research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

Article
Style comparison between genetic algorithms and application
اسلوب الخوارزميات الجينية بين المقارنة والتطبيق

Author: Dr.Amaar Kote Naser م . د . عمار كوتي ناصر
Journal: Al Kut Journal of Economics Administrative Sciences مجلة الكوت للعلوم الاقتصادية والادارية ISSN: 1999558X Year: 2013 Volume: 1 Issue: 12 Pages: 343-357
Publisher: Wassit University جامعة واسط

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract The research aims to applying the method of genetic algorithms to models of linear programming and compared with the method of linear programming using simplex method for decision-making suited, that one of the most methods of operations research importance is the style of linear programming and is one of the methods developed and used in the production planning for companies and factories that want to reach the The highest levels of scientific planning to achieve the maximize possible profit or to reduce costs to the least as we can possible , The results showed that the application of style genetic algorithms Is The best among the numerous linear programming methods

المستخلص :لقد تم في هذا البحث تطبيق اسلوب الخوارزميات الجينية في إحدى الشركات الصناعية العراقية (معمل إنتاج المحولات الكهربائية لشركة القادسية العامة للصناعات الكهربائية , إحدى شركات القطاع العام ) للعام 2008 لما يمتاز به هذا الاسلوب من دقة ومرونة عالية في التحليل , وأظهرت النتائج ان تطبيق هذا الاسلوب هو الافضل من بين اساليب البرمجة الخطية العديدة .


Article
Afaster Training Algorithm and Genetic Algorithm to Recognize Some of Arabic Phonemes

Author: Dr.ٍٍSarah B. Aziz,Saba Abdul-Wahed S,Maysaa Abdul-Kareem N.
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2012 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 33-45
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Neural network and Genetic algorithm are used in this work to recognize some of Arabic phonemes recorded by more than person in various age. This work implemented in two basic stage, first one include speech signal process such as segment, analyses and determined the best samples which represent the basic feature to sound signal. The second stage contain recognize operation which done by Levenberg-Marquardt(LM) Algorithm which is one of the faster training algorithm in the Neural network used to determine number of hidden neuron with Genetic Algorithm. A research tool has been implemented, using the Matlab 6.5, sound forge5 and programming language pascal7


Article
Heart Disease Classification By Genetic Algorithm

Authors: Zainab Falah Hasan --- Asraa Abdalluh Hussein
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 9 Pages: 2389-2388
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Classification is predicting of a correct output for related inputs. This is done by using many techniques, some of them depends on a training process that uses set of features and its related output. In the training process, the algorithm finds the relationships between the features and its related output. In this work, classification heart disease is done using genetic algorithms. Genetic algorithm is used to get best successful system of classification. The chromosome consists of the states using for classification, this means every gene acts state from database. Database is clustered to chromosome to find fitness of chromosome(accuracy of classification).

التصنيف هو التنبؤ بالاخراج الصحيح للمدخلات المرتبطة.هذا يتم باستخدام عدة تقنيات , بعض منها يعتمد على عملية التدريب التي تستخدم مجموعة من الخصائص و الاخراج المرتبط بها. في عملية التدريب, الخوارزمية تجد العلاقة بين الخصائص والاخراج المرتبط بها. في هذا العمل, تصنيف مرض القلب يتم باستخدام الخوارزمية الجينية. الخوارزمية الجينية تستخدم للحصول على افضل نظام ناجح للتصنيف. الكروموسوم يتكون من الحالات المستخدمة للتصنيف, هذا يعني انه كل جين يمثل حالة من قاعدة البيانات. قاعدة البيانات يتم عنقدتها الى الكروموسوم لايجاد صلاحية الكروموسوم(دقة التصنيف).


Article
Designing Optimal Binary Search Tree Using Parallel Genetic Algorithms

Author: Bahaa Mohsen Zbeel
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 1166-1180
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Evolutionary algorithms (EAs) are modern techniques for searching complex spaces for on optimum . Genetic algorithms (GAs) are developed as random search methods, which have not so sensitivity on primary data of the problems. They can be used in estimation of system parameters in order to obtain the best result. This can be achieved by optimization of an objective function. Genetic programming is a collection of methods for the automatic generation of computer programs that solve carefully specified problems, via the core, but highly abstracted principles of natural selection. In this paper, genetic algorithms and parallel genetic algorithms have been discussed as one of the best solutions for optimization of the systems. Genetic and parallel genetic algorithms have been investigated in Visual basic 6 Environment Then an optimal binary search tree has been selected as a case study for decree sing of searching time. Also a dynamic programming method has been accelerated by using of a parallel genetic algorithm. In this case, by increasing the size of data, speed-up index will be increased

نعتبر الخوارزميات التطورية (EAs) تقنيات حديثة للبحث في الفضائيات المعقدة لوصول الى نتائج مثلى . الخوارزميات الجينية (GAs) قد بينت كطرق بحث عشوائية بحيث لا تكون حساسة بشكل كبير للبيانات الرئيسية للمسائل العاملة عليها . ممكن ان تستخدم في تخمين معاملات نظام من اجل الحصول على نتيجة افضل . ممكن تحقيق ذلك بتحسين دالة الهدف . البرمجة الجينية هي مجموعة من الطرق للتوليد الآلي لبرامج الحاسوب والتي ممكن ان تحل بشكل دقيق مسائل محددة أساسا باستخدام المبادئ الخاصة بالاختيار الطبيعي ، في هذا البحث ، الخوارزميات الجيني والخوارزميات الجينية المتوازية قد نوقشت كإحدى افضل الحلول لتحسين النظام ، وقد استخدمت اللغة visual basic (6) كأداة لبرمجة النظام وقد اختيرت افضل شجرة بحث ثنائي من حيث اقل وقت للبحث فيها وقد استخدمت طريقة البرمجة الدينامية وسرعت باستخدام الخوارزميات الجينية المتوازية .


Article
Automatic Block Selection for Synthesizing Texture Images using Genetic Algorithms
اختيار القطع بشكل آلي في تركيب الصور النسيجية باستخدام الخوارزميات الجينية

Authors: Shaima Mahdi شيماء مهدي --- Mokhtar Mohammed Hasan مختار محمد حسن --- Noor Adnan Ibraheem نور عدنان ابراهيم
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2009 Volume: 6 Issue: 4 Pages: 822-830
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Texture synthesis using genetic algorithms is one way; proposed in the previous research, to synthesis texture in a fast and easy way. In genetic texture synthesis algorithms ,the chromosome consist of random blocks selected manually by the user .However ,this method of selection is highly dependent on the experience of user .Hence, wrong selection of blocks will greatly affect the synthesized texture result. In this paper a new method is suggested for selecting the blocks automatically without the participation of user .The results show that this method of selection eliminates some blending caused from the previous manual method of selection.

واحدة من الطرق لتكوين صور نسيجية بسرعة وسهولة هي باستخدام الخوارزميات الجينية. تتكون الكروموسومات في الخوارزميات الجينية المستخدمة لتكوين صور نسيجية من مجموعة عشوائية من القطع. هذه القطع المستخدمة في تكوين الصور النسيجية يكون اختيارها يدوي من قبل المستخدم . هذه الطريقة بالاختيار تعتمد بشكل كبير على خبرة المستخدم. فالاختيار الخاطى للقطع يؤثر على نتيجة تكوين الصور النسيجية .في هذا البحث اقترحنا طريقة لاختيار القطع بشكل آلي بدون تدخل المستخدم.النتائج بينت ان هذه الطريقة في الاختيار حذفت بعض عدم التجانس بين القطع المكونة للصورة النسيجية نتيجة استخدام الطريقة السابقة في الاختيار.


Article
Digital Image Compression Using Genetic Algorithms
ضغط الصورة الرقمية باستعمال الخوارزميات الجينية

Author: Hameed A. Younis حميد عبد الكريم يونس
Journal: Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات) ISSN: 18172695 Year: 2009 Volume: 35 Issue: 3A Pages: 33-41
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The idea of image compression is to process an image in such a way that its output representation requires to be transmitted or stored in a reduced size. In this paper, we solve the image compression problem using genetic algorithms (GAs) based on the pixels of the image. The technique described here utilizes the GA, which greatly decreases the search space for finding the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Compression Ratio (CR). PSNR and CR are used to construct the fitness function for set of chromosomes in this work. During the compression, the advanced wavelet coding schemes (soft or hard threshold compression) are used. Several experiments were given to illustrates the performance of the proposed scheme and it give good results to image compression.

الفكرة من ضغط الصورة هي معالجة الصورة بحيث إن تمثيل المخرجات يتطلب حجم صغير لغرض خزنها أو نقلها. في هذا البحث, تم حل مسألة ضغط الصورة باستعمال الخوارزميات الجينية اعتمادا على عناصر الصورة (pixels) .يمكن الاستفادة من الخوارزمية الجينية هنا لتقليل مجال البحث بصورة كبيرة لإيجاد نسبة قمة الإشارة-إلى-الضوضاء Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) ونسبة الضغطCompression Ratio (CR) والتي استخدمت لإنشاء دالة تقييم لمجموعة الكروموسومات في البحث. خلال عملية الضغط, استخدمت تقنيات ترميز التحويل المويجي المتقدمة مثل (قيم عتبة ناعمة وخشنة). العديد من التجارب شرحت انجازية الطريقة المقترحة وأعطت نتائج جيدة لضغط الصورة.


Article
Hybrid Proposed Model for Automatic License Plate Recognition and Distinction (ALPRD)
طريقة هجينة آلية لتشخيص وتمييز ارقام السيارات

Authors: Azmi Shawkat Abdulbaki --- Abd Abrahim Alaesawy
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2016 Volume: 7 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 35-44
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

This paper provides the overview of proposed Hybrid Model to construct a method to distinction between all types of cars plate's numbers. Plate's distinction system (PDS) for public, private and governmental cars plates' numbers identification and verification by using neural networks and genetic algorithm (NNGA) is proposed. This proposed algorithm demonstrated its efficiency and accuracy through the satisfactory results. It was proved a higher performance of the results. The model consists of three phases. The first phase applied the pre-processing over the plate number images. The second phase is extract the features of inputted plate, which will be passes as nodes of neural network .The third phase is pass the result of neural network to the genetic algorithm and then classify the output of cars plates numbers as private or public and governmental plates .

تقدم هذه الورقة طريقة مقترحة هجينة تلقائية لبناء وسلة لتمييز بين جميع ارقام السيارات. هذا النظام هو نظام عام بإمكانه التمييز بين ارقام السيارات العمومية والخصوصية وذلك باستخدام الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية. اثبتت هذه الخوارزمية ومن خلال النتائج المرضية قوتها وكفاءتها . تكون هذه الطريقة المقترحة من ثلاث مراحل اساسية: المرحلة الاولى هي مرحلة المعالجة الاولية لصور ارقام السيارات المدخلة الى النظام. المرحلة الثانية هي مرحلة استخلاص ملامح الصورة المدخلة (ملامح الارقام والاحرف وغيرها) والتي يتم تمريرها الى عقد الشبكة العصبية الموجودة في النظام . اما المرحلة الثالثة فتشمل تمرير مخرجات الشبكة العصبية بعد ان تم تدريبها ال الخوارزمية الجينية كمدخلات لها. وفي النهاية يتم تصنيف مخرجات ارقام السيارات وتمييزها على انها لوحات خاصة او عامة اعتماداُ على مكونات اللوحة المدخلة.


Article
A proposed Mining System for Recognition of Deep Venous Thrombosis and Analyzing the Predisposing Factors
نظام تنقيبي مقترح لتمييز مرض تخثر الاوردة العميقة وتحليل العوامل المسببة

Author: Assi. Lect. Sarah Saadoon Jasim
Journal: journal of the college of basic education مجلة كلية التربية الاساسية ISSN: 18157467(print) 27068536(online) Year: 2013 Volume: 19 Issue: 80 / علمي Pages: 815-828
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

DVT is a very common problem with a very serious complication like pulmonary embolism (PE) which carries a high mortality, and many other chronic and annoying complications ( like chronic DVT, post-phlebitic syndrome, and chronic venous insufficiency) ,and it has many risk factors that affect its course, severity ,and response to treatment. Most of those risk factors are modifiable, and a better understanding of the relationships between them can be beneficial for better assessment for liable patients, prevention of disease, and the effectiveness of our treatment modalities. Male to female ratio was nearly equal, so we didn’t discuss the gender among other risk factors. Data taken from 200 patients with DVT were recognized and analyzed by proposed mining system which contains two stages the first one was NN(back-propagation) trained on patients records with DVT, the second stage was to apply the association rule program to extract the relations among the Predisposing Factors. Immobility was the most important risk factor. Alcoholism and Smoking add more risk to immobile of post operative patient. Age per se has no effect. 100% of patients with long bone fracture were immobile. Fever occurred in one third of post operative patients who develop DVT. The proposed miming system allows better and faster recognition and analysis of more data, which saves time and effort, and discovers the relations among many factors to one or more than one factors. So, we get the above mentioned relations, which are important for the future management of DVT.

أن تخثر الأوردة العميقة هي مشكلة صحية شائعة ولها مضاعفات خطيرة مثل الأنصمام الرئوي (خثرة الوريد الرئوي)، والذي يحمل معدلات وفيات مرتفعة للغاية، ولها أيضاً مضاعفات أخرى عديدة مزعجة (مثل تخثرالأوردة المزمن، متلازمة ما بعد التخثر، وعدم كفاءة الأوردة المزمن)، وهناك عدة عوامل خطورة لهذا المرض وهذه تؤثر على مسيرة المرض وشدته واستجابته للعلاج. وحيث أن معظم هذه العوامل قابلة للتعديل، فان فهماً أفضل لعوامل الخطورة هذه والعلاقات فيما بينها سيؤدي حتماً الى تقييم أفضل لمعرفة الأشخاص المعرضين للأصابة، والوقاية من المرض، وكفاءة أساليب العلاج. كانت نسبة الرجال للنساء متساوية تقريباً، لذا لم نتناول جنس المرضى ضمن عوامل الخطورة. تم تمييز وتحليل المعطيات المأخوذة من 200 مريضاً مصابأً بتخثر الأوردة العميقة بنظام تنقيبي مقترح مكون من مرحلتين الاولى شبكة عصبيه مدربه على قيود مرضى مصابين بالمرض أما المرحله الثانيه فهي تطبيق نظام القواعد العلائقيه لايجاد العلاقات بين العوامل المسببه للمرض. كان عامل عدم الحركة الأكثر تأثيراً، وتبين ان الكحول والتدخين يضيف عامل نسبة خطورة أكثرلمرضى ما بعد العمليات الجراحية من عديمي الحركة.لم يتبين أي تأثير للعمر على حدوث التخثر. فيما كان 100% من المرضى المصابين بكسور في العظام الطويلة هم عديمي الحركة. وجدت الحمى في ثلث المرضى ما بعد العمليات الجراحية ممن أصيبوا بالتخثر في الأوردة العميقة. يتيح النظام التنقيبي المقترح تمييزا وتحليلاً أسرع وأفضل لبيانات أكثر,و يوفر الوقت والجهد ويكتشف علاقات عديدة بين عدةعوامل وعامل واحد أو أكثر. أستخدمنا هذا النظام لتمييز وتحليل البيانات وحصلنا على العلاقات التي ذكرناها أعلاه، والتي لها أهمية في معالجة مرض تخثر الأوردة العميقة مستقبلاً. في هذا البحث تم اعتماد المنهجيه العالميه لمثل هكذا بحوث كما هو متبع في بحوث المكتبه الافتراضيه وتم عرض النتائج النظريه على أطباء ذوي اختصاص مما أغنى الاستنتاجات بملاحظاتهم


Article
DESIGN OF FINITE IMPULSE RESPONSE FILTERS BASED ON GENETIC ALGORITHM
تصميم مرشحات ذات استجابة نبضة متناهية بالاعتماد على الخوارزميات الجينية

Authors: Raaed Faleh Hassan رائد فالح حسن --- Ali Subhi Abbood علي صبحي عبود
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2013 Volume: 6 Issue: 3 Pages: 28-39
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Genetic Algorithms (GAs) are used to solve many optimization problems in science and engineering such as pattern recognition, robotics, biology, medicine, and many other applications. The aim of this paper is to describe a method of designing Finite Impulse Response (FIR) filter using Genetic Algorithm (GA). In this paper, the Genetic Algorithm not only used for searching the optimal coefficients, but also it is used to find the minimum number of Taps, and hence minimize the number of multipliers and adders that can be used in the design of the FIR filter. The Evolutionary Programming is the best search procedure and most powerful than Linear Programming in providing the optimal solution that is desired to minimize the ripple content in both passband and stopband. The algorithm generates a population of genomes that represents the filter coefficient and the number of taps, where new genomes are generated by crossover and mutation operations methods. Our proposed genetic technique has able to give better result compare to other method.The FIR filter design using Genetic Algorithm is simulated using MATLAB programming language version 7.6.0.324 (R2008a).

تستخدم الخوارزميات الجينية ((GAs لحل العديد من مسائل التحسين الصعبة في العلوم والهندسة مثل التعرف على الأنماط, الروبوتات, علم الأحياء, الطب والكثير من التطبيقات الأخرى. الهدف من هذه المقالة هو وصف طريقة تصميم مرشح ذو استجابة نبضة متناهية ((FIR باستخدام ألخوارزميه الجينية ((GA. في هذه المقالة, الخوارزمية الجينية لا تستخدم فقط للبحث عن المُعامِلات المُثلى ولكن أيضا تستخدم لإيجاد العدد الأدنى للخطوات, ومن هنا يتم تخفيض عدد المضروبات فيه والجامعات التي يمكن استخدامها في تصميم مرشح FIR إلى الحد الأدنى. البرمجة التطورية هي أفضل طريقة بحث وأكثر قوة من البرمجة الخطية في تجهيز الحل الأمثل وهنا نعني الرغبة في تخفيض التموج الموجود في نطاق المرور ونطاق التوقف. الخوارزمية تولد مجموعة من الجينات التي تمثل مُعامِلات المرشح وعدد الخطوات حيث يتم توليد جينات جديدة بواسطة عمليات التبادل والطفرة. تقنيتنا الجينية المقترحة قادرة على أن تعطي نتائج أفضل مقارنةً مع بقية الطرق. تصميم مرشح FIR باستخدام الخوارزمية الجينية تمت محاكاتها باستخدام لغة برمجة ماتلاب نسخة 7.6.0.324 (R2008a).


Article
Feature Selection based on Genetic Algorithm for Classification of Mammogram Using K-means, k-NN and Euclidean Distance

Author: Kameran Adil Ibrahim كامران عادل ابراهيم
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2017 Volume: 22 Issue: 9 Pages: 106-112
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

There have been several supervised classification attempts for mammograms in the recent times, but very few research works have focused on unsupervised classification to explore its potentialities and weaknesses. I have in this paper attempted to utilize unsupervised clusters to classify malignant, and benign mammograms samples. MiniMIAS database has total 322 mammogram images out which 64 are benign and 51 are malignant. I used 115 images for my experimentation i.e. 64 benign and 51 malignant. Out of these 115, 60% were used for training and 40% for testing. Therefore from 64 benign cases 39 images were used for training and rest for testing, and out of 51 malignant cases 31 images were used for training and rest for testing., the classifications was done on the bases of the features selected using genetic algorithm. Attempts have also been made to study the performance of each feature selected by Genetic Algorithm (GA) in classification. The initially identified clusters using K-means are used to classify 60 unknown samples using k-NN. The proposed work got reasonably good results with 96.23% accuracy for malignant samples, 95.37% for benign. The proposed work can help the radiologists and oncologist as second opinion during screening sessions for early detection.

كانت هناك عدة محاولات تصنيف رقابية لتصوير الثدي بالأشعة السينية في الآونة الأخيرة، ولكن عدد قليل جدا من الاعمال البحثية ركزت على تصنيف غير خاضع للرقابة لاستكشاف إمكانيتها ونقاط ضعفها. لقد حاولت في هذا البحث الاستفادة من المجموعات الغير الخاضعة للرقابة لتصنيف الورم الخبيث والحميد، جمعية تحليل تصوير الثدي بالأشعة (MiniMIAS) لديها 322 تصوير للثدي بالأشعة، منها 64 حميدة و51 خبيثة. استخدمت 115 صورة للتجربة اي 64 حميد و51 خبيث من بين هذه 115 صورة تم استخدام %60 للتدريب و %40 للاختبار. لذلك من 64 حالة حميدة تم استخدام 39 صورة للتدريب والبقية للاختبار, ومن اصل 51 حالة خبيثة تم استخدام 31 صورة للتدريب والبقية الاختبار. التصنيف كان على اساس الميزات المختارة باستخدام الخوارزمية الجينية. كما اجريت تجارب لدراسة اداء كل ميزة مختارة من قبل الخوارزمية الجينية في التصنيف. المجموعات التي تم تحديدها في البداية استخدمت (K-means) لتصنيف 60 عينة غير معروفة مستخدما K-NN. لقد حصل العمل المقترح على نتائج عالية من الدقة96.23% للعينات الورمية الخبيثة،95.37% للحميدة. هذا العمل المقترح يُساعد أطباء الأشعة والأورام كمقترح ثان خلال جلسات الفرز للكشف المبكر.

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (8)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (2)

2013 (4)

2012 (1)

2009 (2)