research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
Sort by

Article
Study of Principle Component Analysis and Learning Vector Quantization Genetic Neural Networks
دراسة الشبكات العصبية الجينية والمعتمدة على أساس تحليل المركبات الأساسية والشبكات ذات التعليم ألاتجاهي الكمي

Authors: Arif A. Al-Qassar --- Mazin Z. Othman
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 2 Pages: 321-331
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, the Genetic Algorithm (GA) is used to improve the performance ofLearning Vector Quantization Neural Network (LVQ-NN), simulation results show thatthe GA algorithm works well in pattern recognition field and it converges much fasterthan conventional competitive algorithm. Signature recognition system using LVQ-NNtrained with the competitive algorithm or genetic algorithm is proposed. This schemeutilizes invariant moments adopted for extracting feature vectors as a preprocessing ofpatterns and a single layer neural network (LVQ-NN) for pattern classification. A verygood result has been achieved using GA in this system. Moreover, the PrincipleComponent Analysis Neural Network (PCA-NN) which its learning technique isclassified as unsupervised learning is also enhanced by hybridization with the geneticalgorithm. Three algorithms were used to train the PCA-NN. These are GeneralizedHebbian Algorithm (GHA), proposed Genetic Algorithm and proposed HybridNeural/Genetic Algorithm (HNGA).

في هذا البحث تم استخدام الخوارزميات الجينية لتحسين اداء الشبكة العصبية ذات التعليم الاتجاهي الكمي . النتائج التمثيلية كانت جيدة في مضم ار استطلاع البيانات وانها تتوصل الى النتائج بصورة اسرع . تم استخدام خواروميات المنافسة بطريقة العزوم الثابتة للحصول على متجة الصفات كخطوة اولى في تعليم الشبكة الاحادية الطبقة والمعتمدة في تعلمها على الخوروميات الجينية . علاوة على ذلك تم استخدام الشبكة العص بية التي تعتمد على اساس تحليل المركبات الاساسية في تعليم الشبكة بدون مشرف . ثلاثة خوارزميات تم استخدامها وهي الخوارزمية الهيبية العامة واخرى مقترحة ومسندة الخوارزميات الجينية والخوارزمية المدمجة بين الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية.


Article
Design and Implementation of Stream Cipher Using Neural Network

Authors: Siddeq Y. Ameen --- Mazin Z.Othman --- Safwan O. Hasson
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2009 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 237-249
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

الملخص
تتمركز مشكلة التشفير الانسيابي في صعوبة توليد اشارات ثنائية متتابعة غير متوقعة من مفتاح عشوائي قصير. ان توليد متسلسلات غير متوقعة يجعل من عملية التشفير عملية مرغوب بها لانه من خلال هذه المتسلسلات من غير الممكن التنبؤ بالحصول على مقاطع اشارات وتحديد موارد الحاسبات للوصول الى معلومات اكثر قد تؤدي الى فشل عملية التشفير. ان مولدات الارقام العشوائية الوهمية استخدمت بشكل واسع لبناء تلك المتسلسلات.
في هذا البحث تم بناء مولد ارقام عشوائي وهمي باستخدام الشبكات العصبية. استخدم برنامج محاكاة حاسوبي لفحص عشوائي المفتاح باستخدام الاختبارات الاحصائيه. تبين هذه الاختبارات نجاح مولد الارقام العشوائي الوهمي وكذلك بينت بوضوح نجاح النتائج باختبارات عشوائية مع عملية استرجاع البيانات. في هذا البحث ايضا تم التحقق من صلاحية استخدام عمليات التشفير وفك الشفرة باستخدام الشبكات العصبية عوضا عن الطرق التقليدية Exclusive or)) والتي زادت من صعوبة كسر الشفرة.

ABSTRACT
The centaral problem in stream cipher cryptograph is the the difficulty to generate a long unpredicatable sequence of binary signals from short and random key. Unpredicatable sequence are desirable in cryptography because it is impossible, given a reasonable segment of its signals and computer resources, to find out more about them. Pseudorandom bit generators have been widely used to construct these sequences.
The paper presents a PN sequence generator that uses neural network. Computer simulation tests have been carried out to check the randomness of the generated through statistical tests. There tests have shown the successful PN sequence generator passes all the recommended tests. The paper also proposes and validates the data encryption and decryption process using neural network instead of using traditional methods (Exclusive or). This task increases the difficulty in the breaking the cipher.

Keywords


Article
تصميم مسيطر تناسبي تكاملي تفاضلي كسري المرتبة بالاعتماد على الخوارزمية الجينية
Design of Fractional Order PID Controller Based on Genetic Algorithms

Authors: Emad A. Al-Sabawi --- Dr. Mazin Z. Othman
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 4 Pages: 11-20
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractFractional Order Proportional-Integral-Derivative (FOPID) controller is based on integration and differentiation of non-integer order. It is usually denoted by (0 < µ < 1 and 0 < λ < 1) . In this work the gain values of the proportional, Integral, and derivative (i.e ) as well as the values of µ and λ are obtained using Genetic Algorithms (GAs).The tuning procedure is based on the principle of model reference control. Illustrative example is presented in which FOPID controller is designed and compared with Integer Order PID (IOPID) ones. It was shown that FOPID controllers gave more freedom in faithfully following the dynamics of the reference model.Key Words: Fractional order, PID tuning rules, Genetic Algorithms, Model reference control.

المستخلصالمسيطر التناسبي التكاملي التفاضلي كسري المرتبة (FOPID) أساسه التفاضل والتكامل بمرتبة ذات عدد غير صحيح . هو عادة ما يعرف بالرمز حيث ( 0< µ <1 و 0 < λ<1). في هذا البحث تم احتساب قيم معاملات الكسب للجزء التناسبي والتكاملي والتفاضلي بالإضافة إلى قيمتي µ و λ باستخدام الخوارزمية الجينية . إن عملية التنغيم تمت وفق مبدأ سيطرة النموذج المرجعي (model reference control). تم تقديم مثال توضيحي صمم فيه مسيطر نوع FOPID وتم مقارنته مع مسيطر تناسبي تكاملي تفاضلي صحيح المرتبة (IOPID) . هذه المقارنة وضحت أن المسيطر نوع FOPID يعطي حرية تصميمية لزيادة دقة تتبع النظام لديناميكية المرجع النموذج.


Article
Design and Implementation of Block Cipher Using Neural Network

Authors: Siddeq Y. Ameen --- Mazin Z. Othman --- Safwan O. Hasson
Journal: JOURNAL OF EDUCATION AND SCIENCE مجلة التربية والعلم ISSN: 1812125X Year: 2011 Volume: 24 Issue: 53 Pages: 157-177
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractThe last decade witnessed a great evolution on the fields of computer science, artificial intelligence, communication and data transmission. This evolution draw the attention of specialists to design a modern cryptosystem for data encryption based on neural networks methodologies that are very hard, if not impossible, to be broken.This paper employs cryptography scheme utilizes the neural networks in block cipher algorithms. Taking into consideration different plaintexts block size. The block frequency test has been show the successful of ciphertexts with difficulty to break the cipher process.The application of the neural network in cryptography provides fast and high security system in block ciphering in comparison with traditional methods. The C++ language is used for designing the programs of neural network to encryption and decryption algorithms.

الملخصشهد العقد الاخير تطور كبير في حقول الحاسبات، الذكاء الاصطناعي، الاتصالات وتقنيات نقل المعلومات. جذب هذا التطور اهتمام المختصصين بضرورة الحاجة لتصميم أنظمة تشفير تعتمد في اداءها على سلوك الشبكات العصبية والتي تجعل من الصعب بل من المستحيل في بعض الحالات كسر شفرة هذه الأنظمة.يتناول البحث استغلال الشبكات العصبية في بناء خوارزميات التشفير الكتلي اخذين بنظر الاعتبار حجوم مختلفة من النصوص الصريحة. بين استخدام اختبار التردد الكتلي نجاح النصوص المشفرة مع صعوبة كسر عملية التشفير.ان استخدام الشبكات العصبية في علم التشفير توفر سرعة ومستوى امني عاليين في التشفير الكتلي مقارنة مع الطرق التقليدية. أستخدمت لغة C++ لبناء برامج الشبكات العصبية الخاصة بخوارزميات التشفير وفك الشفرة.

Keywords


Article
Combined Armature and Field Fuzzy Speed Control of a DC Motor for Efficiency Enhancement
السيطرة الضبابية المزدوجة للمنتج والمجال على سرعة محرك التيار المستمر لتعزيز كفاءته

Authors: Ahmed M.Adday احمد محمود عداي --- Dr.Mazin Z .Othman د. مازن زكي عثمان
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 117-130
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractThis paper presents the design and implementation of fuzzy logic controller (FLC) to improve the efficiency of a separately excited dc motor .The improvement of motor efficiency is achieved by controlling both armature voltage and field voltage simultaneously which are decided by the FLC. DC-DC converters (chopper Buck) are utilized to control armature voltage and field voltage. Design and MATLAB simulation are presented together with implementation of fuzzy logic controller using microcontroller type(MC9S12DP256B).The results show that the efficiency of the DC motoris clearly increased in light and medium load torques in comparison to the armature fuzzy speed controller.Key words: speed control of DC motors, fuzzy control, and efficiency enhancement.

تم في هذا البحث تصميم وتنفيذ مسيطر المنطق الضبابي لتحسين كفاءة محرك التيار المستمرذو الإثارة المنفصلة ,وذلك عن طريق التحكم بكل من فولتية المنتج وفولتية المجال مع الزمن آنياً,التي يقررها المسيطر الضبابي المصمم,تم استخدام مغير قدرة التيار المستمر نوع (المغير الخافض)الذي تم اختياره في هذا البحث لعدم الحاجة إلى الفولتية الأكبر من فولتية المصدر ,للتحكم بفولتية المنتج ,ومغير خافض أخر للتحكم بفولتية المجال.الخطوة الأولى هي تصميم المسيطر الضبابي والمنظومة ككل في برنامج (MATLAB),والخطوة الثانية هي تصميم المسيطر الضبابي باستخدام المسيطر الدقيق نوع (MC9S12DP256B) ,وكذلك بناء مكونات المنظومة عمليا,أما بالنسبة للنتائج النظرية والعملية فهي موضحة في هذا البحث التي تظهر تحسن كفاءة المحرك إذا ما قورنت مع السيطرة الضبابية للسرعة بالتحكم بفولتية المنتج فقط


Article
PID Controller Configuration and Tuning Based on Genetic Algorithms

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract-- In this work, the power of the Genetic Algorithms (GA) in searching for an optimal solution (in a pre-determined hyper space) is used to design the suitable configuration and parameters of the Proportional-Integral-Derivative (PID) controller. In most industrial plants, the PID controllers are configured either in cascade, feedback or in feed forward topologies. Besides, for each of these configurations the tuning gains have to be fixed in order to meet the required specifications. Therefore, GA is utilized efficiently to select the proper PID configuration in the context of signal following approach as well as the best tuning gains for the selected configuration. The proposed design procedure is applied to linear and nonlinear plants. It reflects a tremendous design results that heavily relied on computer to get the required controller.

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (5)


Year
From To Submit

2012 (3)

2011 (1)

2009 (2)