research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Comparison of Artificial Neural Network and Fuzzy Logic System applications for estimating pan-evaporation for Mosul region
مقارنة تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية والنظام المضبب لتقديرالتبخر الانائي اليومي لمنطقة الموصل

Author: سنوس خليل حسن الشلاوي
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2011 Volume: 1 Issue: 3 Pages: 13A-22A
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract :Evaporation process formed the most component of water hydrologic cycle in nature. This study attracts the attention of concerned researchers especially in lacking water resources areas in requiring preserving such vital resources. This study aims at comparing the application of Artificial Neural Network and Fuzzy System for estimating daily reference evaporation for class (A) in Mosul area northern Iraq. A computer Fuzzy System had been designed for evaluating the daily evaporation to the evaporating pool class (A). Different membership functions are used depending on daily climatic data (temperature, solar radiation, wind speed at 2m height, and relative humidity). . Comparing the computing fuzzy logic models with the artificial neural network, Results showed that the two applications are a convenient way to estimate the actual evaporation of class (A), instead of using complicated equations; these equations require many hydrological parameters. Often, some necessary data are difficult to measure and record. Fuzzy logic is a very powerful tool for dealing quickly and efficiently with imprecision and nonlinearity.

الخلاصةتشكل عملية التبخر إحدى المركبات المهمة للدورة الهيدرولوجية للمياه في الطبيعة، وعلى هذا الأساس فقد اجتذبت دراسة هذه العملية اهتمام الكثير من الباحثين ولاسيما في المناطق التي تشح فيها الموارد المائية بما يتطلب الأمر منا الحفاظ على هذه الثروة الحيوية. إن هدف هذه الدراسة هو مقارنة تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية والنظام المضبب لتقدير التبخر الانائي اليومي صنف (A) لمنطقة الموصل .تم تصميم نظام حاسوبي مضبب يقوم بتقدير التبخرالانائي اليومي لحوض التبخر صنف (A) وقد تم استخدام دالات عضوية مختلفة وباعتماد بيانات مناخية يومية متضمنة (درجة الحرارة، الإشعاع الشمسي، سرعة الرياح على ارتفاع مترين، الرطوبة النسبية،التبخر الانائي صنف (A) .تم مقارنة النظام الحاسوبي المضبب بأنموذج شبكة عصبية اصطناعية وقد أظهرت النتائج الى إمكانية اعتماد التطبيقين لتقدير التبخر الانائي صنف (A) بدلاً من استخدام معادلات معقدة تحتاج إلى معلومات لعناصر مناخية كثيرة من الممكن إن تكون مفقودة وغير متيسرة. المنطق المضبب هو أداة مفضلة للتعامل مع المشاكل الغير مؤكدة والغير دقيقة.


Article
Hybrid System Geno-Fuzzified Neural Network For Solving Some Classification Problems
نظام هجين: تضبيب شبكة عصبية-جينية لحـــل بعـض مسائـل التصنيــف

Author: Raidah Salim Khaudeyer & Shatha Faleh Hendy رائدة سالم خضير و شذى فالح هندي
Journal: Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات) ISSN: 18172695 Year: 2011 Volume: 37 Issue: 2B Pages: 104-117
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presented a hybrid method consisting of three intelligent systems (artificial neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms), since these systems are effective in solving different issues but all the system suffers from some problems that reduce efficiency, so it was to integrate these systems with some To give the system benefit from the advantages of each method and encroaches on the disadvantages. We used in this research method of a hybrid resulting from a combination of fuzzy logic and neural networks, as used fuzzy logic to fuzzified training data and weights used in the neural network, and this method is called fuzzified neural networks, which gives the network a greater ability to generalize and accelerate the convergence process, but this method suffers of a problem in determining the number of fuzzy sets and optimal fuzzy weights, as the experiment method used to select it. To resolve this problem, genetic algorithm was used to determine the best number of fuzzy sets and the best fuzzy weights through research, which makes the network more efficiently trained.

قَدَّم هذا البحث طريقة هجينة تتكون من الأنظمة الذكية الثلاثة الشبكات العصبية الاصطناعية، المنطق المضبب، الخوارزميات الجينية، إذ تعد هذه الأنظمة فعالة في حل مسائل مختلفة إلا أن كل نظام يعاني من بعض المشكلات التي تقلل كفاءته، لذا تم دمج هذه الأنظمة مع بعض لتعطي نظاماً يستفيد من محاسن كل طريقة ويتعدى عن مساوئها.استعملنا في هذا البحث طريقة هجينة ناتجة من الجمع بين المنطق المضبب والشبكات العصبية، إذ استعمل المنطق المضبب لتضبيب بيانات التدريب والأوزان المستعملة في الشبكة العصبية وتسمى هذه الطريقة تضبيب الشبكات العصبية، الذي يعطي الشبكة قدرة أكبر على التعميم ويسرع من عملية التقارب، ولكن هذه الطريقة تعاني من مشكلة في تحديد عدد المجاميع المضببة والأوزان المضببة المثلى، إذ تستعمل أسلوب التجربة لتحديدها. لحل هذه المشكلة استعملت الخوارزمية الجينية لتحديد أفضل عدد من المجاميع المضببة وأفضل أوزان مضببة من خلال البحث ، مما يجعل الشبكة تتدرب بصورة أكفأ.


Article
The membership function and its role in Autonomous Vehicle Control

Authors: Sabreen Ali Hussein --- Hussein Attya Lafta
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 9 Pages: 2309-2301
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In our search we explained mean and roll of the membership function used to control the vehicle with fuzzy system . Autonomous vehicle suffers from problem of autonomous navigation because of uncertainty that is inherent of natural environments. Fuzzy logic has features that make it an adequate tool to address this problem to get vehicle steering angle

البحث يتضمن شرح مفصل عن كيفية توظيف دالة العضوية في السيطرة على مركبة تتحرك ذاتيا في البيئة الواقعية بكل ماتعانية من عدم وضوح باستخدام الانظمة المضببة وذلك من خلال التحكم بزاوية المقود

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

Arabic (2)

English (1)


Year
From To Submit

2014 (1)

2011 (2)