research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Comparison of a Classifier Performance Testing Methods: Support Vector Machine Classifier on Mammogram Images Classification

Author: Sura Jasim Mohammed
Journal: Journal of Kufa for Mathematics and Computer مجلة الكوفة للرياضيات والحاسوب ISSN: 11712076 Year: 2019 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 8-12
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper compares between testing performance methods of classifier algorithm on a standard database of mammogram images. Mammographic interchange society dataset (MIAS) is used in this work. For classifying these images tumors a multiclass support vector machine (SVM) classifier is used. Evaluating this classifier accuracy for classifying the mammogram tumors into the malignant, benign or normal case is done using two evaluating classifier methods that are a hold-out method and one of the cross-validation methods. Then selecting the better test method depending on the obtained classifier accuracy and the running time consumed with each method. The classifier accuracy, training time and the classification time are considered for comparison purpose


Article
3-D Map Producing for Groundwater Level using Kriging Interpolation Method
إنتاج خارطة ثلاثية الابعاد لمناسيب المياه الجوفية بأستخدام تقنية التخمين الإحصائي (الكريكنك)

Authors: Alaa Soud Mahdi علاء سعود مهدي --- Hussein Alwan Mahdi حسين علوان مهدي --- Rusul Khalid Tahir رسل خالد طاهر
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 12 Pages: 1647-1660
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Groundwater is one of the main water resources in the arid and semi arid areas. Due to increasing demand for water in different purposes these resource management is very important. Prediction of groundwater depth and elevation is useful for management of the scarce water resources.The application of the spatial statistical technique (kriging) is used in this study as estimation method, The data set consists of groundwater levels measured at about 43 wells were selected in the studied area in May 2010, in an area (1350) 〖km〗^2 a part of Baghdad City. With the use of measured elevations of the water table, experimental semivariograms were fitted into many models as linear, spherical, exponential and Gaussian semivariogram. The finally selected models were used to estimate groundwater levels and estimation variance (which express the accuracy of the estimated groundwater levels) to develop corresponding contour maps.

تعتبرالمياه الجوفية من أهم موارد المياه البديلة في المناطق الجافة وشبه الجافة، ونظرا للطلب المتزايد على المياه في أغراض مختلفة فإن إدارة هذه الموارد مهمة جدا لكافة الاستخدامات المدنية والزراعية. وعليه فإن التنبؤ بعمق المياه الجوفية وارتفاعها عن السطح مفيد لإدارة تلك الموارد .تم في هذا البحث تطبيق تقنية التخمين الاحصائي الكريكنك (kriging) في التخمين المكاني لمنسوب المياه الجوفية. اخذت مجموعة بيانات لمنسوب المياه الجوفية المقاسة حقليا من 43 بئر مختارة في شهر الخامس 2010 في منطقة الدراسة لمساحة 1350 كم مربع لجزء من مدينة بغداد. تم عمل تقريب ملائم (fitted) لعدة نماذج من (semivariograms) منها (Linear, Spherical, Gaussian and Exponential) وبعد إجراء الاختبارات لعدة نماذج تم أختيار النموذج النهائي من هذه النماذج لتخمبن مستوي المياه الجوفية في المنطقة وكذلك مقدار التباين ( الذي يعبر عن دقة التخمين في منسوب المياه الجوفية ) ورسم خارطة كنتورية لمنسوب المياه الجوفية.


Article
مقارنة تقنيات الاستيفاء المكاني لخرائط مناسيب المياه الجوفية في قضاء تلعفر باستخدام نظم المعلومات الجغرافية GIS

Author: أ.د. علي عبد عباس العزاوي
Journal: Journal of Kirkuk University Humanity Studies مجلة جامعة كركوك للدراسات الانسانية ISSN: 19921179 Year: 2019 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 226-244
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

Groundwater is one of the most important alternative water resources for civil and agricultural uses in arid and semi-arid regions, due to the increasing demand for domestic and agricultural uses. Therefore, groundwater forecasting is useful for managing the size, level, planning and maintenance of agricultural development. In this study, three geostatistics methods were compared. A dataset of the measured water level of 75 selected wells was selected in the fourth month of 2013 in Tal Afar for an area of 4596 km2, to choose the best method for producing the most accurate numerical map of groundwater (GWT). .Spatial Interpolation Techniques have been applied in three ways (kriging, IDW, and RBF) for spatial interpolation of groundwater. Several models of semivariograms (Spherical, Gaussian, Invers Multiquadric, Exponential) were performed and after testing for several models, the final model was selected to estimate groundwater levels in the area and the amount of variance (which expresses the accuracy of the water level estimation) Groundwater), and the best method of prediction was determined based on Cross-Validation technique. RMSE is the best model, and RBF is best used to create an Interpolation Map because it has a lower error ratio compared to the results of kriging (IDW). The above methods were implemented using ArcGIS 10.3.Keywords: spatial statistics, groundwater levels, cross-validation (IDW), (RBF), Kriging, ArcGIS 10.3

تعد المياه الجوفية من أهم موارد المياه البديلة للاستخدامات المدنية والزراعية في المناطق الجافة وشبه الجافة، نظرا للطلب المتزايد عليه للاستعمالات المنزلية والزراعية وعليه فإن التنبؤ بمنسوب المياه الجوفية مفيد لإدارة حجم ومستوى هذه الموارد والتخطيط لها والحفاظ عليها لعمليات التنمية الزراعية. في هذا ألبحث تم مقارنة ثلاثة طرق جيواحصائية (geostatistics) اخذت مجموعة بيانات لمنسوب المياه الجوفية المقاسة حقليا من 75 بئرا مختارة في شهر الرابع 2013 في قضاء تلعفر لمساحة 4596 كم2, لاختيار افضل طريقة لإنتاج ادق خارطة رقمية لمنسوب المياه الجوفية ( (G.W.T.. W.T... تم تطبيق تقنيات التخمين الاحصائي المكاني Spatial Interpolation Techniques بثلاث طرق هي (kriging) و(IDW) و(RBF) للاستيفاء المكاني لمنسوب المياه الجوفية. وتم عمل تقريب ملائم (fitted) لعدة موديلات من (semivariograms) منها (Spherical, Gaussian, Invers Multiquadric, Exponential) وبعد إجراء الاختبارات لعدة موديلات تم أختيار الموديل النهائي لتخمين مناسيب المياه الجوفية في المنطقة ومقدار التباين ( الذي يعبر عن دقة التخمين في منسوب المياه الجوفية ) ، وتم تحديد الطريقة الافضل للتنبؤ بناءا على تقنية Cross-Validation . وقيمة الجذر التربيعي لمتوسط الخطا RMSE حيث وجد ان نموذج Invers Multiquadric هو النموذج الافضل,وتم اعتماد RBF كافضل طريقة لانشاء خارطة استيفاء مكاني Interpolation Mapكونها تحوي على نسبة خطأ اقل اذا ما قورنت بنتائج (kriging , IDW ) تم تنفيذ الطرق اعلاه باستخدام برنامج ArcGIS 10.3 .


Article
A Proposed Measurement for Video Quality of Experience

Authors: Rana Fareed Ghani --- Amal Sufiuh Ajrash
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2019 Volume: 22 Issue: 3 Pages: 75-81
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Technological development in the last years leads to increase the access speed in the networks that allow a huge number of users watching videos online. The Quality of Experience (QoE) Knowledge of services that provide from the network is a very critical matter to have a strong design of multimedia streaming networks. This paper provides a video streaming QoE prediction metric that does not require any information on the reference video. The proposed system extract numbers of features from videos that used to train the neural network and finally prediction the QoE value. Verify models prediction using 10-fold cross-validation that in a regular way split dataset (training set and test set) with multiple percentages. The proposed system verifies the best result.


Article
Class Prediction Methods Applied to Microarray Data for Classification

Author: Fatima .S. Shukir فاطمة صادق شكر
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2012 Volume: 53 Issue: 5 Pages: 1193-1206
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The use of microarray data for the analysis of gene expression has been seen to be an important tool in biological research over the last decade. The important role of this tool is indicated by providing patients a great benefit of predicted treatment. There is an important question about a classification problem. The question is which genes play an important role in the prediction of class membership? There are many classification methods applied to microarray data to solve the classification problem. In bioinformatics, Statistical method is addressed by using microarray data. For example breast tissue samples could be classified as either cancerous or normal.Microarray expression profiling has provided an exciting new technology to identify classifiers for selection treatments to patients. Sometime in special cases, prognostic prediction is included in class prediction. In order to predict which patient will respond to a specified treatment we can think about two classes, including responders and no responders. The objective may be to predict whether a new patient is likely to respond based on the Microarray expression profile of her or his tissue sample. That it is mean accurate prediction is of obvious value in treatment selection. To achieve the above objectives I used many methods for class prediction using gene expression profiles from microarray experiments. This research aims to explain what these methods are, how these methods are applied to the microarray dataset, analyzes the results and how feature selection is used for classification. Furthermore, comparison of these methods and cross validation will be used to evaluate the predictive accuracy.

استخدام بيانات المايكروأري ( data ( microarray لتحليل ( gene expression )عدت كأداة هامة في البحوث البايلوجية على مدى العشر سنوات الماضية . ويدل ذلك على تطلع اهمية دور هذه الأداة ( (microarray عبر توفير فائدة كبيرة للمرضى أي (توقع علاج ملائم للمرضى). هناك سؤال مهم حول مشكلة التصنيف والسؤال هو أي من الجينات تلعب دورا هاماً في توقع صنف من مجموعة من الأصناف ؟ هنالك عدد من طرق التصنيف تطبق في ( (microarray لحل مشكلة التصنيف.في الإحصاء الحيوي (Bioinformatics) هنالك طرق إحصائية تعالج باستخدام بيانات ( (microarray, مثلا مرض سرطان الثدي أو القولون, إذ يمكن تصنيف عينة من هذا المرض إما تكون سرطانية او طبيعية. إن (microarray expression profiling ) قد جهز تقنية جديدة ومثيرة للتعرف على المصنفات لأجل اختيار علاج للمرضى, في بعض الأحيان وفي حالات خاصة تشخيص التوقع يتضمن من خلال توقع الصنف class prediction )). من أجل التوقع ( (predict اي من المرضى سوف يستجيب لعلاج محدد نستطيع ان نفكر في صنفين مستجيبين وغير مستجيبين. الهدف هو قد يكون توقع أي من المريض الجديد محتمل للاستجابة بناءا على بيانات (microarray expression profiling) المأخوذة من عينة من الأنسجة.ذلك يعني أن دقة التوقع تكون قيمة واضحة في إختيار العلاج.لتحقــــيق الأهــــــداف السابقة استـــــــخدمت عدد من طـرق توقع الصنف (class prediction) باستخدام (gene expression profiles) من خلال تجارب المايكروأري (microarray experiments). يهدف هذا البحث إلى توضيح ما هذه الطرق, وكيف يتم تطبيق هذه الطرق لمجموعة من بيانات المايكروأري (microarray data ) وتحليل النتائج وكيف يتم اختيار (feature selection ) المستخدم لأجل التصنيف وإضافة الى ذلك مقارنة بين هذه الطرق وسيتم استخدام مصطلح (cross validation) لتقييم دقة التوقع.


Article
Comparison between the Local Polynomial Kernel and Penalized Spline to Estimating Varying Coefficient Model
مقارنة بين طريقتي النواة لمتعدد الحدود الموضعي والشريحه الجزائية في تقدير أنموذج المعاملات المتغيرة*

Authors: ظافر حسين رشيد --- حسام عبد الرزاق رشيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 78 Pages: 325-338
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Analysis the economic and financial phenomena and other requires to build the appropriate model, which represents the causal relations between factors. The operation building of the model depends on Imaging conditions and factors surrounding an in mathematical formula and the Researchers target to build that formula appropriately. Classical linear regression models are an important statistical tool, but used in a limited way, where is assumed that the relationship between the variables illustrations and response variables identifiable. To expand the representation of relationships between variables that represent the phenomenon under discussion we used Varying Coefficient Models (VCM) as it assumes the effects of variables illustrations be variable adoption of another explanatory variable. These structural avoided what is known as Curse of Dimensionality, which appears when we used nonparametric methods in estimation. We estimate the varying coefficients by using nonparametric methods which is the Local Polynomial Kernel (LPK) and Penalized Spline (PS), and by using simulation technique for comparison we found that the LPK method is the best.

هنالك العديد من الظواهر الاقتصادية والمالية والبيئية وغيرها تحتاج الى بناء الأنموذج المناسب الذي يمثل العلاقات السببيه. وعملية بناء النموذج تعتمد على العوامل المحيطه بالظاهرة، ولأن اعتماد الانحدار الخطي التقليدي يكون غير كفوء بسبب العلاقة بين المتغيرات التوضيحية والاستجابة معلومة وللتوسع في تمثيل العلاقات بين المتغيرات التي تمثل الظاهرة قيد البحث تم استخدام انموذج المعاملات المتغيرة (Varying Coefficient Models (VCM)) والتي تفترض تأثيرات المتغيرات التوضيحية متغيرة باعتماد متغير توضيحي آخر. أن هذه الهيكلية تجنبنا ما يعرف بمشكلة البعدية (تعدد الابعاد) (Curse of Dimensionality) والتي تظهر عند استخدام الطرائق اللامعلمية في التقدير. وقد تم تقدير معاملات أنموذج المعاملات المتغيرة بأعتماد الطرائق اللامعلمية والتي هي طريقة النواة لمتعدد الحدود الموضعي ((LPK) Local Polynomial Kernel) وطريقة الشريحة الجزائية (Penalized Spline (PS)) اذ تم استخدام اسلوب المحاكاة لاجل المقارنه ووجد ان طريقة LPK هي الافضل.


Article
Proposed method to estimate missing values in Non - Parametric multiple regression model
أسلوب مقترح في تقدير القيم المفقودة في نموذج الانحدار المتعدد اللامعلمي

Author: قتيبة نبيل نايف القزاز
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 89 Pages: 396-406
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we will provide a proposed method to estimate missing values for the Explanatory variables for Non-Parametric Multiple Regression Model and compare it with the Imputation Arithmetic mean Method, The basis of the idea of this method was based on how to employ the causal relationship between the variables in finding an efficient estimate of the missing value, we rely on the use of the Kernel estimate by Nadaraya – Watson Estimator , and on Least Squared Cross Validation (LSCV) to estimate the Bandwidth, and we use the simulation study to compare between the two methods

في هذا البحث سوف نقدم أسلوب مقترح في تقدير القيم المفقودة لمشاهدات المتغيرات التوضحية لنموذج الانحدار المتعدد اللامعلمي ومقارنتها مع طريقة التعويض بالوسط الحسابي، أن أساس فكرة هذا الأسلوب أستندت الى كيفية توظيف العلاقة السببية بين المتغيرات في ايجاد تقدير كفوء للقيمة المفقودة، معتمدين في ذالك على استعمال تقدير Kernel والمتمثل بمقدر Nadary - Watson وعلى طريقة المربعات الصغرى للعبور الشرعي LSCV في تقدير المعلمة التمهيدية، ومستخدمين اسلوب المحاكاة في المقارنة بين الطريقتين.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (4)

Arabic and English (2)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (3)

2016 (1)

2014 (1)

2013 (1)

2012 (1)