research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Estimation of Wavenet Optimistic Values by using Genetic algorithm to Recognize Colored images

Author: Dr.Entidhar Mhawes Zghair
Journal: journal of the college of basic education مجلة كلية التربية الاساسية ISSN: 18157467 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 71 Pages: 43-60
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The purpose of this work is to use Wave net and genetic algorithms for the prediction of the presented an original initialization procedure for the parameters of feed-forward wavelet networks, prior to training by gradient-based techniques.
Genetic algorithm global optimization techniques can be providing near optimal value for learning rate, translation, dilation, and hidden nodes. Then the net work can be learning in short learning time (reduce %50 from number of iteration) with desired accuracy is more than the desired accuracy without using genetic algorithm.
Then it uses the genetic algorithm method to determine a set of best wave net whose translation and dilation parameters with optimal value of learning rate. The hidden nodes are used as initial values for subsequence training. The results show high accuracy in classification and recognize of color medical images convert as gray level of applying of (WN).

Keywords


Article
Efficient Text Message Hidden Technique Using YIQ Model
فاعلية تقنية اخفاء رسالة نصية يستخدام بنموذج YIQ

Authors: Entidhar Mhawes Zghair --- Ali Nasser Hussain
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 217-228
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper produces and investigates the steganography technique of information hiding in communication system by using other information to provide major security. Nowadays, the security in the information transferring plays a vital role due to data protection importance. Therefore, the traditional techniques by using invisible ink or hidden tattoos need to developed and compensate under digital processing. Hence, Red (R), Green (G) and Blue (B) plans (RGB) approach is activated to improve the proposed scheme. By this technique, the text message converted to binary code as first stage. Then, the binary code is arranged as an image and converted to (YIQ) model as second stage. The final stage is to save the picture and converted to color image to minimize the distortion. Results show high Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and minimum Mean Square Error (MSE) in the extracted picture. The suggested algorithm is a promising technique to enhance the current and future communication security and open new widow to develop this issue.

تقدم هذه الدراسة، البحث في تقنية إخفاء المعلومات بواسطة معلومات أخرى في نظام الاتصالات لتوفير أمنكبير. في الوقت الحاضر،أمن نقل المعلومات يلعب دورا حيويا بسبب أهمية حماية البيانات. لذلك، التقنياتالتقليدية باستخدام حبر غير مرئي أو الوشوم المخفية تحتاج إلى تطويرها والاستعاضة عنها بالطرق الحديثةمن المعالجات الرقمية. وبالتالي خطط، الأحمر (R) ، الأخضر (G) والأزرق (B) او ما تدعى بطريقة(RGB) تفعل لتحسين المخطط المقترح. بواسطة هذه التقنية، الرسالة النصية تحول إلى شفرة ثنائية كمرحلةأولى. ثم، يتم ترتيب الشفرة الثنائية كصورة وتحويلها الى موديل (YIQ) كمرحلة ثانية. المرحلة الأخيرة هيلحفظ الصورة وتحويلها إلى صورة ملونة لتقليل التشوية . والنتائج أظهرت أشارة القمة العالية الى نسبة معدلالضوضاء (PSNR) مع نسبة خطأ طفيفة (MSE) في الصورة المستخرجة. الخوارزمية المقترحة هي تقنيةواعدة لتعزيز أمن الاتصالات الحالية والمستقبلية وفتح نافذة جديدة لتطوير هذه المسألة.


Article
IMPROVING RADIAL POWER DISTRIBUTION SYSTEM USING NEURAL NETWORK APPROACH
تحسین منظومة توزیع القدرة الإشعاعیة باستخدام الشبكات العصبیة

Author: Entidhar Mhawes Zghair انتظار مھوس زغیر
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2013 Volume: 26 Issue: 5 Pages: E16-E28
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this research is to find of the optimal location and sizes ofcapacitors which can be added to reduce the power losses and keep the system voltage(within its limited value).In this research, artificial neural network (ANN) a feed forward employing backpropagationfor training algorithm. This Approach was used to find the optimal valuesof these capacitors that can be added in different location.A sensitive analysis with different load level is also employed to select the optimallocations and values of these capacitors that can be distributed in this system . Neuralnetwork and sensitivity factor are used to select the best location and size of capacitorsadded to the redial distribution feeder with different load level(heavy, medium, lightload levels respectively). This sensitivity factor method with six candidate locations isselected for placing capacitors in the system. The results were monitored the proposedalgorithm that has been implemented in technical Visual Basic V.6 software.

أن الهدف من هذا البحث هو أيجاد أفضل المواقع والأحجام المختلفة للمتسعات والتي يمكن أن تضاف للحد من خسائر القدرة وتحسين عامل القدرة بالإضافة إلى تقليل الهبوط بالجهد (جعله ضمن القيمة المحددة له) . في هذا البحث تم استخدام الشبكة العصبية طريقة الانتشار العكسي Back propagation استعملت كتدريب الخوارزميةِ وعامل الحساسية لاختيار أفضل المواقع للمتسعات المضافة ولمستويات أحمال مختلفة .حيث أنَّ تحليل عامل الحسّاسية أستخدم لاختيار المواقعِ المثاليةِ وقِيَمِ هذه المتسعات إلى النظامِ الموزع. وتستخدم الشبكة العصبية وعامل الحساسية لاختيار أفضل موقع وحجم المتسعات المضافة التوزيعِ بالأحمال المختلفة (الثقيلة والمتوسطة، ومستويات الحمل الخفيفة على التوالي) حيث تم استخدام ستة مواقع المختارة لوضع المتسعات في النظام .وتم هذا التصميم عن طريق تشغيل برامجيات ذات تقنية عالية باستخدام برنامج الفيجوال بيسك V. 6.


Article
Implementation of Artificial Neural Network and Random Iteration Algorithm Uses in Medical Images

Authors: Dr. Maha Abdul Ameer Kadhum --- Dr. Entidhar Mhawes Zghair
Journal: Thi-Qar University Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية ISSN: 20759746 Year: 2013 Volume: 4 Issue: 1 Pages: 100-112
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

This research present a multiply connected neural network designed to estimate the fractal dimension (Df) using the Random Iteration Algorithm (IFSP). Fractal analysis is a powerful shape recognition tool and has been applied to many pattern recognition problems. Additionally, the one of the most adaptive Random Iteration Algorithm (IFSP) methods for estimating (Df). The architecture presented separates the calculation of (Df) into two sections, a data sampling section and a linear regression section. The data sampling section provides the ability to dyadic ally sample the data. The linear regression section simply calculates the slope of the best line through the sampling results. Instructional program was designed and built according to Knirk and Gustafson Design model, as one of the instructional design model in order to comprehension of the integrated ideas and concepts related to research .

يقوم هذا البحث بدراسة شبكة عصبية متعددة الارتباطات صممت لحساب البعد الكسوري باستخدام طريقة الدالة المكررة العشوائية .التحليل الكسوري هو اداة تعريف او تمييز بشكل فعال وله تطبيقات عديدة بمسائل التعريف النسقي بالاضافة الى ذلك , طريقة الدالة المكررة العشوائية هي واحدة من الطرق الشائعة لحساب البعد الكسوري . تم فصل حساب البعد الكسوري الى قسمين قسم عينة البيانات وقسم التراجع الخطي . قسم البيانات العينية يجهز للقابلية لتجزئة البيانات العينية. قسم التراجع الخطي ببساطة يقوم بحساب المنحني لاحسن خط موجود في نتائج العينات .برنامج تعليمي تم تصميمه وبناءه نسبة الى نموذج تصميم ( Knirk and Gustafson) كواحد من النماذج التعليمية المصممة حتى يتم استيعاب الآفكار المتكاملة و المعطيات المتعلقة بالبحث .

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (4)


Year
From To Submit

2017 (1)

2013 (2)

2011 (1)