Researches on digit recognition have been conducted actively for a long time because the classes to recognize are much fewer than other character sets and because it is very likely thatthe digit recognition can be applied to many problems in real world, The recent studies on designingrecognition system with high performance are in progress with two different aspects. One is toconstruct a recognizer using several features at the same time, and the other is to use severalrecognizers. In this paper, we propose a multistage combination method to recognize the unconstrainedhandwritten numerals. The method is a two-stage combination method which uses multiplecombination methods at the same time unlike the existing methods with only one combination method.The recognizers are first combined by several combination methods of different classes simultaneously,and then the results of them are combined by another combination method to generate a final result.Five recognizers and eight combination methods are used in the proposed system. The experimentalresults showed that the recognition rates on CENPARMI and CEDAR data were 97.75% and 98.6%,respectively and the recognition performance could be improved as the process passed through stages,We could get the best performance by combining the combination methods of different classes, whichmeans there are a complementary relation among them, The proposed method can be considered asan extended version of the existing combination methods.
Among the various fields in the communications, navigation, and surveillance/air traffic management (CNS/ATM) scheme, the surveillance field, which includes an automatic dependent surveillance - broadcast (ADS-B) system and a multilateration (MLAT) system, is implemented using satellite and digital communications technology. These systems provide better performance than radar, but still incur position error. To reduce the error, we propose an efficient information fusion method called the reweighted convex combination method for ADS-B and MLAT systems. The reweighted convex combination method improves aircraft tracking performance compared to the original convex combination method by readjusting the weights given to these systems. In this paper, we prove that the reweighted convex combination method always provides better performance than the original convex combination method. Performance from the fusion of ADS-B and MLAT improves an average of 51.51% when compared to the original data.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.38
no.3
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pp.415-426
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2014
This study investigated the color change, enhancement of dye uptake, washing fastness, and light fastness of cotton and silk when dyed with Juniperus chinensis and Terminalia chebula (combination dyeing) using various methods. The dyeing methods were 1) dyeing Juniperus chinensis extract and Terminalia chebula Retzius extract sequentially (J-T), 2) dyeing Terminalia chebula Retzius extract and Juniperus chinensis extract sequentially (T-J), 3) dyeing Juniperus chinensis extract and Terminalia chebula Retzius extract simultaneously (J+T), and 4) dyeing Juniperus chinensis extract 4 times repeatedly and followed by a dyeing Terminalia chebula Retzius extract in sequence. In terms of increased dyeing uptake, combination dyeing (dyeing 2 times like method 1, 2, 3) had the same impact as the repeated dyeing (method 4). The color of J, T combination dyeing showed wide range of mixed YR series, Y series resulting from Terminalia chebula Retzius, and R series resulting from Juniperus chinensis. In cotton, J-T dyeing method showed superior enhancement of dye uptake, and T-J method in silk. In both of the cases, Y series color from Terminalia chebula Retzius extract was mainly shown (Y series color was superior to R series color after dyeing). Therefore, it is recommended for cotton to implement T-J method and for silk to implement J-T method in order to enhance both dyeing uptake and emphasize the color of R series. The K/S value of combination dyed fabrics was decreased by increasing washing time; however, the K/S value of combination dyed fabrics was increased by increasing UV irradiation time. But after repeated washing and longer UV irradiation, ${\Delta}E$ value of combination dyed fabric became smaller compared to fabric dyed with Juniperus chinensis only. Thus, it was found that after J, T combination dyeing, fabric became less prone to fading by washing and UV than after Juniperus chinensis single dyeing was done.
This paper compares domain combination based protein-protein interaction prediction method with domain based protein-protein interaction method. The prediction accuracy and reliability of the methods are compared using the same prediction technique and interaction data. According to the comparison, domain combination based prediction method has showed superior prediction accuracy to domain based prediction method for protein pairs with fully overlapped domains with protein pairs in learning sets. When we consider that domain combination based method has the effects of assigning a weight to each domain interaction, it implies that we can improve the prediction accuracies of currently available domain or domain combination based protein interaction prediction methods further by developing more advanced weight assignment techniques. Several significant facts revealed from the comparative studies are also described in this paper.
We introduce the forecasting method for a next day electric peak load that uses the optimal combination of two types of neural networks. First network uses learning data that are past 10days of the target day. We name the neural network Short Term Neural Network (STNN). Second network uses those of last year. We name the neural network Long Term Neural Network (LTNN). Then we get the forecasting results that are the linear combination of the forecasting results by STNN and the forecasting results by LTNN. We name the method Combination Forecasting Method (CFM). Then we discuss the optimal combination of STNN and LTNN. Using CFM of the optimal combination of STNN and LTNN, we can reduce the forecasting error.
This work introduces a novel unweighted combination method (UCSS) for business failure perdition (BFP). With considering features of BFP in the age of big data, UCSS integrates the quantitative and qualitative analysis by utilizing soft set theory (SS). We adopt the conventional expert system (ES) as the basic qualitative classifier, the logistic regression model (LR) and the support vector machine (SVM) as basic quantitative classifiers. Unlike other traditional combination methods, we employ soft set theory to integrate the results of each basic classifier without weighting. In this way, UCSS inherits the advantages of ES, LR, SVM, and SS. To verify the performance of UCSS, it is applied to real datasets. We adopt ES, LR, SVM, combination models utilizing the equal weight approach (CMEW), neural network algorithm (CMNN), rough set and D-S evidence theory (CMRD), and the receiver operating characteristic curve (ROC) and SS (CFBSS) as benchmarks. The superior performance of UCSS has been verified by the empirical experiments.
The sensibility effects of color combinations was studied utilizing tone on tone combination and tone in tone combination. A total of 24 color combinations were rated by 10 college students using Semantic Differential Method. The data was analyzed by using Excel statistics program 2004. Analysis method was factor analysis. Theresults of this study were as follow. Color combinations utilizing tone on tone and color combinations utilizing tone in tone was evaluated a very different impression. Thus these were found to have an influence on sensibility effects of color combinations. In comparison with appearance of color combination using colored paper and that of product to apply to color combination using colored paper, it was showed to be evaluated mostly similar impression. However By characteristic with product, shape, size and texture, appearance of color combination is likely to be evaluated very difference impression. The results of these studies will serve as a basis of color combination image or color design.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.1
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pp.133-139
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2013
Convex combination of two adaptive filters is an efficient method to improve adaptive filter performances. In this paper, a subband convex combination method of two adaptive filters for fast convergence rate in the transient state and low steady state error is presented. The cost function of mixing parameter for a subband convex combination is defined, and from this, the coefficient update equation is derived. Steady state analysis is used to prove the stability of the subband convex combination. Some simulation examples in system identification scenario show the validity of the subband convex combination schemes.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2001.11a
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pp.65-68
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2001
Color is an imfortant factor for interior design. But both selecting the appropriate color and combinating many color are not easy. Actually designers spend much time searching interior images published in magazine to refer to previous cases of the color combination. And the side up, they undergo a process to try to search own hoping color in the interior design example of the magazine. As an alternative to avoid this inefficient process, this study provides a method to show good cases of color combination. This method can reduce trial and error in the determination the color combination.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2005.03a
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pp.185-192
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2005
Using existing static methods, it is possible to estimate accurately the reponses of structures governed by the fundamental mode. However, these methods do not provide reliable estimates for the structure where higher mode effects are significant. Parametric study was performed to analyze the dynamic characteristics of the structure with long vibration period. Based on the investigations, a new modal combination method using modal combination coefficients, Factored Modal Combination, was developed, and static earthquake load patterns addressing higher mode effects reasonably were proposed. Existing modal combination methods, such as SRSS and CQC, lack a theoretical basis to be applied to inelastic structures. In contrast, the proposed method can be applied conveniently in inelastic range as well as in elastic range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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