Abstract
This article proposes a new technique for determining the rate of contamination. First, a generative adversarial neural network (ANN) parallel processing technique is constructed and trained using real and secret images. Then, after the model is stabilized, the real image is passed to the generator. Finally, the generator creates an image that is visually similar to the secret image, thus achieving the same effect as the secret image transmission. Experimental results show that this technique has a good effect on the security of secret information transmission and increases the capacity of information hiding. The metric signal of noise, a structural similarity index measure, was used to determine the success of colour image-hiding techniques within ANN. The results of the ANN were in sequence: 41.2813, 0.6914. The results of the ANN were in sequence 41.2813, 0.6914. These results provide insights into how well the hidden information is concealed within the image and the extent to which the visual integrity of the image is preserved.
Keywords
artificial neural networks
Contamination.
Levenberg- Marquardt (LM) Algorithm
physical attributes
Unconstrained Optimization
Abstract
اقترحنا تصميم شبكة عصبية صناعية على اساس خوارزميات تعلم جديدة. ثم استخدمت لحساب نسبة تلوث في نهر دجلة في مدينة بغداد. معمارية التصميم تحتوي 4 طبقات: طبقة الادخال تحتوي 8 عقد مدخلات تمثل بيانات حول PH, مجموع ذوبان المواد الصلبة (T.D.S)، احتياج الاوكسجين الكيميائي (COD)، الاتصال الكهربائي (EC)، مجموع المواد الصلبة العالقة (T.S.S)، نفط، وحدة قياس العكرة (NTU)، نترات (NO) الطبقة الخفية الاولى تتضمن 17 عقدة، الطبقة الخفية الثانية تتضمن 8 عقد مع دالة الانتقال tansig. لكل طبقة خقية و طبقة الاخراج ذات دالة الانتقال الخطية تتضمن 5 عقد تمثل بيانات حول نسب الكادميومCd، المغنيزيوم Mg، رصاص pb، حديد Fe و الكروم Cr. التصميم المقترح يمتلك ميزات منها: النتائج تتقارب بشكل سريع لدالة الطاقة والتي تكون دوال محدبة ايضا استخدمنا طريقة البحث الخطي الغير رتيبة للحصول على طول الخطوة المثالي في معالجة التعليم (نسبة التعلم). اداء الشبكة المقترحة قورنت مع الفحوصات المختبرية التقليدية باستخدام عينة البيانات (عينات التدريب و الاختبار). النتائج لهذا العمل اثبتت الشبكات المقترحة دربت على مقاييس تجريبية طبقت بنجاح لتخمين دقيق و سريع لنسبة التلوث في نهر دجلة.
Keywords
شبكات عصبية صناعية، خواص فيزيائية، امثلية غير مقيدة، خوارزمية Levenberg- Marquardt (LM)، التلوث.