research centers


Search results: Found 17

Listing 1 - 10 of 17 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Data encryption Using Backpropagation Neural Network
تشفير البيانات باستخدام الشبكة العصبية ذات الإنتشار الخلفي

Author: Raid R. Al-nima رائد رافع النعمة
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2010 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 112-117
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this research is to build a ciphering technique by using artificial neural network to protect data against unauthorized access to the data being transferred.The encryption data includes three stages: first Stage :- Training a network by using backpropagation to obtain weights. Second Stage:- Encryption data by using the weights obtained from first stage and consider the weights of first layer as a public key. third Stage:- Decryption data by using the weights obtained from the first stage and consider the weights of second layer as a private key. The three stages are attained 100% success for data encryption process and data getting back process.This technique is similar to coding asymmetric, and have the ability of coding a group of data such as:- text, characters, numbers and waves. This work is executed by computer type P4 with whole equipments and Matlab language version 7.

يهدف البحث إلى بناء تقنية تشفير باستخدام الشبكة العصبية ذات الإنتشار الخلفي لغرض حماية البيانات من هجمات المتطفلين.تقنية التشفير المطروحة تتضمن ثلاثة مراحل: المرحلة الأولى:- تدريب البيانات باستخدام الشبكة العصبية ذات الإنتشار الخلفي للحصول على الأوزان. المرحلة الثانية:- تشفير البيانات عن طريق استخدام الأوزان المستخلصة من القسم الأول للشبكة العصبية (الأوزان الواقعة بين طبقة الإدخال والطبقة المخفية)، واعتبار هذه الأوزان المفتاح العام. المرحلة الثالثة:- فك تشفير البيانات باستخدام الأوزان المستخلصة من القسم الثاني للشبكة العصبية (الأوزان الواقعة بين الطبقة المخفية وطبقة الإخراج)، واعتبار هذه الأوزان المفتاح الخاص. حققت هذه التقنية نسبة نجاح وصلت إلى 100% عن تشفير البيانات وإعادتها إلى صيغتها الأصلية.تعتمد التقنية أسلوب التشفير غير التناظري، وهي لها القابلية على تشفير مجموعة من البيانات مثل: نص، حروف، أرقام و موجات. تم تنفيذ هذا العمل بواسطة حاسبة نوع بنتيوم 4 كاملة المواصفات والبرمجة كانت تحت نظام الماتلاب الإصدار 7.


Article
ADAPTIVE LEARNING RATE VERSUS RESILIENT BACKPROPAGATION FOR NUMERAL RECOGNITION
معدل سرعة تدريب متكيف بالمقارنة مع الارتداد العكسي المرن للشبكة العصبيةلتمييز الأعداد

Author: Muntaser Abdul-Wahed Salman منتصر عبد الواحد
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2008 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 94-105
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Two types of neural networks learning algorithms were created, trained, tested, and evaluated in an effort to find the appropriate neural network training method for use in numeral recognition problem. The purpose of this study was to compare the training speeds of two neural networks Backpropagation learning algorithms (Adaptive learning rate and Resilient) when exposed to ten number recognition data sets. Each algorithm was trained using ten data sets as a basic set (Boolean value), and a complex (noisy) set. The trials conducted indicated a significant difference between the two algorithms in the basic data set, with the Resilient training algorithm the neural network trained faster.The creation, training, and testing of each neural network was done using the MathWorks software package MATLAB which contains a “Neural Network Toolbox” that facilitates rapid creation, training, and testing of neural networks. MATLAB was chosen to use for learning algorithm development because this toolbox would save an enormous amount programming effort.

نوعين من طرق تدريب الشبكات العصبية تم استخدامهم ، تدريبهم ، فحصهم وتقييمهم في محاولة لايجادطريقة تدريب شبكة عصبية مناسبة لمشكلة تمييز الأرقام العشرية. الغرض من هذا البحث مقارنة سرعة تدريبAdaptive learning خوارزميات الشبكات العصبية ذات الارتداد العكسي التي تستخدم معدل سرعة تدريب متكيفعند تدريب شبكة عصبية لتمييز الأعداد العشرة Resilient مع تلك التي تستخدم معدل سرعة تدريب مرن rateللأرقام العربية. كل خوارزمية تم تدريبها باستخدام عشرة مجاميع من الأرقام العشرية numeral recognitionكمجموعة أساسية (تمثيل ثنائي) وكذلك مجموعة معقدة ( مشوشة) . الدراسة المشار إليها أثبتت وجود فرق واضح بينالطريقتين بالمجموعة الأساسية فضلا عن المشوشة حيث إن تدريب الشبكات العصبية لتمييز الأعداد باستخدام معدلأسرع لهذه المشكلة (تمييز الأعداد). Resilient سرعة تدريب مرنMathWorks إنشاء ، تدريب وفحص خوارزميات تدريب الشبكات العصبية تم باستخدام مجموعه برامجحيث يحتوي على صندوق أدوات الشبكات العصبية الذي سهل من عملية إنشاء وتدريب وفحص MATLAB الماتلابالشبكات العصبية واختصار بوقت وكلفة برمجة طرق التدريب لهذه الشبكات العصبية.


Article
AN AUTHENTICATION SYSTEM USING FINGERPRINT MINUTIAE EXTRACTION AND NEURAL NETWORK

Authors: Suzan Abdulla Mahmood --- Amera Ismail Melhum
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2010 Volume: 13 Issue: 4 Pages: 216-220
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Fingerprints have been the mostly used biometrics for human authentication, based on theminutiae or bifurcation. In this paper, the triangle shapes are used to extract features based onminutiae point. The features have been used as a set of descriptors for the fingerprint data. This setof descriptors is fed to the backpropagation neural network for the purpose of fingerprintrecognition. It is found that the process of preprocessing and the method of constructing geometricshapes has great effects on producing good results in the recognition rate.


Article
Back propagation Neural Network Proposed Algorithm to learn deaf a Computer Commands by Hand Gestures
خوارزمية مقترحة باستخدام تقنية الانتشار العكسي في الشبكات العصبية لتعليم الصم اوامر الحاسوب باستخدام لغة الايماء

Author: Azmi shawkat abdulbaki عزمي شوكت عبدالباقي
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2012 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 75-78
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Sign language Plays important role in activating the relation between people and computers , through the activation of the concept of hand movements and provide easier way for people with disabilities (deaf) to express what they want and replace it with their hands.This paper give the overview of proposed backpropagation neural network algorithm to construct a method to identify some of computer tools through hand sign (gesture).

تلعب لغة الاشارة دوراً مهما في تفعيل العلاقة بين الاشخاص والالة وذلك من خلال تفعيل بعض الاشارات اليدوية التي تؤدي الى توصيل فهماً اسهل للاشخاص الذين يعانون من مشكلة في السمع(الصم) ومحاولة ايصال المعبِّر للشخص المعاق مايريد قوله بالاشارة اليدوية بدلاً من الكلام. تركز هذه الورقة خوارزمية مقترحة باستخدام الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي لبناء طريقة مثالية لتعليم اوامر الحاسوب وتعليمها للصم باستخدام لغة الايماء وهي اللغة المثالية لتعليم الصم .


Article
The Application Of Artificial Neural Network To Detect The Position Of Human Face In Digital Image

Author: Salman AbdKadum
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2013 Volume: 1 Issue: 8 Pages: 1-10
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

One of the important parts in human face recognition is detecting face position. In this paper a implement face position detection experiment using (Artificial NeuralNetwork,ANN) to give outputs of human face number, position and dimension as found in a digital image. The system is trained using available ace samples. Quickprop algorithm and active learning method are used to speed the system training process up. And also indicate the comparison of the training time with standard Backpropagation algorithm and the training with Quickprop algorithm. The experiment is conducted using 200, 300 and 400 data. For each of the trainings, the iteration is stopped when the error value reaches 0.05. It is observed that the bigger number of the training data of the Quickprop algorithm causes significant increase in the training rate. Based on the resultsof the experiment with 14 files containing 273 face images, the face detection system gives 70.24% detection rate and 62 false positives.


Article
Neuro Controller For Time Varying Dynamical System.
مسيطر عصبي للأنظمة الديناميكية المتغبرة مع الزمن

Author: Yousif. I. Al-Mashhidiny يوسف إسماعيل محمد المشهداني
Journal: Anbar Journal of Engineering Sciences مجلة الأنبار للعلوم الهندسية ISSN: 19979428 Year: 2010 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 34-48
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

The feasibility of using an Artificial Neural Network (ANN) for controlling time- varying dynamical system is presented. The direct adjusting of neural controller by direct adaptive control (DAC) is available, by using the error between output of plant and desired input. The finite recurrent back propagation (FRBP) is used in the learning process, because the ability of this method to capture the nonlinearly and overcome the problem of time varying system. Hybrid controller structure used in this paper, where the parameters of classical controller are adjusted with time at specified freezing points for time varying dynamical system, and summed the outputs of two controllers and enter to the plant, identify of system by ANN to get the optimal initial condition for neuro controller.
A single channel for Spacecraft model is used as an example in this paper, satisfactory results are obtained, which explain the ability of recurrent neural network (RNN) to identify time varying dynamical system and overcome for all its problem and explain the ability of this structure of hybrid neuro controller to use with time varying dynamical system.

تعرض المقالة إمكانية الشبكات العصبية ذات التعليم العكسي بخاصية الإرجاع العكسي (R.P.N.N) في السيطرة على الأنظمة الديناميكية المتغيرة مع الزمن، وذلك من خلال استخدام أنظمة السيطرة المتكيفة المباشرة (Direct Adaptive Control) بواسطة استخدام مسيطر هجين (Hybrid Controller) يتكون من المسيطر التقليدي ومسيطر عصبي يكون بناءه من الشبكات ذات التعليم العكسي المحدد (FRBP Network) وذلك لإمكانية هذه الشبكات في العمل كمسيطر لهذه الأنظمة وذلك من خلال أعادة ضبط الأوزان بواسطة عملية تعليم الشبكة للحصول على درجة التقريب المطلوبة مبينة من خلالها إمكانية هذة الشبكات على التغلب على أهم مشاكل تعريف المنظومات اللاخطية الديناميكية المتغيرة مع الزمن في عدم وجود دالة انتقالية تعرف سلوك النظام مع الزمن. المثال المستخدم في هذه المقالة هو أحد قنوات الحركة في المركبة الفضائية، تم الحصول على نتائج تؤكد أمكانية استخدام هذا الأنموذج في السيطرة على الأنظمة الديناميكية المتغيرة مع الزمن حيث تم عرض نتائج التعريف للمنظومة ونتائج المسيطر العصبي الهجين مقارنة مع نتائج المسيطر التقليدي.


Article
Evaluation of the Acceptance of the Hot Mix Asphalt Paving Mixture Using Backpropagation Artificial Neural Network
تقييم القبول لمزيج التبليط الإسفلتي الحار باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية ذات ألانتشار الخلفي

Author: Mohammed Y. Taha أ.م.د. محمد ياسين طه
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2011 Volume: 19 Issue: 2 Pages: 40-54
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The asphalt content in hot mix asphalt paving mixture is a key factor in producing quality pavements. In recent years, the artificial neural networks approach has attracted wide attention and found a growing number of pavement applications. This paper explores the feasibility of using the backpropagation artificial neural network with sigmoid function as activation function by MATLAB 7.8 software to determine the acceptability of the hot mix asphalt paving mixtures based on the percent of asphalt content and aggregate gradation using their Marshall properties. Several networks architectures, using two hidden layers with different numbers of nodes, are tested to obtained the best results. The results showed that the network ( 10-20-10-3) had the best performance, and this network can be used as appropriated method for determining the asphalt content and aggregate gradation acceptability of hot mix asphalt paving mixture. This work concludes that the artificial neural network is a good method which can reduce the time consumed and can be used as a tool in evaluating the hot mix asphalt paving mixtures

الخلاصة المحتوى الإسفلتي في المزيج الإسفلتي الحار هو عامل رئيسي في تحديد نوعية جودة التبليط. استقطبت الشبكات العصبية الاصطناعية خلال السنوات الأخيرة كمنهج اهتماما واسعا وشهدت إقبالا متزايدا في تطبيقات التبليط . إن هذه الورقة تبحث في جدوى استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الانتشار الخلفي مع الدالة الأسية (sigmoid) كدالة تنشيط وباستخدام برنامج MATLAB لتحديد صلاحية قبول المزيج الإسفلتي الحار باستخدام خواص مارشال له واعتمادا على إيجاد نسبة المحتوى الإسفلتي وتدرج الركام. ولهذا الغرض تم فحص هياكل للشبكات ذات طبقتين مخفيتين وبأعداد مختلفة من العقد لتحديد أفضلها. أظهرت النتائج إن الشبكة( 3-10-20-10){ 10 مدخلات، 20 عصبون في الطبقة المخفية الأولى، 10 عصبونات في الطبقة المخفية الثانية و3 مخرجات} هي الأفضل أداءا. وهذه الشبكة يمكن استخدامها كطريقة مناسبة لتحديد صلاحية نسب المحتوى الإسفلتي وتدرج الركام المقبولة في المزيج الإسفلتي الحار. أستنتج من هذا العمل إن الشبكات العصبية الاصطناعية طريقة جيدة لتقليل الوقت المستهلك ويمكن استخدامها كوسيلة لتقييم مزجات التبليط الإسفلتي الحار.


Article
Face Localization Using Backpropagation
تعريب الوجه باستخدام ال Backpropagation

Author: Abdul Bassut Kadhim shuker
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 1-17
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

There is more than one type of neural net uses to classify complex pattern (face), and it isrepresent very suitable technique for face localization. We present backpropagation neuralnetwork-based face localization system. Face localization in image is a two class (face, nonface)and it is represent very an important first step for many systems ranging from supervision tohuman computer interface because of the computational model of face. The proposed systemconsist of two subsystem ,first subsystem is preprocessing operations on image to make itsmooth and make next operation (training patterns in backpropagation neural net )easy aspossible .Second subsystem is classifying the patterns produced by the preprocessing stageconsists showing the patterns(an image) to backpropagation neural net to localize the face in animage .

عملية تحديد الوجه هي الخطوة الاولى والمهمة في منظومة متكاملة لتتميز الوجه بالإضافة إلى مجوعة الانظمة الهامة التي تعتمد عليها ،مثل انظمة المراقبة والتعداد الى وجهة بين المستخدم والحاسب .كذلك يعتبر من المنظومات الغير قابلة للتطفل لدرجة كبيرة .بسبب اسلوب البناء المتوازي وكفاءة العمليات الحسابية للشبكات العصبية الاصطناعية فقد اصبح استخدامها في معالجة الصور شائعا جدا ،تم في النظام المقترح تصميم نظام متكامل لتخصيص الوجه في الصورة , يعتمد النظام المقترح على مجموعة عمليات معالجة مسبقة ،حيث تعتبر المشكلة الاكبر في عملية التدريب في الشبكات العصبية هي هل تحتوي المتجهات الناتجة من عمليات المعالجة المسبقة على معلومات كافية تمكن الشبكة من القدرة على التدريب على نماذج صور الوجه بصورة ناجحة . تم استخدام اكثر من مرشح والمقارنة بين هذه المرشحات لغرض الحصول المرشح الذي يجعل الصورة تحتوي على اكبر قدر من المعلومات يتم ادخالها الى الشبكة العصبية لغرض التدريب الناجح .بعد الحصول على معلومات من الصورة (خاصة المنطقة التي تحتوي العينيين والحاجبين والفم ) يتم ادخال المعلومات الى شبكة عصبية كفؤة لغرض التمييز


Article
Benign and Malignant of Breast Tumors Classification by Backpropagation Neural networks

Author: Ziad M. Abood
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 13-20
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

The study is based on research into the improvement of a breast cancer screening system that can be used by cytologists to differentiate between benign and malignant types using images that are typical of those currently interpreted by cytologists world-wide. The approach is considered based on features vector which is composed of Euclidian geometric parameters such as the object perimeter, area and infill coefficient in segmented cells of optical images of breast. The aim of study to create a system for classification of breast cancer, which is used by professional cytology of separation between benign and malignant cases. Medical images were analyzing used a global scale and widespread. The method used in the study based on a number of factors such as Euclidean engineering parameters, diameter, space and filling factor for cells withheld images from the visual images of the breast, and then depending on the rating of backpropagation neural networks.

تهدف هذه الدراسة إلى بناء أنظمة تمييز سرطان الثدي والتي تستخدم من قبل مختصي علم الخلية للفصل بين الحالات الحميدة والخبيثة. ويتم ذلك بتحليل الصور الطبية المستخدمة على نطاق عالمي واسع. ان الطريقة المستخدمة في البحث تستند إلى عدد من العوامل الهندسية الإقليدية مثل المحيط والمساحة وعامل الملئ لصور الخلايا المستقطعة من الصور البصرية للثدي، ومن ثم التصنيف اعتماداً على الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي.


Article
Hybrid Approach of Prediction Daily Maximum and Minimum Air Temperature for Baghdad City by Used Artificial Neural Network and Simulated Annealing

Author: Hind Saleem Ibrahim Harba
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 1C Pages: 591-599
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Temperature predicting is the utilization to forecast the condition of the temperature for an upcoming date for a given area. Temperature predictions are done by gathering quantitative data in regard to the current state of the atmosphere. In this study, a proposed hybrid method to predication the daily maximum and minimum air temperature of Baghdad city which combines standard backpropagation with simulated annealing (SA). Simulated Annealing Algorithm are used for weights optimization for recurrent multi-layer neural network system. Experimental tests had been implemented using the data of maximum and minimum air temperature for month of July of Baghdad city that got from local records of Iraqi Meteorological Organization and Seismology (IMOS) in period between 2010 to 2016. The results show that the proposed hybrid method got a high accuracy prediction results that reach nearly from real temperature records of desired year.

Listing 1 - 10 of 17 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (17)


Language

English (16)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2017 (3)

2014 (2)

2013 (2)

More...