research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Modified Training Method For Feedforward Neural Networks And Its Application in 4-Link Scara Robot Identification

Authors: Dina A. Abdul Kadeer --- Kais Said Ismail --- Nadia A. Shiltagh
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 5 Pages: 1335-1344
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research the results of applying Artificial Neural Networks with modified activation function to perform the online and offline identification of four Degrees of Freedom (4-DOF) Selective Compliance Assembly Robot Arm (SCARA) manipulator robot will be described. The proposed model of identification strategy consists of a feed-forward neural network with a modified activation function that operates in parallel with the SCARA robot model. Feed-Forward Neural Networks (FFNN) which have been trained online and offline have been used, without requiring any previous knowledge about the system to be identified. The activation function that is used in the hidden layer in FFNN is a modified version of the wavelet function. This approach has been performed very successfully, with better results obtained with the FFNN with modified wavelet activation function (FFMW) when compared with classic FFNN with Sigmoid activation function (FFS) .One can notice from the simulation that the FFMW can be capable of identifying the 4-Links of SCARA robot more efficiently than the classic FFS

في هذا البحث نتائج تطبيق الشبكات العصبية الصناعية ذات الدالة المحفزة المطورة لتعرف على أداء الروبوت المكون من أربع درجات من الحرية (4 - DoF) لذراع الروبوت (SCARA) سيتم وصفها. النموذج المقترح لإستراتجية التعرف يتكون من شبكة التغذية العصبية ذات الدالة المطورة التي تعمل بالتوازي مع نموذج الروبوت SCARA. تم تدريب الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية (FFNN) على الروبوت ، دون الحاجة إلى أي معرفة سابقة عن النظام المراد التعرف علية.الدالة المحفزة المستخدمة في الطبقة المخفية من الشبكات العصبية الأمامية هي نسخة مطورة من دالة الموجات. وقد نفذ هذا التحوير بنجاح كبير ، مع الحصول على نتائج أفضل عند استخدام FFNN ذات الدالة المحفزة المطورة (FFMW) بالمقارنة مع FFNN الكلاسيكية . من خلال النتائج من الممكن ملاحظة أن FFMW قادرة على تحديد 4 - روابط الى الروبوت نوع SCARA أكثر كفاءة من الشبكات العصبية ذات الدالة المحفزة من نوع Sigmoid


Article
Fingerprint and Iris Fusion for personal Identification

Authors: Nora Omran Alkaam --- Amir S. Almallah
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2015 Volume: 7 Issue: 1 اللغة الانكليزية Pages: 1-14
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

A variety of researches Dealt with the fusion of multi-biometrics for identification in different ways and Showed different results. This paper presents novel study on fusion strategies for personal identification using fingerprint and iris biometrics. The purpose of our paper is to investigate whether the integration of iris and fingerprint biometrics can achieve performance that may not be possible using a single biometric technology. We propose to use two activation function wavelet neural network for feature extraction and identification process after segments the fingerprint image into 16 blocks with (128*128) dimensions and segments the iris image into 32 blocks with (128*128) dimensions. The proposed method in this paper involves three steps. First reduced image size using wavelet packet 1-level decomposition , second feature extraction using two activation function wavelet neural network and identification using trained data and correlation for fingerprint and iris separately and finally fusion fingerprint and iris match scores to get the finally score for each person.

تناولت العديد من الابحاث موضوع اندماج القياسات الحيوية لاستخدامها في كشف الهويةواظهرت نتائج مختلفة ,يقدم هذا البحث دراسة جديدة حول الموضوع باستخدام بصمة الاصبع وقزحية العين .الغرض من هذا البحث هو التحقق في ما اذا كان التكامل بين بصمة الاصبع والقزحية ممكن ان يحقق اداء لا يتم باستخدام تقنيةالقياس الحيوي المنفرد. تم اقتراح استخدام دالتي تفعيل لشبكات المويجات لاستخلاص المميزات بعد تجزئة صورة بصمة الاصبع الى (16) جزء وتجزئة صورة القزحية الى (32) جزء وان ابعاد الصور قبل التجزئة (128*128).ان الطريقة المقترحة في هذا البحث تتضمن ثلاث خطوات:الخطوة الاولى تقليل حجم الصورة باستخدام حزمة المويجة , الخطوة الثانية استخلاص المميزات باستخدام دالتي تفعيل لشبكات المويجات وكشف الهوية باستخدام طريقة التطابق ,والخطوة الاخيرة الاندماج بين بصمة الاصبع والقزحية للتوصل الى النتيجة النهائية لكل شخص.


Article
Complete Neural Network on a Single FPGA Chip
بناء شبكة عصبية باستخدام FPGA واحدة

Author: Dhafer R. Zaghar ظافر رافع زغير
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2010 Volume: 14 Issue: 3 Pages: 53-69
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a hardware implementation approach for Neural Networks (NNs) on a Programmable System-On-Chip. This is an intrinsic online evolution system that can be genetically evolved and adapted to change in input data patterns dynamically without any need for multiple Field Programmable Gate Array (FPGA) reconfigurations to accommodate various network structure/parameter changes. This will remove a considerable bottleneck for performance.The hardware implementation of NN using FPGA has two main problems. First it is required a large cost because it has a large number of multipliers, lock up tables (LUTs) and adders. Second the additional error that generate from the truncation of numbers when each value in software has minimum 64-bit while it has in hardware maximum 16-bit.This paper discusses combinations methods to reduce the cost and increase the speed of NN and propose a novel approaches to removes a considerable bottleneck and reduce the cost of a NN to plausible range under FPGA hardware.

هذا البحث يناقش اساليب البناء المادي (hardware implementation) للشبكات المخيه (Neural Networks) باستخدام اسلوب بناء النظام في قطعه واحده قابله للبرمجه (Programmable System-On-Chip). وهذا الاسلوب يعطي نظام مرن و قابل للتعديل دون الحاجه الى عدة قطع من مصفوفة البوابات الواسعه القابله للبرمجه (FPGA) و هذا بدوره يؤدي الى ازالة معظم العقبات التي تقلل من كفاءه النظام. ان اسلوب البناء المادي للشبكات المخيه باستخدام مصفوفة البوابات الواسعه القابله للبرمجه يملك مشكلتان اساسيتان الاولى انه يتطلب حجم كبير بسبب العدد الكبير من وحدات الضرب و الجدوله و الجمع. اما المشكله الثانيه فهي نسبه الخطأ الكبيره التي تنتج من عمليه تقليص سعه الرقم و التي تتمثل ب 64 خانه على الاقل في حالة البرامجيات ولكنها في حالة البناء المادي لا تتعدى 16 خانه. ان هذا البحث سيناقش طرق مركبه لتقليل الكلفه و زيادة السرعة للشبكات المخيه لغرض ازالة العقبات و تقليص حجمها بحيث تصبح ذات حجم يمكن بناءه في قطعة واحده من مصفوفه البوابات الواسعه القابله للبرمجه.


Article
Influence Activation Function in Approximate Periodic Functions Using Neural Networks
تأثير دالة الاستثارة في تقريب الدوال الدورية باستخدام الشبكات العصبية

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this paper is to design fast neural networks to approximate periodic functions, that is, design a fully connected networks contains links between all nodes in adjacent layers which can speed up the approximation times, reduce approximation failures, and increase possibility of obtaining the globally optimal approximation. We training suggested network by Levenberg-Marquardt training algorithm then speeding suggested networks bychoosingmost activation function (transferfunction) which having a very fast convergence rate for reasonable size networks. In all algorithms, the gradient of the performance function (energy function) is used to determine how to adjust the weights such that the performance function is minimized, where the back propagation algorithm has been used to increase the speed of training.

الهدف من هذا البحث هو تصميم شبكات عصبية مسرعة كطريقة لتقريب الدوال الدورية وهذا يعني تصميم شبكات مرتبطة بالكامل تتضمن روابط بين كل العقد في الطبقات المتجاورة و التي تستطيع تعجيل زمن التقريب , تقليل حالات الإخفاق , الفشل و زيادة احتمالية الحصول على التقريب المثالي الرئيسي , دربنا الشبكات المقترحة بطريقة ﻟﻴﭬنبرﻙ- ماركواردت و من ثم تسريع الشبكات المقترحة من خلال اختيار أفضل دالة استثارة ( دالة انتقال )إذ أن بعضها يمتلك نسبة تقارب سريعة جدا لشبكات ذي إحجام معقولة, في كل تلك الخوارزميات استخدمنا ميلَ دالةِ الأداءَ (دالة الطاقةِ) لتَحديد كيفية تَعديل الأوزانِ من خلال تصغير دالةِ الأداءَ ، إذ استخدمت خوارزميةِ الانتشار المرتد لزيَاْدَة سرعةِ التدريب.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

Arabic and English (2)

English (2)


Year
From To Submit

2015 (1)

2014 (1)

2011 (1)

2010 (1)