحة خوارزمية كفوءة وأعطت دقة في الكبس تصل إلى 87%.

Keywords


Article
تصنيف التطفل الشبكي المعتمد على خوارزمية البحث الممنوع المهجنة

Authors: فوزية محمود رمو --- يونس سمير يونس
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2013 Volume: 13 Issue: 25عدد خاص بالمؤتمر السادس Pages: 548-571
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research classification types of attacks against computer networks of the type of attacks anomalies networking has been proposed algorithm hybrid tabu search algorithm with fuzzy logic to classify attacks computer networks were used to build an algorithm to classify the attacks to kinds of four (Dos, R2L, U2R, Probe) in addition to the diagnosis of the situation normal (Normal) were used algorithm analysis of compounds essential for drawing qualities and reduce the number of features used, the system assessment and conduct a number of tests and the results were very good and get a percentage rating of up to 94, 61% of the variety DOS and 88.98% for the Class Probe and 100% for the Class R2L and U2R when using the 41 feature and when using the 20 feature has been getting results 99.34% for the Class DOS and 99.74% for the Class Probe and 100% for the Class R2L and U2R.

تم في هذا البحث تصنيف انواع الهجمات التي تتعرض لها الشبكات الحاسوبية من نوع هجمات الشذوذ الشبكي حيث تم اقتراح خوارزمية ذكائية هجينة اطلق عليها اسم خوزارمية البحث الممنوع المضببة لتصنيف هجمات الشبكات الحاسوبية حيث تم استخدام خوارزمية البحث الممنوع بعد تهجينها مع خوارزمية المنطق المضبب لبناء خوارزمية لتصنيف الهجمات الى انواعها الاربعة (Dos,R2L,U2R,Probe ) بالاضافة الى تشخيص الحالة الاعتيادية (Normal) وتم استخدام خوارزمية تحليل المركبات الاساسية لاستخلاص الصفات وتقليل عدد الميزات المستخدمة ،إن تقييم النظام تم باجراء عدد من التجارب وكانت النتائج جيدة جدا والحصول على نسبة تصنيف تصل الى 94,61% للصنف DOS و 88,98% للصنف Probe و100% للصنف R2L وU2R عند استخدام 41 ميزة وعند استخدام 20 ميزة تم الحصول على النتائج 99,34 % للصنف DOS و 99,74% للصنف Probe و100% للصنف R2L وU2R.

Keywords


Article
تـمييز الانسجة باستخدام شبكة أيلمان العصبية الاصطناعية

Authors: فوزية محمود رمو --- علاء أنور محمد
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 97-108
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research building system to recognition texture images using artificial neural networks. The system consists of two phases: phase extraction important feature of each texture by using an algorithm Principal Components Analysis (PCA) and recognition phase which recognize these feature by using Elman network were trained network on a number of various texture models down to the steady-state network and then test the network by input samples of textures. The experiments show that the method achieves high performance and produces 92% recognition rate.

تم في هذا البحث بناء نظام لتمييز صور الانسجة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. يتكون النظام من مرحلتين مرحلة استخلاص الخصائص المهمة من كل نسيج عن طريق استخدام خوارزمية تحليل المركبات الاساسية ومرحلة تمييز هذه الخصائص عن طريق استخدام شبكة Elman العصبية الاصطناعية حيث تم تدريب الشبكة على عدد من نماذج الانسجة المتنوعة وصولا الى حالة استقرار الشبكة ومن ثم اختبار الشبكة بادخال مجموعة من نماذج الانسجة وأثبتت النتائج أن الطريقة كفوءة واعطت دقة في التمييز تصل الى 92% .

Keywords

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic (4)


Year
From To Submit

2014 (1)

2013 (2)

2012 (1)