Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.261-270
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1999
Sintering transforms powdered ore into lumped ore so that the latter can be used in a blast furnace. The powdered or combined with coke and other materials is loaded into a container and moved along by a pallet while the ignited coke burns. The speed by which the pallet moves determines how much sintering takes place. Since the process is complicated and lacks an accurate mathematical model, human operators manually control the speed by monitoring various factors in the plant. In this paper, we propose a neural network-based pallet speed controller which copies human operator knowledge. Actual process data were collected from a sintering plant for eight months and preprocessed to remove noisy and inconsistent data. A multilayer perceptron was trained using a back-propagation learning algorithm. In on-line testing at the sinter plant, the proposed model reliably controlled pallet speed during normal operation without the help of human operators. Moreover, the quality and productivity was as good as with human operators.
Before deciding if structures exposed to high temperature are to be repaired or demolished, their final state should be carefully examined. Destructive and non-destructive testing methods are generally applied for this purpose. Compressive strength and color change in mortars are observed as a result of the effects of high temperature. In this study, ordinary and pozzolan-added mortar samples were produced using different aggregates, and exposed to 100, 200, 300, 600, 900 and $1200^{\circ}C$. The samples were divided into two groups and cooled to room temperature in water and air separately. Compression tests were carried out on these samples, and the color change was evaluated by the Munsell Color System. The relationships between the change in compressive strength and color of mortars were determined by using a multi-layered feed-forward Neural Network model trained with the back-propagation algorithm. The results showed that providing accurate estimates of compressive strength by using the color components and ultrasonic pulse velocity design parameters were possible using the approach adopted in this study.
Purpose - The paper aims to study strategic enterprise resource initiative formation processes. It analyzes the process of managing the strategic resource initiative and discusses its implementation mechanism. A research model for enterprises' strategic development is proposed, which suggests a geometric interpretation for estimating a company's long-term development. Research design, data, and methodology - The analysis employs theoretical studies of modern researchers. The main models used to determine the optimal alternative business strategy are graphic interpretation and mathematical modeling. Results - The hypotheses testing demonstrates the definition of a company's strategic resource initiative and explains the-mechanism or design of its formation. The study presents a geometric prism-refraction model of practice using a strategic resource initiative. Conclusions - An enterprise's strategy could return to its initial state in case of its unexpected deviation as a result of passing through the nodal points. The proposed model allows us to evaluate business performance, its surrounding environment, and the resource management strategy, to determine the necessary scope of strategy changes necessary to bring it back to the original state.
The r-ary number sequences given by $$(b^{(r)}_n)_{n{\geq}0}=\Large{\frac{1}{(r-1)n+1}}(^{rn}_n)$$ are analogs of the sequence of the Catalan numbers ${\frac{1}{n+1}}(^{2n}_n)$. Their history goes back at least to Lambert [8] in 1758 and they are of considerable interest in sequential testing. Usually, the sequences are considered separately and the generalizations can go in several directions. Here we link the various r first by introducing a new combinatorial structure related to GR trees and then algebraically as well. This GR transition generalizes to give r-ary analogs of many sequences of combinatorial interest. It also lets us find infinite numbers of combinatorially defined sequences that lie between the Catalan numbers and the Ternary numbers, or more generally, between $b^{(r)}_n$ and $b^{(r+1)}_n$.
In this paper, we design the Multi-FNN(Fuzzy-Neural Networks) using HCM Method. The proposed Multi-FNN uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. Also, We use HCM(Hard C-Means) method of clustering technique for improvement of output performance from pre-processing of input data. The parameters such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. We use the training and testing data set to obtain a balance between the approximation and the generalization of our model. Several numerical examples are used to evaluate the performance of the our model. From the results, we can obtain higher accuracy and feasibility than any other works presented previously.
Background and Objectives : Paradoxical vocal cord movement is a series of paroxysmal adduction of the anterior two-thirds of the vocal cords during respiration or during phonation. The choking, stridor, and wheezing in this condition occur primarily on inhalation, rather than on exhalation. The two pathognomonic diagnostic criterias that need to be assessed during an acute presentation are laryngoscopy with direct visualization of paradoxical adduction of the vocal cords and pulmonary function testing. Materials and Methods : A retrospective review of 3 patients who were referred to otolaryngologist from pulmonology department, and were confirmed by typical laryngoscopic findings with paradoxical adduction of the vocal cords was conducted. Results The patients were misdiagnosed as exercised-induced asthma, and unresponsive to corticosteroid and bronchodilators. Improvement was achieved only by diagnosis with paradoxial vocal cord movement. Biofeed back therapy, voice therapy, treatment for reflux laryngitis improved symptoms. Conclusion The etiology of paradoxical vocal cord movement is unknown. It may be functional or emotional. The functional factors that were proposed are neurologic deficit and gastroesophageal reflux. Management methods of this condition consist of psychological counselling, voice therapy, and antireflux medication.
Spray drying is a unique drying process for powder production. Spray dried product must be free-flowing in order to fill the pressing dies rapidly, especially in the ceramic production. The important powder characteristics are; the particle size distribu-tion and moisture content of the finished product that can be estimated and adjusted by the spray dryer operation, within limits, through regulation of atomizer and drying conditions. In order to estimate the moisture content of the resultant dried product, we modeled the control system of the drying process using two different Artificial Neural Network (ANN) approaches, namely the Back-Propagation Multiplayer Perceptron (BPMLP) algorithm and the Radial Basis Function (RBF) network. It was found out that the performance of both of the artificial neural network models were quite significant and the total testing error for the 100 data was 0.8 and 0.7 for the BPMLP algorithm and the RBF network respectively.
Dual mode ring resonators(DMRR) have been fabricated using laser ablated $YBa_2Cu_3O_{7-x}$ superconducting thin films. The transition temperature of YBCO thin films were 85 - 88 K and the film thicknesses were about 5,000 $\AA$. Dual mode ring resonators were patterned by standard photolithography process and wet-etching. Then two-layer metal thin films (Ti/Ag) have been deposited for the ground plane on the back side of substrate by e-beam and thermal evaporation. The input/output feedline angles of each resonator were $60^{\circ}$, $100^{\circ}$, $180^{\circ}$. A network analyzer was used for testing the performance of the resonators in the frequency range of 6-13 GHz at 77 K.
Three hundred thirty five progeny testing steers of Korean beef cattle were evaluated ultrasonically for back fat thickness (BFT), longissimus muscle area (LMA) and intramuscular fat (IF) before slaughter. Class measurements associated with the Korean yield grade and quality grade were also obtained. Residual standard deviation between ultrasonic estimates and carcass measurements of BFT, LMA were 1.49 mm and $0.96cm^2$. The linear correlation coefficients (p<0.01) between ultrasonic estimates and carcass measurements of BFT, LMA and IF were 0.75, 0.57 and 0.67, respectively. Results for improving predictions of yield grade by four methods-the Korean yield grade index equation, fat depth alone, regression and decision tree methods were 75.4%, 79.6%, 64.3% and 81.4%, respectively. We conclude that the decision tree method can easily predict yield grade and is also useful for increasing prediction accuracy rate.
In this paper, an implementation of neuro-controller with an application of artificial neural network for an adjustment and tuning process for the completed electronics devices is presented. Multi-layer neural network model is employed with the learning method of error back-propagation. For the intelligent control of adjustment and tuning process, the neural network emulator (NNE) and the neural network controller(NNC) are developed. Computer simulation reveals that the intelligent controllers designed can function very effectively as tools for computer aided adjustment system. The applications of the controllers to the real systems are also demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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