This paper presents a novel convolutional neural network based multi-feature fusion learning method for non-rigid 3D model retrieval, which can investigate the useful discriminative information of the heat kernel signature (HKS) descriptor and the wave kernel signature (WKS) descriptor. At first, we compute the 2D shape distributions of the two kinds of descriptors to represent the 3D model and use them as the input to the networks. Then we construct two convolutional neural networks for the HKS distribution and the WKS distribution separately, and use the multi-feature fusion layer to connect them. The fusion layer not only can exploit more discriminative characteristics of the two descriptors, but also can complement the correlated information between the two kinds of descriptors. Furthermore, to further improve the performance of the description ability, the cross-connected layer is built to combine the low-level features with high-level features. Extensive experiments have validated the effectiveness of the designed multi-feature fusion learning method.
Purpose: Skewness is an indicator used to measure the asymmetry of data distribution. In the past, product quality was judged only by mean and variance, but in modern management and manufacturing environments, various factors and volatility must be considered. Therefore, skewness helps accurately understand the shape of data distribution and identify outliers or problems, and skewness can be utilized from this new perspective. Therefore, we would like to propose a statistical quality control method using skewness. Methods: In order to generate data with the same mean and variance but different skewness, data was generated using normal distribution and gamma distribution. Using Minitab 18, we created 20 sets of 1,000 random data of normal distribution and gamma distribution. Using this data, it was proven that the process state can be sensitively identified by using skewness. Results: As a result of the analysis of this study, if the skewness is within ± 0.2, there is no difference in judgment from management based on the probability of errors that can be made in the management state as discussed in quality control. However, if the skewness exceeds ±0.2, the control chart considering only the standard deviation determines that it is in control, but it can be seen that the data is out of control. Conclusion: By using skewness in process management, the ability to evaluate data quality is improved and the ability to detect abnormal signals is excellent. By using this, process improvement and process non-sub-stitutability issues can be quickly identified and improved.
Goodness of fit test statistics based on the information discrepancy have been shown to perform very well (Vasicek 1976, Dudewicz and van der Meulen 1981, Chandra et al 1982, Gohkale 1983, Arizona and Ohta 1989, Ebrahimi et al 1992, etc). Although the test is well defined for the non-censored case, censored case has not been discussed in the literature. Therefore we consider a goodness of fit test based on the partial Kullback-Leibler(KL) information with the type II censored data. We derive the partial KL information of the null distribution function and a nonparametric distribution function, and establish a goodness of fit test statistic. We consider the exponential and normal distributions and made Monte Calro simulations to compare the test statistics with some existing tests.
The aim of this paper is to understand the time averaged pressure distributions in a high-speed centrifugal compressor channel diffuser at design and off-design flow rates. Pressure distributions from the impeller exit to the channel diffuser exit are measured and discussed far various flow rates from choke to near surge condition, and the effect of operating condition is discussed. The strong non-uniformity in the pressure distribution is obtained over the vaneless space and semi-vaneless space caused by the impeller-diffuser interaction. As the flow rate increases, flow separation near the throat, due to large incidence angle at the vane leading edge, increases aerodynamic blockage and reduces the aerodynamic flow area downstream. Thus the minimum pressure location occurs downstream of the geometric throat, and it is named as the aerodynamic throat. And at choke condition, normal shock occurs downstream of this aerodynamic throat. The variation in the location of the aerodynamic throat is discussed.
This study was carried out to clarify the stochastic characteristics of monthly rainfalls and to select a proper model for generating the sequential monthly rainfall amounts. The results abtained are as follows: 1. Log-Normal distribution function is the best fit theoretical distribution function to the empirical distribution of monthly rainfall amounts. 2. Seasonal and random components are found to exist in the time series of monthly rainfall amounts and non-stationarity is shown from the correlograms. 3. The Monte Carlo model shows a tendency to underestimate the mean values and standard deviations of monthly rainfall amounts. 4. The 1st order Markov model reproduces means, standard deviations, and coefficient of skewness with an error of ten percent or less. 5. A correlogram derived from the data generated by 1st order Markov model shows the charaterstics of historical data exactly. 6. It is concluded that the 1st order Markov model is superior to the Monte Carlo model in their reproducing ability of stochastic properties of monthly rainfall amounts.
This thesis is concerned with the design of control chart based on the sample median which is easy to use in practical situations and to analyze the properties for non-normally distributed Weibull process. In this cases are use to the quality characteristics of the process are not normally distributed but skewed due to the intermitted production, small lot size and sample size is small one n=3 or n=5, etc. And when it relates unsymmetrically distributed process, model designed median control chart is more effective than Shewhart $\bar{x}$-chart which assumed on normal distribution, when we exactly should be known Weibull distribution or estimated. The median control chart in this thesis is more robustness compared with other conventionally developed control chart.
International Journal of Reliability and Applications
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제10권2호
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pp.81-88
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2009
A non-parametric procedure is presented for testing exponentially against used better than aged in convex ordering class (UBAC) of life distributions based on u-test. Convergence of the proposed statistic to the normal distribution is proved. Selected critical values are tabulated for sample sizes 5(5)40. The Pitman asymptotic relative efficiency of my proposed test to tests of other classes is studied. An example of 40 patients suffering from blood cancer disease demonstrates practical application of the proposed test.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.219-227
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2001
Another approach (multi-parameter measurement method) of interlaboratory studies of test methods is presented. When the unrestricted normal likelihood for the fixed latent variable model is unbounded, we propose a me쇙 of restricting the parameter space by formulating realistic alternative hypothesis under which the likelihood is bounded. A simulation study verified the claim of conservatism of level of significance based on assumptions about central chi-square distributed test statistics and on Bonferroni approximations. We showed a randomization approach that furnished empirical significance levels would be better than a Bonferroni adjustment.
This paper is a brief review of the different procedures that are available for fitting theoretical distributions to data. The use of each technique Is illustrated by reference to a distribution system which including the Pearson, Johnson and Burr functions. These functions can be used to calculate percent out of specification. Therefore, in this paper a new method for estimating a measure of process capability for Gamma distributed variable data proposed using the percentage nonconforming. Process capability indices combines with the percentage nonconforming Information can be used to evaluate more accurately process capability.
Background: This study was conducted to acquire basic information on the phenotypic and genotypic characteristics of the germplasm of Panax ginseng C. A. Meyer collected from China and Korea, and identify the variations that can be utilized in ginseng breeding programs. Methods and Results: Quantitative parameters were evaluated, and used to compare and analyze on genetic polymorphisms in the germplasm. The genetic characteristics and classifications were compared and analyzed for each character. Stem length followed a normal frequency distribution ranging from 15.5 cm to 40.5 cm, with showing approximately 40% having a stem length of 20 - 30 mm. Stem diameters ranged from 2.7 mm to 11.3 mm. Stem number per plant ranged from 1 to 3; approximately 50% had a single stem, and 45% had two stems. A non-normal frequency distribution was observed for petiole number, with approximately 60% of the germplasm having 3 - 5 petioles. Petiole length exhibited a normal frequency distribution, raging from 4.5 to 10.6. Petiole angle in the germplasm ranged from $28^{\circ}$ to $89^{\circ}$ and seedstalk length ranged from 5.6 cm to 27.3 cm. Conclusions: The genetic polymorphisms identified by complete linkage clustering based on the quantitative characteristics of Panax ginseng C. A. Meyer collected from Korea and China were classified to 6 groups, namely I, II, III, IV, V, and VI with frequencies of 6.7%, 20.0%, 31.7%, 8.3%, 6.7%, and 26.7%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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