research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
A proposed Algorithm For Prediction HIV By Using Data Mining Technology

Author: Ihab L. Hussein Alsammak
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2019 Volume: 27 Issue: 4 Pages: 248-257
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Data mining (DM) depends on analyzing wide amounts of information from many sources with a large database to obtain significant information that can be used in different areas, such as education and healthcare, in order to obtain the best possible knowledge. Within the field of healthcare, the huge quantity of medical science information has the potential to predict dangerous illnesses such as human immunodeficiency viruses (HIV) within a short period of time if processed in a suitable way. Therefore, early handling can be set by using appropriate algorithms and methods, such as Association Rule Mining Algorithms, which will affect the diagnosis positively. The principles of the tree algorithm were based on the construction of our proposed algorithm, This paper proposes an algorithm that depends on a repeated pattern that can help doctors to distinguish the severity level of AIDS in patients by means of a database, in experimental analysis on a data set between the database of patients and the proposed algorithm. The proposed algorithm consistently takes less time to find the people with HIV as compared to the original database ,and a difference in the database memory storage has been found between the database of patients and the proposed algorithm.Traditional algorithms used in previous, such as PART, J48, and Naïve Bayes, have performed poorly to predict disease, and this problem has been solved by new technologies and the development of a predictive system for HIV status. Thus, the main goal of this research as the final results showed that the proposed algorithm is workable in an early prediction of HIV with less time and less memory storage compare it with the original database and reducing the database to a mini tree that can help predict the condition of the patient at an early stage.

يعتمد تنقيب البيانات (DM) على تحليل كميات كبيرة من المعلومات في قواعد البيانات الكبيرة بالاعتماد على العديد من المصادر للحصول على معلومات مفيدة يمكن استخدامها في مجالات مختلفة، كالتعليم والرعاية الصحية ، للحصول على أفضل معرفة ممكنة. في مجال الرعاية الصحية، فإن الكم الهائل من معلومات العلوم الطبية لديها القدرة على التنبؤ بالأمراض الخطيرة مثل مرض العوز المناعي البشري (HIV) في فترة زمنية قصيرة إذا تم معالجتها بطريقة مناسبة. لذلك، يمكن ضبط المعالجة المبكرة باستخدام الخوارزميات والأساليب المناسبة، مثل خوارزميات تعدين قواعد البيانات، والتي سوف تؤثر بشكل إيجابي على التشخيص.تم الاعتماد على مبادئ خوارزمية الشجرة لبناء الخوارزمية المقترحة ، الخوارزمية المقترحة في هذه الورقة تعتمد على الأنماط المتكررة والتي يمكن أن تساعد الأطباء في تمييز مستوى شدة مرض الإيدز لدى المصابين بالاعتماد على قاعدة البيانات، في التحليل التجريبي للخوارزمية المقترحة على مجموعة معلومات قاعدة بيانات المرضى ،تستغرق الخوارزمية المقترحة وقتًا أقل للعثور على المصابين بفيروس نقص المناعة البشرية مقارنةً بقاعدة البيانات الأصلية ونجد اختلافًا في ذاكرة تخزين قاعدة البيانات بين قاعدة بيانات المرضى والخوارزمية المقترحة.لقد ادت الخوارزميات التقليدية المستخدمة في البحوث السابقة مثل PART, J48, and Naïve Bayes اداء ضعيفا للتنبؤ بالأمراض وتم حل هذه المشكلة عن طريق التقنيات الجديدة وتطوير نظام تنبؤي لحاله فيروس نقص المناعة البشرية. وبالتالي ،فإن الهدف الرئيسي من هذا البحث كما أظهرته النتائج النهائية أن الخوارزمية المقترحة قابلة للتطبيق في التنبؤ المبكر لفيروس نقص المناعة البشرية مع وقت أقل وذاكرة خزنيه اقل مقارنه مع قاعدة البيانات الاصلية و تقليل قاعدة البيانات إلى شجرة صغيرة يمكن أن تساعد في التنبؤ بحالة المريض في مرحلة مبكرة في اقل وقت ممكن.


Article
Semantic Management of E-learning in College of Engineering at Kerbala University

Authors: Humam M. Abdul Sahib --- Ihab L.Hussein Alsammak
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 10 Pages: 346-358
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Internet is the essential tool of transmitting information and providing services to facilitate the human daily jobs. The internet has a great impact on various fields of life, including learning, where e-learning emerged as one of the services provided by the Internet. E-learning is a distance knowledge acquisition by using electronic methods and it has increased dependence in the two decades ago. One of the problems facing e-learning is contents management because E-learning differs from traditional learning by overcoming the conditions of time and place. The semantic web is the restructuring of the current web to managing data and resources to become more effective for human and machine. The semantic web is based on an ontology which is defined as a descriptive representation of data and resources.It is expected that Semantic Web technologies and Ontologies will affect the next generation of e-learning systems and applications. Resource Description Framework (RDF) is a general modeling for data representation by using a variety of syntax. A friend of a friend (FOAF) and Dublin Core (DC) are a vocabulary description depending on RDFs' rules. This paper presents a semantic management of E-learning in College of Engineering at University of Kerbala based on ontology of users’ profile, scientific activities, and lessons. RDF, FOAF, and DC are used to create a syntax of metadata. The proposed work was evaluated according to average precision and recall of the search's results and social network metrics.The results demonstrate that FOAF is a good way to represent nodes and relations and this improves using it in searching without access the database. FOAF has the ability to gathering dispersed data into common interests.

الإنترنت هو الأداة الأساسية لنقل المعلومات وتوفير الخدمات. الإنترنت له تأثير كبير على مختلف مجالات الحياة، بما في ذلك التعلم، حيث ظهر التعلم الإلكتروني باعتبارها واحدة من الخدمات التي تقدمها شبكة الإنترنت. التعلم الإلكتروني هو اكتساب المعرفة عن بعد باستخدام الطرق الإلكترونية، وزيادة الاعتماد عليها في العقدين الماضيين. واحدة من المشاكل التي تواجه التعلم الإلكتروني هو إدارة محتويات لأنه يختلف عن التعلم التقليدي من خلال التغلب على ظروف الزمان والمكان.الشبكة الدلالية هي إعادة هيكلة الشبكة الحالية لإدارة البيانات والموارد لتصبح أكثر فعالية للإنسان والآلة. وتستند الشبكة الدلالية على علم الأنماط الذي يعرف بأنه تمثيل وصفي للبيانات والموارد. ومن المتوقع أن تؤثر تكنولوجيات الويب الدلالي والانطولوجيا على الجيل التالي من نظم وتطبيقات التعلم الإلكتروني. إطار وصف الموارد (RDF)هو نموذج عام لتمثيل البيانات باستخدام صيغ مختلفة. من الصيغ المستخدمة لتمثل المفردات هي FOAFوDC والي تعتمد على قواعد RDF. يهدف هذا البحث إلى تقديم مقترح إدارة دلالية للتعليم الالكتروني في كلية الهندسة بجامعة كربلاء والتي تعتمد على علم الانطولوجيا للملفات الشخصية للمستخدمين والأنشطة العلميةوالدروس. تم استخدام RDFوFOAF وDC لإنشاء جمل البيانات الوصفية. تم تقييم العمل المقترح بواسطة قييم الإرجاع والدقة لنتائج البحث ومقاييس الشبكةالاجتماعية.وتظهر النتائج أن(FOAF) هو وسيلة جيدة لتمثيل العقد والعلاقات وهذا يحسن استخدامه في البحث دون الوصول إلى قاعدة البيانات. (FOAF) لديه القدرة على جمع البيانات المشتتة الأكثر فائدة.


Article
A methods of ensuring consistency between UML Diagrams
(UML) طرق ضمان الاتساق بين مخططات النمذجة

Authors: Ihab L.Hussein Alsammak --- Humam M. Abdul Sahib --- Wasan H.Itwee
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2018 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 407-417
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

The Unified Modelling Language (UML), is the first step of developing an object-oriented design method and a standard notation for the modelling of real-world objects and it consists of fourteen various diagram types. The complex relationships between UML diagrams will lead to the inconsistencies among the unified modelling language (UML) diagrams therefore, it is so important to verify model in the early phase before implement it because early error detection will be easier to fix than later phase. This paper focuses on in what the way to determine and identify inconsistencies between unified modelling language diagrams. Eleven of the consistency rules will be applied to check the consistency models between mostly used categories of unified modelling language diagrams in the field of systems design and systems analysis. As follows state of these diagrams: (Use Case Diagram, Class Diagram, Communication Diagram, and Sequence Diagram). To check inconsistencies between unified modelling language diagrams there are four ways: dynamic check, automatic maintenance, manual check, and compulsory restriction. Using these methods and rules are useful for developers to model material systems. In the consistency rules each diagram has elements are described by a logical approach.

لغة النمذجة الموحدة (UML)، هي الخطوة الأولى للتطوير و التصميم الموجه نحو الكائن والتدوين القياسي لنمذجة الكائنات في العالم الحقيقي، ويتألف من أربعة عشر نوع مختلف من الرسم التخطيطي. العلاقات المعقدة بين مخططات النمذجة (UML) ستؤدي إلى التناقضات بين المخططات لذلك فمن المهم جدا التحقق من النماذج في المرحلة المبكرة من تصميم النظام قبل تنفيذه لأن الكشف عن الأخطاء في وقت مبكر سيكون من الأسهل إصلاحه عن ما إذا تم كشفه في المرحلة اللاحقة. تركز هذه الورقة على كيفية اكتشاف وتحديد التناقضات بين مخططات النمذجة (UML) . سيتم تطبيق أحد عشر (11) من قواعد الاتساق للتحقق من اتساق النماذج الأكثر شيوعا بين المخططات النمذجة (UML) في مجال تحليل النظم وتصميمها . هذه المخططات هي كما يلي: (Use Case Diagram ، Class Diagram ، Communication Diagram ، Sequence Diagram). هناك أربع طرق للتحقق من التناقضات بين المخططات النمذجة (UML)على النحو التالي: الاختيار الديناميكي، والصيانة التلقائية، والتقييد الإجباري، والتحقق اليدوي. هذه القواعد والأساليب مفيدة للمطورين لنمذجة نظم المعلومات. يتم وصف عناصر كل مخطط مشارك في قواعد الاتساق باستخدام نهج منطقي.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (2)