research centers


Search results: Found 460

Listing 1 - 10 of 460 << page
of 46
>>
Sort by

Article
Integrating Neural Network With Genetic Algorithms For The Classification Plant Disease
تكامل الشبكات العصبية مع الخوارزميات الجينية لتصنيف امراض النبات

Authors: Alia Karim Abdul Hassan --- Sarah Sadoon Jasim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 4 Pages: 686-701
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work Aِِrtificial Neural Network (ANN) is used as a classifier capable ofrecognizing the most important features of the plant disease, with minimum errorvalue. Genetic algorithm has been used to minimize error values of the ANNclassifier. Error value of ANN classifier is defined as more than (%5). This ratiois a threshold (cut-of-value) to determine if GA is executed or not after the ANNclassifier execution. Genetic algorithm execution results in either optimal solution(%100) recognition or suggests a modified parameter to the ANN classifier(specifically learning rate and number of neurons).The result obtained fromintegrating neural network with genetic algorithm for classification plant diseasesindicates that the classifier recognizes most of input pattern with accuracy (96%).Integrating neural network with genetic algorithm for classification plant diseasesimplemented using Visual Basic version 6 programming

في هذا العمل استخدمت الشبكات العصبية الاصطناعيةقادر على تمييز اغلب الملامح المهمة في امراض النبات مع اقل قيمة خطأ . فأستخدمتالخوارزميات الجينية لتقليل قيم الخطأ للشبكات العصبية. قيمة الخطأ المعرفة في هذا المصنفهي اكثر من 5% بذلك سيتم معالجتها في الخوارزميات الجينية. فهذه القيمةلتحديد فيما اذا الخوارزميات الجينية سيتم تنفيذها او لا بعد تنفيذ الشبكات (threshold) تعتبر(% العصبية المقترحة. ان نتائج تنفيذ الخوارزميات الجينية هي أما حل امثل أي تمييز ( 100او ستقترح تعديل المعاملات المستخدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية المقترحة خصوصاNo. of ) وعدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية (Learning rate) معامل التعلمفي هذا البحث تم استخدام الشبكات متعددة الطبقات .(neurons in the hidden layerالتي هي نوع من الشبكات العصبية مع خوارزمية الانتشار (Mlti-Layer-Percetron)لتدريب الشبكة لتصنيف أمراض النبات. (Back Propagation algorithm) الخلفي للخطأالنتيجة المحصلة من تكامل الشبكات العصبية مع الخوارزميات الجينية لتصنيف أمراض النبات.(% يشير إلى أن الشبكات العصبية المقترحة قد ميزت معظم رموز الأمراض مع دقة (


Article
Investigating the Guidance Feature of Searching in the Genetic Algorithm

Authors: Dr. Mohamed Jasim Mohamed2 --- Dr. Laith Jasim Saud1
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2014 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 21-34
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: There is an argument about the optimization capability of the Genetic Algorithm (GA) and whether its approach of search is guided or random. Although it has its own criticism, Schema theorem was the main effort for explaining the way a GA works, and justifying that the GA search is guided. After that, Schema theorem efforts continued for analyzing and justifying GA optimization approach with no complete analytic proof so far. In this paper a different approach, namely a statistical approach, is used to test and justify guidance feature in the Genetic Algorithm when it is used for optimization purposes. Different standard functions have been tried and different tests have been done, and the results obtained proved that the GA is a guided search method and not random at all. Moreover, the tests carried out and results obtained proved the importance and necessity of each of the operators or techniques used by the GA.


Article
OPTIMUM POSITION FOR CIVILIAN PLANT FOR BAGHDAD CITY AND MINIMUM RING TOUR WITHOUT INTERSECTION BETWEEN TWENTY CITIES OF IRAQ
ايجاد اقصر مسافة لنقطه مركزية لمحافظة بغداد وايجاد اقصر طرق ربط بين مدينة عراقية بدون نقاط تقاطع

Authors: Odai A. Wad --- Hatem A. Mahamed
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2011 Volume: 24 Issue: 3 Pages: 56-69
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

The Genetic Algorithms can be considered as modern active way for finding optimum solution for many engineering problems as electronics , power , communication engineering. This optimum location has been detected with a low number of iteration . this optimazation can be used for many civilian applications such as location of electrical power station , location of communication center or other to reduce the price/ km for transmission line . this optimization problem has been run with a special genetic algorithm called ( Gas play ground ) with suitable genetic input file.

يعتبر genetic algorithem من التقنيات الحديثة لايجاد افضل الحلول من ضمن مجموعة حلول لكل لنواع المشاكل الهندسية ولكافة الاختصاصات ( الكترونيك – قدرة كهربائية – الاتصالات - ..... الخ ) وهذه الحلول يمكن استخراجها باقل عدد من المحاولات الحسابية . هذه التقنية الموضحة بالبحث تستخدم لعدة تطبيقات مثل اختيار موقع لانشاء محطة كهرباء او موقع لبناء مركز اتصالات حيث يستفاد من هذا البحث لتقليل الكلفة اللازمة لكل وحدة طول (price / Km ) لخطوط النقل . هذه التقنية نفذت باستخدام تقنية Gas play ground مع ادخالات مناسبة للمواقع المحددة في الخارطة.


Article
Hybrid Simple Genetic Algorithm (HSGA) and the Effect of using Fitness Functions for Layout Problem

Authors: Fadhela Sabry Abu-Almash --- Baidaa Abd-Alkhalik --- Firas Ali Hashim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 6 Pages: 1166-1175
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this research there is a wide study about Hybrid Genetic algorithm waspresented in addition to Varity in fitness functions and there are effect on usedalgorithm.Results occur by using disjoint algorithm with genetic algorithm. We applied ontwo matters which are the (10) ten objects and the more complex , the (30) thirtyobjects . This way called hybrid simple genetic algorithm. This way developed tosolve this subject of different objects layout.


Article
Designing robust Mixed H /H PID Controllers based Intelligent Genetic Algorithm

Authors: Ali Abdullah K. Al-Thuwainy --- Ramzy S. Ali Al-Waily
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2011 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 25-34
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

It's not easy to implement the mixed /optimal controller for high order system, since in theconventional mixed / optimal feedback theorder of the controller is much than that of the plant.This difficulty had been solved by using the structuredspecified PID controller. The merit of PID controllerscomes from its simple structure, and can meets theindustry processes. Also it have some kind ofrobustness. Even that it's hard to PID to cope thecomplex control problems such as the uncertainty andthe disturbance effects. The present ideas suggestscombining some of model control theories with thePID controller to achieve the complicated controlproblems. One of these ideas is presented in this paperby tuning the PID parameters to achieve the mixed/ optimal performance by using IntelligentGenetic Algorithm (IGA). A simple modification isadded to IGA in this paper to speed up theoptimization search process. Two MIMO example areused during investigation in this paper. Each one ofthem has different control problem


Article
Image Segmentation based on Genetic Algorithm
تقســـيم الصورة باســــتخدام خوارزميـــة الجينــات

Author: Jane J. Stephan جين جليل اسطيفان
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2006 Issue: 20 Pages: 43-61
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most difficult tasks in image processing is the determination of a suitable set of features which can be used to segment images. In this research, the standard deviation that represents feature of image has been used in image segmentation as indicator to determine the isolation of one object from another or an object from a background. This feature has been used by a Genetic Algorithm (GA) to become a fitness function that will help in searching process for the optimal solution. The value of standard deviation is high in the case of a difference between various diverse regions of the image and small in one region. Using this feature in maximizes the difference among different regions and minimizes the interclass variance, a GA is used to evolve a sub-image convolution kernel to produce kernel with a best features that can be used in the segmentation of image. The space-filling curve approach has been used to convert the kernel from a one dimensional (1-D) form into a two dimensional (2-D) form. The evolution process of a genetic algorithms are done on a kernel in array form, while the convolution process between a kernel and image is used a kernel in a matrix form.

أغلب المهمات الصعبة في معالجة الصور هي معرفة الخصــائص المناســــبة التي تسـتخدم في تقســيم الصور. في هذا البحث، مقياس الأنحـراف الذي يمثــل احد صـفات الصــورة سـوف يتم اسـتخدامه في عملية تقسـيمها وذلك باسـتخدامه كدليل لمعرفـة عزل منطقة عن منطقـة اخرى أو عزل منطـقة عن الأرضـية. هذه الصـفة اســتخدمت من قبل خــوارزمية الجينات كدالة مناسـبة لها في عمليـة البحث لأيجـاد الحل الأمثـل. قيمة مقياس الأنحراف تكون عاليــة في حالــة وجود اختلاف بين المناطـق المختلفـة وتكون قليلة في المنطقة الواحدة. باستخدام هذه الصـفة في زيادة الأختلاف بين المناطـق المختلفــة وتقليل الأختلاف في المنطقــة الواحــدة، استخدمت بأحسن الخصائصkernelالذي يلتف بالصورة لأنتاج kernelخوارزمية الجينات في تطوير الـالتي تمكنه في عملية تقسيم الصورة. kernel في عملية تحويل الـSpace-filling curve approach اســــــــتخدمت الـ kernelالبعد الأول الى ثنائي الأبعاد. ففي عملية التطور في خوارزمية الجينات استخدم بعد تحويله الى Kernelبشــــكله احادي الأبعاد. بينما في عملية الألتفاف تم استخدام الـمصفوفة ذو بعدين


Article
Genetic - Local Hybrid Optimizer for Solving Advance Layout Problem
خوارزمية جينية هجينة لحل مشكلة التوطين المكاني المتقدمة

Author: Imad.F.T.Yasseen
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2006 Issue: 19 Pages: 87-98
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Advance layout problem (Alp) is used to search for an optimal layout of machines. This Research Describes a novel method, based on genetic algorithms (GA) to solve the machine layout problem, where developing machine layout is an important step in designing manufacturing , renovation of factories, distribution centers, hospitals, banks, department stores, military supply, depots, university, ect .The research studies the problems of adding the heterogeneous objects, continuous placement in the general spatial layout problem. Results are achieved through the use of local optimizer, separation algorithm with genetic algorithm also called hybrid simple genetic. Results show the potentiality of the proposed algorithm in solving the problem and outperforming previous algorithms.

مسألة التوطين المكاني المتقدمة تكون مستخدمة كطريقة بحث لتوطين أمثل للالات. يتم وصف طريقة حديثة معتمدة على الخوارزميات الجينية في حل مسألة توطين الالات ,حيث تطوير هذه المسألة تعتبر خطوة مهمة في تطوير الصناعات , المصانع,توزيع المراكز, المستشفيات,... الخ.هذا البحث يدرس المشاكل بالاضافه الى الكيانات الغير متجانسة , الاماكن المستمرة في مسألة التوطين المكاني.النتائج تحقق من خلال استخدام أمثلي محلي و خوارزمية الفصل مع الخوارزميات الجينية هذه الطريقة يطلق عليها الخوارزميات الجنية الهجينة البسيطة.النتائج تبين احتمالية الخوارزميات المقترحة في حل مسالة هذه المسالة تفوق انجازية الخوارزميات السابقة.


Article
Implementation of Genetic Algorithm on Distributed Memory
تنفيذ الخوارزمية الجينية على الذاكرات الموزعة

Author: Hilal M. Yousif
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2006 Issue: 19 Pages: 70-86
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper focuses on implementing genetic algorithm on distributed memory. This parallel computer can be programmed using MPI standard message passing interface. We use a DAG to model parallel computation. The work is based on priority task graph representation of jobs that contain sequential segments with varying dependencies. We consider compile-time static scheduling when communication overhead is not negligible. DSC is used to cluster tasks and then use a load balancing and physical mapping heuristic to map the clusters onto processors. The main optimization issues are balancing computation among processors, reducing inter-processor communication and overlapping communication with computation. Theoretical and experimental results are presented to verify the performance of these algorithms.

يركز هذا البحث على تنفيذ الخوارزمية الجينية على الحواسيب ذات الذاكرات الموزعة. هذه الحواسيب يمكن برمجتها باستخدام واجهة عبور الرسائل (MPI). تم استخدام نموذج DAG في الحسابات المتوازية. هذا العمل مبني على أسبقية تمثيل المهام وقد تم اعتماد جدولة وقت الترجمة الثابت. تم استخدام خوارزمية DSC في عملية تجميع المهام (Clustering) . الغرض الأساسي هو موازنة الحسابات بين المعالجات، تقليل الاتصال الداخلي للمعالجات وتداخل الاتصال مع الحساب. تم عرض نتائج نظرية وعملية للتحقق من كفاءة أداء هذه الخوارزمية.


Article
Find a genetic algorithm with binary coding of the problems of fitness replacement
ايجاد خوارزمية جينية مع الترميز الثنائي لمشاكل الامثلية الاستبدالية

Author: braa ali براء علي عطية
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2005 Issue: 17 Pages: 128-139
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of serial , one of the most important optimization problems replacement, which has attracted the attention of researchers in the field of genetic algorithms

تعتبر مشكلة التسلسلية واحدة من اهم مشاكل الامثلية الاستبدالية والتي استقطبت اهتمام الباحثين في مجال الخوارزميات الجينية


Article
TYPE TRAITS AND MILK YIELD GENETIC PARAMETERS AND BREEDING VALUES OF HOLSTEIN IN IRAQ
الصفات الشكلية والمقاييس الوراثية لإنتاج الحليب والقيم التربوية

Author: Adnan Jabbar Jadoa عدنان جبار جدوع
Journal: Basrah Journal of Veterinary Research. مجلة البصرة للابحاث البيطرية ISSN: Print:18138497 E; 24108456 Year: 2010 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 40-53
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this study a total of 928 Holstein cows daughters of 33 sires bred at Al-Naser Dairy Cow Station (60 km south of Baghdad) were used to appraisal the final score for the 14 linear type traits: rear udder height (RERUDHIH), teat length (TETLENGT), strength(STRENGTH), dairy form (DAIRYFOM), rump angle (RUMPANGL), body depth (BODYDEP), fore udder attachment (FORUDER), teat placement (TETPLACM), udder depth (UDERDEPT), udder suspension (UDERSUSP), rear udder width (RERUDWID), rear leg set (RLSET), foot angle (FOTANGLE) and rump width (RUMPWIDT). Heritability of type traits ranged from 0.080 to nearly one, and different methods did not exhibit high variability in heritability estimates for each trait. Age showed significant affect on BODYDEPT and TETPLACEM. Day in milk showed significant effect on TETLENGT, STRENGTH and UDDERDEPT. The genetic correlation among type traits ranged from -0.724 to 0.904. It was positive and high between milk yield and RERUDERWIDT, RUMPANGL and TETLENGT. However, milk yield negatively correlated with UDERDEPT and RLSET. The breeding values for sires in deferent traits ranged from -7.656 to 8.868, and showed a high variability among sires for each trait in this study

استخدمت في هذه الدراسة 928 بقرة هولشتاين وهي بنات لـ 33 أب مرباة في محطة أبقار النصر(تقع 60 كم جنوب بغداد) لتقدير الدرجة النهائية لـ14 صفة شكلية وهي: ارتفاع الضرع من الجهة الخلفية و طول الحلمة والقوة و شكل بقرة الحلوب و زاوية القطن و عمق الجسم و ارتباط الضرع مع البطن و اتجاه الحلمة و عمق الضرع و تعليق الضرع و سمك الضرع من الجهة الخلفية و وضع الرجل من الجهة الخلفية و زاوية القدم و سمك القطن.تراوح المكافئ الوراثي للصفات الشكلية من 0.08 إلى قرابة الواحد، ولم تظهر الطرق المختلفة لقياس المكافئ الوراثي فروقا كبيرة في قيمته لكل من الصفات المدروسة. وقد ظهر إن لعمر الحيوان تأثيراً معنويا في عمق الجسم و اتجاه الحلمة. بينما كان لمرحلة إنتاج الحليب تأثيراً معنوياً في طول الحلمة والقوة وعمق الضرع.تراوح الارتباط الوراثي بين الصفات الشكلية في هذه الدراسة بين -0.724 و 0.904، وكانت قيمته موجبة وعالية بين إنتاج الحليب وبين كل من سمك الضرع من الجهة الخلفية و زاوية القطن و طول الحلمة. ومن ناحية أخرى فان لإنتاج الحليب ارتباط وراثي سالب مع عمق الضرع و وضع الرجل الخلفية. تراوحت القيم التربوية للآباء في مختلف الصفات بين -0.765 و 8.868 ، وقد ظهرت اختلافات كبيرة بين الآباء لكل من الصفات في هذه الدراسة.

Listing 1 - 10 of 460 << page
of 46
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (459)

journal (1)


Language

English (284)

Arabic (101)

Arabic and English (64)


Year
From To Submit

2019 (24)

2018 (59)

2017 (43)

2016 (45)

2015 (44)

More...