This paper proposes an efficient method for improving the performance of polynomial adaline using the dimension reduction of independent variables. The adaptive principal component analysis is applied for reducing the dimension by extracting efficiently the features of the given independent variables. It can be solved the problems due to high dimensional input data in the polynomial adaline that the principal component analysis converts input data into set of statistically independent features. The proposed polynomial adaline has been applied to classify the patterns. The simulation results shows that the proposed polynomial adaline has better performances of the classification for test patterns, in comparison with those using the conventional polynomial adaline. Also, it is affected less by the scope of the smoothing factor.
The aim of the research is to find out the direction of unit-plans in multi-dwellings for the future society. Shinonome Canal Court where residents actually live now are the objects in this study, and the residential floor plan of unit-plans were analyzed to find out the typical types. The analysis was focused on the unit-plans of 5 blocks of Shinonome Canal Court. Space Syntax Theory was used as the analysis method. As the first stage of the analysis, justified graphs were made to find out the characters of unit-plans through the classification of the graphs. Contents of the analysis are as follows: Relationship between classified justified graphs and dimension according to node number. Relationship between classified justified graph patterns and unit-plans. Characters of unit-plans in each blocks. Shinonome Canal Court consists of mainly small scale unit-plans and 30unit-plans are classified. 1LDK, 2LDK, 1LDK+S, 1LDK+f are typical unit-plans which are mainly supplied in the complex. It is noted that the results of the analysis by node, justified graph pattern and dimension are the same. It also presents diverse unit-plans which shows a change in nLDK pattern or add f (foyer), AN (annex), S (service room), Fs (free space) to basic nLDK type. In summary, it demonstrates the possibility of creating new residental floor plans in multi-dwellings.
In a 30-1 bioreactor culture, whole differentiation occurred from 48 h, and then proceeded rapidly. As swollen hyphal fragments and arthrospores increased, cephalosporin C (CPC) production increased exponentially to $1.85\;g/1^{-1}$ at 72 h. To explain the morphological changes of Cephalosporium acremonium M25 more quantitatively, specific differentiation rates and fractal analysis were employed. Specific differentiation rates of morphological factors varied greatly during the period of culture time from 48 h to 72 h, when CPC production increased significantly. Changes of fractal dimensions showed a pattern similar to that of the specific rate of arthrospores. Furthermore, it was inversely related to the specific rate of tips. Overall, it was suggested that the fractal dimension had potential for a new morphological parameter of fungal morphology, showing complex differentiation patterns.
In this paper, we review two-dimensional measuring methods referring to target patterns. The patterns consist of two linearly-repeated patterns or is designed repeatedly in two-dimension. The repeated properties are reflectivity, refractivity, air-gapping distance, capacitance, magnetic reluctance, electrical resistance and sloping gradient, etc. However, the optical methods are generally used for high speed processing and density, and their encoding principles are treated here. In case of two-dimensional pattern, as there is not inherently error between single units encoding the pattern except for the metrology frame errors, the end-effector position of an object accompanying the pattern can be measured with respect of the global frame without via error. Therefore, it is regarded as a substitute for laser interferometer with severe environmental constraints and has been applied to the high-accurate planar actuator.
Purpose: The purpose of this study was to investigate whether panoramic radiographs were useful in predicting osteoporosis. Materials and Methods: 50 postmenoposal women between the age of 41.8 and 78.5 were classified as normal and osteoporosis groups according to the bone mineral density of lumbar vertebrae. Panoramic radiographs were taken. Age, body mass index, remaining mandibular teeth, mandibular cortical thickness and morphology, and fractal dimensions at periapical areas of mandibular first molars were evaluated to differentiate the two groups. Results: The age of osteoporotic group was statistically significantly higher than that of normal group (p<0.05), but not the body mass index or number of remaining mandibular teeth. The mean fractal dimension of osteoporotic group was $1.391{\pm}0.085$, and was significantly lower than that of the normal group, which was $1.523{\pm}0.725$ (p<0.01). Thick mandibular cortical thickness was common in normal group, whereas thin or very thin mandibular cortical thickness was common in osteoporotic group and the difference was significant (p < 0.05). C2 pattern was common in normal group followed by C1, whereas C2 was common in osteoporotic group followed by C3. The difference was statistically significant (p< 0.0 1). Conclusion: Age, mandibular cortical thickness and shape, fractal dimension on panoramic radiographs were useful in predicting osteoporosis.
In prevention and diagnostic system of GIS, pattern classification is focused on the detection of unnatural patterns in PD(Partial discharge) image data. Fractals have been used extensively to provide a description and to model mathematically many of the naturally occurring complex shapes, such as coastlines, mountain ranges, clouds, etc., and have also received increased attention in the field of image processing, for purposes of segmentation and recognition of regions and objects present in natural scenes. Among the numerous fractal features that could be defined and used for image data, fractal dimension and lacunarity have been found to be useful for recognition purposes Partial discharge(PD) occuring in GIS system is a very complex phenomenon, and more so are the shapes of the various 2-d patterns obtained during routine tests and measurements. It has been fairly well established that these pattern shapes and underlying defects causing PD have a 1:1 correspondence, and therefore methods to describe and qunatify these pattern shapes must be explored, before recognition systems based on them could be developed. The computed fractal features(fractal dimension and lacunarity) for standard library of PD data were analyzed and found to possess fairly reasonable pattern discriminating abilities. This new approach appears promising, and further research is essential before any long-term predictions can be made.
This paper presents an arificial neuro-fuzzy technique based prtial discharge (PD) pattern classifier to power system application. This may require a complicated analysis method employ -ing an experts system due to very complex progressing discharge form under exter-nal stress. After referring briefly to the developments of artificical neural network based PD measurements, the paper outlines how the introduction of new emerging technology has resulted in the design of a number of PD diagnostic systems for practical applicaton of residual lifetime prediction. The appropriate PD data base structure and selection of learning data size of PD pattern based on fractal dimentsional and 3-D PD-normalization, extraction of relevant characteristic fea-ture of PD recognition are discussed. Some practical aspects encountered with unknown stress in the neuro-fuzzy techniques based real time PD recognition are also addressed.
The focus of this research was concerned with studying lower body type for Korean adult males. To understand the features of men's lower body required to organize an optimal sizing system for men's tight-fit slacks, information from the measuring values based on research on the physical standard of the nation(l997) were summarized; in addition, a factor analysis and a cluster analysis among multivariate analyses were performed. In terms of the need for appropriate fit in motorcycle wear, basic lower body parts applying to each item had to be taken into consideration to enhance sizing suitability. In the case of the length of the lower limbs, the inclusion of protectors plays an important role in affecting sizing. The factors related to the lower body were defined as follows: Factor 1 was the vertical dimension of the lower body, Factor 2 was the horizontal dimension of waist and hip, Factor 3 was the horizontal dimension of the lower limbs, Factor 4 was the length of hips, and Factor 5 was the ankle height. The lower body part was also divided into 3 clusters. Cluster 1 referred to the smallest stature and skeleton structure among the 3 body types. Cluster 2 represented the biggest stature, with a thin lower limbs body type. Cluster 3 represented a medium stature but with a large skeleton structure of lower limbs, a muscular type. In conclusion, Cluster 2 appeared most in the 20s age groups, but Cluster 3 appeared most in each of the 30s, 40's, and 50's age groups.
This paper is proposed a Modified WLD (Weighted Levenshtein Distance) algorithm for processor desihn of code-string matching. A proposed MWLD (Modified Weighted Levenshtein Distance) algorithm is consist of 1-dimension bit-serial array processor to pattern matching using a Hamming Distance. The proposed processor is applied to recognition of character with real time input. The recognition rate of Hangul strokes is resulted to 98.65$\%$
본 논문은 카오스 이론의 프랙탈 차원과 수정된 에농 어트랙터를 이용하여 인쇄체 숫자를 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저 숫자 영상으로부터 망 특징 투영 특징, 교차거리 특징을 1차 구한 후, 이 특징들을 시계열 데이터로 변환한다. 그리고 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여 프랙탈 차원을 나타내는 자연 척도 및 정보 비트값을 구한다. 마지막으로 표준패턴 데이터베이스와 비교하여, 최소 거리값을 이용하여 숫자 인식을 행한다. 실험 결과 10가지 숫자에 대하여 100%의 분류율을 나타내었고, 또한 실제 문서를 대상으로 실험한 결과 90%의 인식률과 초당 26자의 인식속도를 보임으로써 제안된 방법의 유효성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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