research centers


Search results: Found 75

Listing 1 - 10 of 75 << page
of 8
>>
Sort by

Article
Using Gradient Projection approach in estimating The parameters of AR(2) Model
استخدام اسلوب الاسقاط المنحدر ( Gradient Projection ) في تقدير معلمات الانموذج AR (2)

Author: Husam Najem Al-Bayati حسام نجم البياتي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2007 Issue: 21 Pages: 82-92
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Many of estimation Methods in Time Series study such as Box- Jenkins Models which represented with Exact and approximate maximum likelihood Estimators and ordinary least squares estimators are used. In our research , non-linear programming methods such as Gradient Projection approach is considered. The estimators of AR(2) model by using the suggested method with application are found.

هناك العديد من طرائق التقدير قد تم استخدامها في مجال السلاسل الزمنية وبالاخص لنماذج بوكس-جنيكنر والتي تتمثل بمقدرات الامكان الاعظم (MLE) المضبوطة (exact) والتقريبية (approx.) وايضاً مقدرات المربعات الصغرى الاعتيادية (ols) وغيرها. وفي بحثنا هذا تم التعامل مع احد طرائق البرمجة غير الخطية وهي طريقة الاسقاط المنحدر (Gradient Projection) وتوظيفها لايجاد مقدرات نموذج الانحدار الذاتي من الرتبة الثانية AR(2). وتم الحصول على نتائج مقبولة من خلال التطبيق.


Article
A New Hybrid Conjugate Gradient Method with Guaranteed Descent for Unconstraint Optimization

Author: Basim A. Hassan
Journal: Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية ISSN: 1814635X Year: 2017 Volume: 28 Issue: 3 Pages: 193-199
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The unconstrained optimization problem can be solving by using the conjugate gradientmethod. In this paper, we suggest new hybrid nonlinear conjugate gradient methods, whichhave the descent at every iteration and globally convergence properties under certainconditions. It can be seen clearly that new hybrid method are efficient for the given testproblems depending on their numerical results.


Article
A Modified Spectral Methods for Large-Scale UnconStrained

Authors: Basim A. Hassan --- Haneen A. Alashoor
Journal: Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية ISSN: 1814635X Year: 2018 Volume: 29 Issue: 1 Pages: 127-132
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

A modified spectral methods for solving unconstrained optimization problems based on the formulae are derived which are given in [4, 5]. The proposed methods satisfied the descent condition. Moreover, we prove that the new spectral methods are globally convergent. The Numerical results show that the proposed methods effective by comparing with the FR- meth-od.

اشتقاق الطرائق الطيفية المطورة لحل مسائل الامثلية غير المقيدة معتمدة على صيغ الذي معطى في .[4,5]الطرائق الطيفية المقترحة تحقق شرط الانحدار .بالإضافة الى ذلك تم أثبات التقارب الشامل للطرق الطيفية الجديدة. وقد أظهرت النتائج العددية فعالية الطرق المقترحة مقارنةُ بطريقة - FR.


Article
A New sufficient descent Conjugate Gradient Method for Nonlinear Optimization

Authors: Dr. Basim A. Hassan --- Omer M. Esmaeel
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2014 Volume: 14 Issue: 26 Pages: 12-24
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a new conjugate gradient method based on exact step size which produces sufficient descent search direction at every iteration is introduced. We prove its global convergence, and give some results to illustrate its efficiency by comparing with the Polak and Ribiere method.


Article
Derivative of an image that corrupted by additive noise
اشتقاق صورةِ أفسدتْ بضوضاءِ مضافِة

Author: Suhad. A. Hamdan سهاد عبد الكريم حمدان
Journal: Iraqi Journal of Physics المجلة العراقية للفيزياء ISSN: 20704003 Year: 2014 Volume: 12 Issue: 23 Pages: 30-35
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper the behavior of the quality of the gradient that implemented on an image as a function of noise error is presented. The cross correlation coefficient (ccc) between the derivative of the original image before and after introducing noise error shows dramatic decline compared with the corresponding images before taking derivatives. Mathematical equations have been constructed to control the relation between (ccc) and the noise parameter.

في هذه البحث، سلوك نوعية الميل الذي طبّق على صورة مشوبة بالضوضاء مقدّمة. معامل الإرتباط المتقاطع بين إشتقاق الصورة الأصلية قبل وبعد اضافة الضوضاء لاحظنا هبوط مثير في المشتقة مقارن بمعامل الإرتباط المتقاطع بين الصورة الأصلية والصورة بعد الحصول على خطأ ضوضاء. من هذه النتائج معادلات رياضية بنيت التي ربطت بين معامل الإرتباط المتقاطع ومعاملات الضوضاء.


Article
Modified new conjugate gradient method for Unconstrained Optimization
تطوير طريقة جديدة للتدرج المترافق في الامثلية اللامقيدة

Loading...
Loading...
Abstract

The current paper modified method of conjugate gradient for solving problems of unconstrained optimization. The modified method convergence is achieved by assuming some hypotheses. The statistical results demonstrate that the modified method is efficient for solving problems of Unconstrained Nonlinear Optimization in comparison with methods FR and HS.

في البحث الحالي تم تطوير طريقة جديدة للتدرج المترافق لحل مشاكل الامثلية الغير المقيد. تم تحقيق التقارب للطريقة المطورة الجديد من خلال افتراض بعض الفرضيات. توضح النتائج العددية أن الطريقة المطورة الجديدة فعالة في حل مسائل الامثلية الغير مقيدة الخطية مقارنةً بالطرق لـ FR و HS.


Article
Using nonlinear autoregressive neural network for estimation daily evaporation: a comparison of neural networks with different algorithms
أستخدام شبكة الارتباط الذاتي الغیر خطي العصبیة في تقدیر التبخر الیومي: ومقارنتها مع شبكات عصبیة بخوارزمیات مختلفة

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractIn this research a model of Dynamic NN(NARX) was applied to estimate the daily Evaporation of Mosul cityusing certain climate parameters(the maximum and the minimum temperature ,rain ,relative humidity ,windspeed and the sun shine )for any day in the year , and comparison for Static NN like FFBPNN, CFBPNN . Eachof these networks has two architecture: an architecture with four layers and five cells in hidden layers from onehand, and an architecture with five layers and five cells in the hidden layers from the other.Different algorithm were used for the training like: Levenberg-Marquardt algorithm (LM), Quasi-Newtonalgorithm (BFGS), Conjugate Gradient algorithm (CFG), Gradient Descent algorithm (GD) and GradientDescent with Momentum algorithm (GDM). Data was obtained from the forecast Directorate in AlRashedeyyahdistrict in Nineveh Province for the period (1995-2008) and used in the research. Data of ten years for the period(1995-2004)was employed to develop the models and the data of four years was used to evaluate the models andto compare their outputs with the data measured for the period(2005-2008). Moreover; determination coefficientR_square (R2) and the Root Mean Square Error ( RMSE) methods were used to estimate the level ofcorrespondence for the measured data and NN outputs to select the best prediction model from the modelsapplied.Results showed that the NARX with(LM) algorithm is efficient in improving a prediction model to estimate thedaily Evaporation as the value of coefficient estimation was 0.99, and this is considered the best and the fastestalgorithm if temperature, rain, relative humidity ,wind speed and sunshine data available for any day in the year

الملخص: تــم فـي هـذا البحــث تطبیـق انمـوذج الشــبكة العصـبیة الدینامیكیـة اللاخطیـةNN Dynamic المتمثلـة بشـبكة Autoregressive Nonlinear(NARX) لتقدیر التبخرالیومي لمدینة الموصل بدلالـة بعـض المعلمـات المناخیـة (درجـة الحـرارة العظمـى والصـغرى، الامطـار، الرطوبـة النسـبیة،سرعة الریاح و الاشعاع الشمسي ) لاي یوم من السنة ومقارنتها مع الشبكات العصبیة الساكنة NN Static: مثـل شـبكة الانتشـار العكسـي للخطـا(FFBPNN)Propagation Back Forward Feed، وشـبكة التتـابع (شـبكة انشـار عكسـي بـروابط اضـافیة) Back Forward-Cascade(CFBPNN) Propagation، ولكل شـبكة معمـاریتین : معماریـة بــ(4) طبقـات و(5) خلایـا فـي الطبقـات الخفیـة، ومعماریـة بــ (5) طبقـات و (5) خلایا في الطبقات الخفیة. تم استخدام خوارزمیات مختلفة للتدریب كخوارزمیة لـیفن بیـرك مـاركودت (LM)، خوارزمیـة نیـوتن (BFGS)، خوارزمیـة المیـل الصـرفیة (CFG )،خوارزمیة الانحدار التدریجي (GD) وخوارزمیة الانحدار التدریجي المعجل (GDM). استخدمت البیانات الماخوذة مـن محطـة الانـواء الجویـة فـيمنطقــة الرشــیدیة / محافظــة نینــوى للفتــرة مــن(1995-2008 ) حیــث اســتخدمت بیانــات (10) اعــوام لتطــویر النمــاذج وللفتــرة مــن (1995-2004)و بیانـات اربعـة اعـوام لتقیـیم النمـاذج ومقارنــة مخرجاتهـا مـع البیانـات المقاسـة وللفتـرة مــن(2005-2008)، كمـا اسـتخدمت مقــاییس معامـل التحدیــد(R2 square_R coefficient determination)، جـذر متوسـط مربـع الاخطـاء (RMSE Error Square Mean Root) فـي الحكـم علـىمدى تطابق البیانات المقاسة ومخرجات الشبكات العصبیة لاختیار افضل نموذج تنبؤي من بین النماذج المطبقـة، بینـت النتـائج ان شـبكة NARXوبخوارزمیة (LM) ذات كفاءة في تحسین نموذجتنبـؤي لتقـدیر التبخر الیـومي حیـث وصـلت قیمـة معامـل التحدیـد الـى (99.0 ) و هـي افضـل واسـرعخوارزمیة اذا ما توفرت درجات حرارة الامطار، الرطوبة النسبیة، سرعة الریاح والاشعاع الشمسي لاي یوم من ایام السنة. الكلمات المفتاحیة : الشبكات الساكنة، الشبكات الدینامیكیة، الانحدار التدریجي ، الانحدار التدریجي المعجل، المیل الصرفیة ، خوارزمیة نیوتن،خوارزمیة لیفن بیرك ماركودت


Article
Edge Detection Using Scaled Conjugate Gradient Algorithm in Back propagation Neural Network
اكتشاف حافات الصور باستخدام خوارزمية متقارنة التدرج المقيسة في شبكات الانتشار العكسية العصبية

Authors: Walaa M. Khalaf --- Mohammed Ali Tawfeeq --- Kadhum Al-Majdi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 2 Part (A) Engineering Pages: 385-395
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduces a proposed method based on a backpropagation artificial neural network using Scaled Conjugate Gradient (SCG) training algorithm so as to gain the edges of any image. A new training image model is suggested to train this artificial neural network, then using this network to find the edges of any image. Computer experiments are carried out for extracting edge information from real images; the results presented are compared with those from classical edge detection methods like Canny. Using this new method does not need to tune any parameter to find the edge of any image, as well as using this method the false edges is reduced.

هذا البحث يقدم طريقة حديثة تعتمد على شبكات الانتشار العكسي العصبية التي تستخدم في تدريبها خوارزمية متقارنة التدرج المقيسة (SCG) للحصول على حافات أي صورة. تم اقتراح نموذج صورة جديد لتدريب الشبكة العصبية الصناعية لتمكين استخدام هذه الشبكة لاحقاً لأيجاد الحافات لأي صورة. التجارب نفذت لفصل معلومات الحافة من صور حقيقية، وهذه النتائج قورنت مع نتائج الطرق التقليدية مثل كاني. ان استخدام هذه الطريقة لا يحتاج لتنغيم اي معاملات لأيجاد حافات أي صورة، فضلاً عن انها تقلل عدد الحافات الكاذبة.


Article
A Method For Detect Forgery from Images
طريقة لكشف التزوير من الصور

Authors: Hanaa Mohsin Ahmed --- Sabaa Rakan Salim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 2 Part (B) Scientific Pages: 259-272
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Due to the availability of many image editing and processing tools, it is possible to easily change the information represented by a digital paintings without leaving any obvious traces of tampering, which led to the problem of verification image. These issues of multimedia security have led to the development of several approaches to tampering detection. Digital image forensic is a branch that deals with the identity and authenticity of the images. The proposed system is the Verification system for paintings. Where the Verification system used non-blind passive image forensic, and that it has been achieved by using fuzzy gradient based image reconstruction, which is able to detect all types of forgery (Splicing, Image Retouching, Geometrical Transformation, Copy Move Attack, other type) and also able to compute forgery ratio as percentage.This methodology has its application in a context where the source image is available.The experimental results show that the algorithm can effectively locate the tampered area in multi block size 4X4 of any type, and using fuzzy process is obtained a good result to reduce time consuming for solving image reconstruction and also enhancement reconstruction image .

نظرا لتوفير العديد من برامج تحرير الصور وادوات معالجتها ,اصبح من الممكن التغير بسهوله على المعلومات التي تحملها اللوحات دون ترك اي اثار واضحه عليها جراء العبث بها والتي ادت الي مشكله التحقق من الصور. ومما ادت هذه القضايا امن الوسائط المتعدده في تطوير طرق الكشف عن التلاعب. الطب العدلي الالكتروني هو الفرع الذي يتعامل مع الهوية والأصالة في الصور والذي يهدف الى كشف العبث في الصور الرقميه .النظام المقترح هو نظام تحقيق للوحات الفنيه حيث يستخدم طريقة (non-blind passive image forensic) والتي تحققت باستخدام ، إعادة بناء الصورة على أساس التدرج غامض، التي تهدف الى كشف جميع انواع التزوير (التحويل الهندسي، اعادة لمس الصورة، الربط، هجوم نقل نسخة، وغيرها) وايضا القدرة على حساب نسبة التزوير كنسبة مئوية، واظهر النتائج التجريبية أن النظام المقترح يحقق دقة 100٪ للكشف عن جميع انواع التزوير، مع القدرة على تحسين الصورة.


Article
Two Modified Spectral Conjugate Gradient methods for Optimization
طريقتان متطورتان من طرائق التدرج المترافق الطيفية في الأمثلية

Author: Osama Mohammed Taher Wais
Journal: College Of Basic Education Researches Journal مجلة ابحاث كلية التربية الاساسية ISSN: 19927452 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 4 Pages: 533-553
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents two modified spectral conjugate gradient methods which are designed for solving nonlinear unconstrained optimization problems. The presented methods have sufficient descent properties . We prove that the methods is globally convergent. Experimental results indicate that the new proposed methods more efficient than the Dai and Yuan - method .

في هذا البحث تم استحداث طريقتين جديدتين من طرائق التدرج المترافق الطيفية لحل مسائل الأمثلية اللاخطية وغير المقيدة. تمتلك الطرائق المقدمة خصائص الانحدار الكافي . كما تم اثبات التقارب الشامل للطرائق . النتائج العددية أثبتت كفاءة الطريقتين مقارنة بطريقة داي –يوان.

Listing 1 - 10 of 75 << page
of 8
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (75)


Language

English (64)

Arabic (7)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2019 (8)

2018 (15)

2017 (10)

2016 (8)

2015 (4)

More...