International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.1
no.2
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pp.35-42
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2000
To save time and cost in assembly process and to improve th quality of products, it is very important to choose and optimal assembly sequence. In this paper, we propose a methodology that generates an optimal assembly sequence by using various methods and the knowledge of experts. To illustrate the effectiveness of the proposed methodology, a knowledge-based system is developed, The built system is applied to the case of UBR(Unit Bath Room). The applying result showed the applicability of the developed system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.568-571
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2004
In this study, we propose an efficient expert system (ES) construction mechanism by using dynamic knowledge map (DKM) and database management systems (DBMS). Generally, traditional ES and ES developing tools has some limitations such as, 1) a lot of time to extend the knowledge base (KB), 2) too difficult to change the inference path, 3) inflexible use of inference functions and operators. First, to overcome these limitations, we use DKM in extracting the complex relationships and causal rules from human expert and other knowledge resources. Then, elation database (RDB) and its management systems will help to transform the relationships from diagram to relational table. Therefore, our mechanism can help the ES or KBS (Knowledge-Based Systems) developers in several ways efficiently. In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our mechanism. Experimental results with various disease show that the mechanism is superior in terms of extension ability and flexible inference.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.1
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pp.97-103
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2009
The process design of forward Extrusion and Upsetting of Axi-symmetric part has been studied in this paper. During the cold forging product; auto transmission Solenoid Valve part, the defects such as folding and under-fill can be appeared by the improperly controlled metal flow. In this study, to reduce the folding and under-fill the design of experiments has been used to find out the significant design variables in the design of forging process. This paper deals with an Process Planning with which designer can determine operation sequences even after only a little experience in Process Planning of Multi-Former products by multi-stage former working. The approach is based on knowledge-based rules, and a process knowledge-base consisting of design rules is built. Based on the systematic procedure of process sequence design, the forming operation of cold forged auto transmission Solenoid Valve part is analyzed by the commercial Finite Element program, DEFORM/2D.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.5
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pp.22-33
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1997
This paper describes a research work of developing a computer-aided design of blanking and piercing for stator and rotor parts. Based on knowledge-based rules, the die design system, STRTDES2, is designed by considering several factors, such as complexities of blank geometry and punch profile, and availability of press equipment and standard parts. Therefore this system can carry out a die design for each process which is obtained from the result of an automated process planning system, STRTDES1 and generate part drawing and the assembly drawing of die set in graphic forms. Knowledges for die layout are extracted from plasticity theories, relevant references and empirical know-hows of experts in blanking industries.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.8
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pp.40-51
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1996
This paper describes some research works of computer-aided design of blanking and piercing progressive die for stator and rotor parts. An approach to the system is based on knowledge based rules. The deveolped system is composed of six modules such as main program, input and shape treatment, production feasibility check, strip layout, die layout and drawing edit module. Using this system, design parameters ( geometric shapes, die and punch dimensions and dimensions of tool elements) are determined and output is gen- erated in graphic from. Knowledges for tool design are extracted from the plasticity theories, handbooks, relevant references and empirical know-hows of experts in blkanking companies. The developed system provides powerful capabilities for process planning and die design of stator and rotor parts.
This paper presents fuzzy Pr/T nets to represent the fuzzy production rules of a knowledge-based system in the level of first-order predicate logic. The fuzzy Pr/T nets are fuzzy extension of the Pr/T nets. Based on the fuzzy Pr/T net, we propose a fuzzy reasoning algorithm. This algorithm is much closer to human intuition and reasoning than other methods because of using the proper belief functions according to fuzzy concepts in fuzzy production rules.
Integration of GIS data and human expert knowledge into digital image processing has long been acknowledged as a necessity to improve remote sensing image analysis. We propose inductive machine learning algorithm for GIS data integration and rule-based classification method for land cover classification. Proposed method is tested with a land cover classification of a Landsat ETM+ multispectral image and GIS data layers including elevation, aspect, slope, distance to water bodies, distance to road network, and population density. Decision trees and production rules for land cover classification are generated by C5.0 inductive machine learning algorithm with 350 stratified random point samples. Production rules are used for land cover classification integrated with unsupervised ISODATA classification. Result shows that GIS data layers such as elevation, distance to water bodies and population density can be effectively integrated for rule-based image classification. Intuitive production rules generated by inductive machine learning are easy to understand. Proposed method demonstrates how various GIS data layers can be integrated with remotely sensed imagery in a framework of knowledge base construction to improve land cover classification.
Park, Chul-Woo;Kang, Jung-Hoon;Lee, Jun-Ho;Kim, Chul;Kim, Moon-Saeng;Choi, Jae-Chan
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.4
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pp.29-38
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2003
This paper deals with an automated computer-aided process planning and die design system with which designer can determine operation sequences even after only a little experience in process planning and die design of multi former-bolt products by multi-stage former working. The approach is based on knowledge-based rules, and a process knowledge base consisting of design rules is built. Knowledge fur the system is formulated from plasticity theories, empirical results and the empirical knowledge of field experts. Programs for the system have been written in AutoLISP for AutoCAD with a personal computer. An attempt is made to link programs incorporating a number of expert design rules with the process variables obtained by commercial FEM softwares, DEFORM and ANSYS, to form a useful package. The system is composed of four main modules. The process planning and die design module considers several factors, such as the complexities of preform geometry, punch and die profiles, specifications of available multi former, and the availability of standard parts. It can provide a flexible process based on either the reduction in the number of forming sequences by combining the possible two processes in sequence, or the reduction of deviation of the distribution and the level of the required forming loads by controlling the forming ratios. The system uses 2D geometry recognition and is integrated with the technology of process planning, die design, and CAE analysis. The standardization of die parts for multi former-bolt products requiring a cold forging process is described. The system developed makes it possible to design and manufacture multi former-bolt products more efficiently.
It is known that restructuring feed-forward neural network affects generalization capability and efficiency of the network. In this paper, we introduce a new approach to restructure a neural network using abstraction of the hidden knowledge that the network has teamed. This method involves extracting local rules from non-input nodes and aggregation of the rules into global rule base. The extracted local rules are used for pruning unnecessary connections of local nodes and the aggregation eliminates any possible redundancies arid inconsistencies among local rule-based structures. Final network is generated by the global rule-based structure. Complexity of the final network is much reduced, compared to a fully-connected neural network and generalization capability is improved. Empirical results are also shown.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.10
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pp.2718-2731
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2023
This paper presents a method of using syntax and shallow semantic analysis for Vietnamese question generation (QG). Specifically, our proposed technique concentrates on investigating both the syntactic and shallow semantic structure of each sentence. The main goal of our method is to generate questions from a single sentence. These generated questions are known as factoid questions which require short, fact-based answers. In general, syntax-based analysis is one of the most popular approaches within the QG field, but it requires linguistic expert knowledge as well as a deep understanding of syntax rules in the Vietnamese language. It is thus considered a high-cost and inefficient solution due to the requirement of significant human effort to achieve qualified syntax rules. To deal with this problem, we collected the syntax rules in Vietnamese from a Vietnamese language textbook. Moreover, we also used different natural language processing (NLP) techniques to analyze Vietnamese shallow syntax and semantics for the QG task. These techniques include: sentence segmentation, word segmentation, part of speech, chunking, dependency parsing, and named entity recognition. We used human evaluation to assess the credibility of our model, which means we manually generated questions from the corpus, and then compared them with the generated questions. The empirical evidence demonstrates that our proposed technique has significant performance, in which the generated questions are very similar to those which are created by humans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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