Wear debris morphology is closely related to the wear mode and mechanism occured. Image recognition of wear debris is, therefore, a powerful tool in wear monitoring. But it has usually required expert's experience and the results could be too subjective. Development of automatic tools for wear debris recognition is needed to solve this problem. In this work, an algorithm for automatic wear debris recognition was suggested and implemented by PC base software. The presented method defined a characteristic 3-dimensional feature space where typical types of wear debris were separately located by the knowledge-based system and compared the similarity of object wear debris concerned. The 3-dimensional feature space was obtained from multiple feature vectors by using a multi-dimensional scaling technique. The results showed that the presented automatic wear debris recognition was satisfactory in many cases application.
Maps are one of the most complicated types of drawings. Drawing recognition technology is not yet sophisticated enough for automated map reading. To automatically extract a road map directly form more complicated topographical maps, a very complicated algorithm is needed, simce the image generally involves such complicated patterns as symbols, characters, residential sections, rivers,etc. This paper describes a new feature extraction method based on the human optical neural field. We apply this method to extract complete set of road segments from topographical maps. The proposed method successfully extract road segments from various areas.
In this paper, a visual pattern recognition system is proposed, which can recognize both a pattern and its location. This system, referred to as the expanded neocognitron, has the following capabilities: (1) A higher performance in extraction of features, and (2) A new capability for recognizing the locations of patterns. This system adopts the learning and recognizing mechanism of the neocognitron. First, the ability to classify pattern is enhanced by improving the mechanisms of feature extraction and learning algorithm. Second, the function of detecting the location of each pattern is realized by developing an architecture which does not reduce structure, i.e., the unit density is constant all the way from the input stage to the output stage.
Physicochemical phenomena in soils are dependent upon pH when using electrokinetic extraction for the contaminants removal especially for heavy metals. pH variation in soils is affected on H$\^$+/ and OH ̄ ions produced by electrolysis reaction and buffer capacity of soil. High amount of heavy metals are retained in the soils if the soil buffer capacity remains high enough to resist a change in pH. Therefore, accurate pH estimation of soil is important in the application of electrokinetic mechanism for decontamination and understanding of subsurface physicochemical characteristics is also required as well as considering buffer capacity for the enhanced methods application. For these, buffer capacity and pH distribution were measured for the four soils, and also compared with modeling results. The results of buffer modeling were good agreement with experimental data. It is showed that four soils were effected by buffer capacity
Wear debris morphology is closely related to the wear mode and mechanism occured. Image recognition of wear debris is, therefore, a powerful tool in wear monitoring. But it has usually required expert's experience and the results could be too subjective. Development of automatic tools for wear debris recognition is needed to solve this problem. In this work, an algorithm for automatic wear debris recognition was suggested and implemented by PC base software. The presented method defined a characteristic 3-dimensional feature space where typical types of wear debris were separately located by the knowledge-based system and compared the similarity of object wear debris concerned. The 3-dimensional feature space was obtained from multiple feature vectors by using a multi-dimensional scaling technique. The results showed that the presented automatic wear debris recognition was satisfactory in many cases application.
By introducing chitosan treatment prior to dyeing, examination was given to the effect of chitosan coated on the surface of fabrics on the color change of dyed fabric based on th e change of ${\Delta}E$, a*, and b* values. At the same time, the dyeing mechanism of Caesalpinia sappan dyestuff was predicted by the investigation of the change of air-permeability ac cording to the chitosan treatment. The change of elution was investigated by the examination of the elution of metallic ions employed as mordants after soaking dyed fabrics in the solution of alkaline perspiration ba sed upon the fact that chitosan carries excellent absorption ability toward metallic ions.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.353-359
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2005
In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems (UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between 0 -1. Second, RDB and SQL (Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS (Knowledge Management Systems).
In passive sonar, underwater moving objects are identified by the acoustic sounds they transmit. The spectrum of these sounds show features about the mechanism of the sound source, these features are discrete frequencies on the spectrum and frequency lines on the spectrogram. Variability in the underwater environment produce discontinuous broken or unstable fluctuating frequency lines. In this paper, we propose an efficient algorithm that estimate continuities of the discontinuous frequency lines and extract presence of the unstable frequency lines using neural networks and represent the proposed algorithm shows good performance in estimation and extraction the unstable frequency lines through the experiments.
일련의 용매 추출계에서 다량성분원소들이 존재할 때 미량성분원소에 대한 억제효과의 메카니즘에 대해서 검토해 보았다. 할로게노 금속산계에 대해서는 유기상으로 추출된 화합물의 해리가 억제효과의 주된 원인으로 나타났으며 각 미량 및 다량성분의 상대적분배비, 할로겐착음이온의 안전성 등이 억제효과에 미치는 영향등을 계통적으로 살펴 보았으며 이에 대한 관계식을 유도하였다.
이온성 액체를 이용하여 질산 용액으로부터 Am(III)과 Eu(III)의 추출 거동을 조사하고 이온성 액체의 활용가능성을 살펴보았다. 이온성 액체로는 1-alkyl-3- methylimidazolium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide ([$C_nmim$][$Tf_2N$])을 사용하였고, n-octyl(phenyl) N,N-diisobutyl carbamoylmethyl phosphine oxide (CMPO)와 tri-n-butylphosphate (TBP)를 추출제로 사용하여, Am(III)과 Eu(III)의 추출 분배계수를 질산농도, CMPO, TBP와 같은 변수들의 함수로서 측정하였다. 이온성 액체를 사용함으로써 기존의 n-doodecane (n-DD)과 비교하여 추출 효율이 현저히 증가하였다. 질산 용액의 농도가 높을수록 Am(III)과 Eu(III)의 추출률은 감소하였으며, Eu(III)의 추출률은 Am(III)보다 전반적으로 작았다. 이온성 액체를 이용한 Am(III)과 Eu(III)의 추출 메카니즘은 n-DD와 같은 분자성 유기용매를 사용하는 경우와는 달리 양이온 교환 메카니즘에 의해 일어나는 것으로 판명되었다. 사용한 모든 이온성 액체에 대하여 Am(III)과 Eu(III)의 추출 분배계수는 CMPO의 농도가 높을수록 증가하고, CMPO 농도에 대한 추출 데이터의 직선 기울기 값은 약 3.0으로 이온성 액체를 이용한 Am(III)과 Eu(III)의 추출반응에서 3분자의 CMPO가 복합착물을 형성하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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