Let G = (V, E) be a simple connected graph. The sets of vertices and edges of G are denoted by V = V (G) and E = E(G), respectively. In such a simple molecular graph, vertices represent atoms and edges represent bonds. The distance between the vertices $u$ and $v$ in V (G) of graph G is the number of edges in a shortest path connecting them, we denote by $d(u,v)$. In graph theory, we have many invariant polynomials for a graph G. In this paper, we focus on the Schultz polynomial, Modified Schultz polynomial, Hosoya polynomial and their topological indices of a molecular graph circumcoronene series of benzenoid $H_k$ and specially third member from this family. $H_3$ is a basic member from the circumcoronene series of benzenoid and its conclusions are base calculations for the Schultz polynomial and Hosoya polynomial of the circumcoronene series of benzenoid $H_k$ ($k{\geq}3$).
The purpose of this study is to estimate height growth patterns and site index cuties (base index age 50 years) for Japanese red cedar trees(Cryptomeria japonica D. Don) grown in southern regions of Korea. The Chapman-Richards growth function was selected for stand height prediction using on the results of stem analysis data sets. Anamorphic base age invariant site index cuties were presented based on this height prediction equation. The resulting site index prediction equation can provide an indication of the productivity of the site quality based on Japanese red cedar trees plantation ages planted in southern regions of Korea.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권2호
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pp.128-134
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2014
In this paper, we present a graphics processing unit (GPU)-based matching technique for the purpose of fast feature matching between different images. The scale invariant feature transform algorithm developed by Lowe for various feature matching applications, such as stereo vision and object recognition, is computationally intensive. To address this problem, we propose a matching technique optimized for GPUs to perform computations in less time. We optimize GPUs for fast computation of keypoints to make our system quick and efficient. The proposed method uses a self-organizing map feature matching technique to perform efficient matching between the different images. The experiments are performed on various image sets to examine the performance of the system under varying conditions, such as image rotation, scaling, and blurring. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the existing feature matching methods, resulting in fast feature matching due to the optimization of the GPU.
Automatic image recognition system is essential for a better man-to machine interaction. Because of the noise and deformation due to the sensor operation, it is not simple to build an image recognition system even for the fixed images. In this paper neural network which has been reported to be adequate for pattern recognition task is applied to the fixed and variational(rotation, size, position variation for the fixed image)recognition with a hope that the problems of conventional pattern recognition techniques are overcome. At fixed image recognition system. ART model is trained with face images obtained by camera. When recognizing an matching score. In the test when wigilance level 0.6 - 0.8 the system has achievel 100% correct face recognition rate. In the variational image recognition system, 65 invariant moment features sets are taken from thirteen persons. 39 data are taken to train multi-layer perceptron and other 26 data used for testing. The result shows 92.5% recognition rate.
We study the metrical and topological pressure for flows without fixed points on a compact metric space, and get the results as follows: (1) The metrical pressure with respect to an ergodic measure can be defined by (t, $\varepsilon$)-spanning sets. (2) The topological pressure is the supremum of metrical pressures with respect to all ergodic measures. (3) The properties that the topological pressure is zero, nonzero, finite or infinite respectively are invariant under weak equivalence.
International Journal of Aerospace System Engineering
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제2권2호
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pp.73-78
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2015
According to the characteristic of carrier-based aircraft, the method of solving safe set during arresting landing is discussed in this paper based on optimal control and invariant set theory. The safe sets of carrier aircraft are evaluated in different states on the characteristic of longitudinal augmented system by using the level set method. Then, the influence on the boundary of safe set under various factors is analyzed. At last, the maneuverability envelope protection is established based on the corresponding theory, and the validity of the system is verified through simulation. The results demonstrate preliminarily that: compared with mass and thrust, the elevator is the greatest influence factor for the boundary of safe set; the dynamic trajectory of carrier-based aircraft can be located at the interior of safe set effectively with the maneuverability envelope protection.
A continuous linear operator T, on the space of entire functions in d variables, is PDE-preserving for a given set $\mathbb{P}\;\subseteq\;\mathbb{C}|\xi_{1},\ldots,\xi_{d}|$ of polynomials if it maps every kernel-set ker P(D), $P\;{\in}\;\mathbb{P}$, invariantly. It is clear that the set $\mathbb{O}({\mathbb{P}})$ of PDE-preserving operators for $\mathbb{P}$ forms an algebra under composition. We study and link properties and structures on the operator side $\mathbb{O}({\mathbb{P}})$ versus the corresponding family $\mathbb{P}$ of polynomials. For our purposes, we introduce notions such as the PDE-preserving hull and basic sets for a given set $\mathbb{P}$ which, roughly, is the largest, respectively a minimal, collection of polynomials that generate all the PDE-preserving operators for $\mathbb{P}$. We also describe PDE-preserving operators via a kernel theorem. We apply Hilbert's Nullstellensatz.
In recent years, ear has emerged as a new biometric trait, because it has advantage of higher user acceptance than fingerprint and can be captured at remote distance in an indoor or outdoor environment. This paper proposes an individual identification method using ear region based on SIFT(shift invariant feature transform). Unlike most of the previous studies using rectangle shape for extracting a region of interest(ROI), this study sets an ROI as a flexible expanded region including ear. It also presents an effective extraction and matching method for SIFT keypoints. Experiments for evaluating the performance of the proposed method were performed on IITD public database. It showed correct identification rate of 98.89%, and it showed 98.44% with a deformed dataset of 20% occlusion. These results show that the proposed method is effective in ear recognition and robust to occlusion.
본 논문에서는 지문 영상의 개별적이고 부분적인 특성(밝기, 품질 차이 등)을 고려하여 지문의 특징량 추출을 수행함으로써 지문 입력기간의 차이에서 오는 문제점을 극복하며, 정합 과정시에는 회전 및 크기 변화, 위치 이동 등에 관계없이 균일한 성능을 보장하면서도 실시간 내에 처리가 가능한 자동 지문인식 알고리즘을 제안한다. 특히 본 방법에서는 지문의 분류 작업을 융선의 전체적인 흐름 모양과 중심점, 삼각주와 같은 특이점간의 상호 관계를 이용하여 결정하게 된다. 개발된 알고리즘을 평가하기 위해 NIST 지문 및 한국인의 연령과 직업별 인구 분포에 따라 구축된 압착 날인 지문, 그리고 회전 날인 후 수치화된 지문과 같은 다양한 영상들에 대해 제안된 방법을 적용하였으며, 전체적인 인식 성능이 타인 수락 오류율을 0%로 설정했을 때 본인 거부 오류율이 0.07%라는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 삼차원 절리텐서 파라미터와 DFN(discrete fracture network) 블록의 변형특성 간의 상관성 분석을 수행하여 절리텐서의 방향성분 및 일차불변량이 절리성 암반의 변형계수 및 전단탄성계수에 미치는 영향을 평가하였다. 확정적 방향성을 갖는 1~2개의 절리군을 사용하여 절리의 빈도 및 길이분포의 변화에 따라 생성한 총 224개의 DFN 블록에 대하여 절리텐서 파라미터가 산정되었다. 또한, 정육면체 DFN 블록에 대하여 개별요소법을 활용하여 서로 직교하는 세 방향으로 변형특성이 추정되었다. 절리텐서의 일차불변량이 증가할수록 변형계수 및 전단탄성계수는 대체로 저감되는 양상을 나타내지만, 감소폭이 줄어들어 일차불변량이 특정 기준값을 상회하면 변형계수 및 전단탄성계수는 거의 일정한 값을 유지하였다. 삼차원 DFN 블록에 대한 지향적 변형특성은 대응하는 방향의 절리텐서성분과 멱함수의 강한 상관관계를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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