Recently, the technologies of mobile robots have been growing rapidly in the fields such as cleaning robot, explosive ordnance disposal robot, patrol robot, etc. However, the researches about the autonomous underwater robots have not been done so much, and they still remain at the low level of technology. This paper describes a model of 3-joint (4 links) fish robot type. Then we calculate the dynamic motion equation of this fish robot and use Singular Value Decomposition (SVD) method to reduce the divergence of fish robot's motion when it operates in the underwater environment. And also, we analysis response characteristic of fish robot according to the parameters of input torque function and compare characteristic of fish robot with 3 joint and fish robot with 2 joint. Next, fish robot's maximum velocity is optimized by using the combination of Hill Climbing Algorithm (HCA) and Genetic Algorithm (GA). HCA is used to generate the good initial population for GA and then use GA is used to find the optimal parameters set that give maximum propulsion power in order to make fish robot swim at the fastest velocity.
This study proposes an integrated technique of Genetic Algorishim (GA) and Geographic Information System (GIS) for designing the water quality monitoring networks. To develop solution scheme of the integrated system, fitness functions are defined by the linear combination of five criteria which stand for the operation objectives of water quality monitoring stations. The criteria include representativeness of a river system, compliance with water quality standards, supervision of water use, surveillance of pollution sources and examination of water quality changes. The fitness level is obtained through calculations of the fitness functions and input data from GIS. To find the most appropriate parameters for the problems, the sensitivity analysis is performed for four parameters such as number of generations, population sizes, probability of crossover, and probability of mutation. Using the parameters resulted from the sensitivity analysis, the developed system proposed 110 water quality monitoring stations in the Nakdong River. This study demonstrates that the integrated technique of GA and GIS can be utilized as a decision supporting tool in optimized design for a water quality monitoring network.
A study was carried out in nine fertilized fish ponds under three treatments (T-I, T-II and T-III) at Bangladesh Agricultural University, Mymensingh to see the bloom of euglenophytes with the intention of observing its impact on the growth of fish in culture condition. Some water quality parameters viz., temperature, dissolved oxygen, pH, PO4-P and NO3-N concentration and some biological parameters viz., phytoplankton population and growth of fish were monitored at fixed intervals. Euglenophytes showed a heavy bloom in late August in the ponds of T-II. The bloom was occurred by the genera, Euglena, Phacus and Trachelomonas of which Euglena was the most dominant genus. In relation of water quality parameters with euglenophytes bloom, it was hypothesized that euglenophytes prefers higher temperature and acidic environment with higher nutrient concentrations. Acidic environment and nutrient enrichment enhanced the bloom of euglenophytes which hampered the growth of other beneficial algal groups (chlorophytes and bacillariophytes) and fish. Due to heavy bloom, the fishes breathed with difficulty at the surface. The fishes in the heavy bloom ponds presented the weight values were lower than verified for those in the ponds where the bloom did not occur. Total production (calculated) of fish in different treatments ranged from 1355.89 to1760.63 kg ha–1 with significantly (p < 0.05) lowest in the ponds of T-II.
The paper concerns the successive optimization for structure and parameters of fuzzy inference systems that is based on parallel Genetic Algorithms (PGA) and information data granulation (IG). PGA is multi, population based genetic algorithms, and it is used tu optimize structure and parameters of fuzzy model simultaneously, The granulation is realized with the aid of the C-means clustering. The concept of information granulation was applied to the fuzzy model in order to enhance the abilities of structural optimization. By doing that, we divide the input space to form the premise part of the fuzzy rules and the consequence part of each fuzzy rule is newly' organized based on center points of data group extracted by the C-Means clustering, It concerns the fuzzy model related parameters such as the number of input variables to be used in fuzzy model. a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions according to used variables, and the polynomial type of the consequence part of fuzzy rules, The simultaneous optimization mechanism is explored. It can find optimal values related to structure and parameter of fuzzy model via PGA, the C-means clustering and standard least square method at once. A comparative analysis demonstrates that the Dnmosed algorithm is superior to the conventional methods.
A population segregating for the naked neck (Na) gene was used to evaluate its effect on fast growing broilers at heat stress. An experimental stock comparable to those of modern broilers was established by backcrossing to colour synthetic male and female lines. Matings between heterozygous (Na/na) males and females produced normally feathered (na/na), heterozygous (Na/na) and homozygous (Na/Na) chicks for the present study. Day old to seven week old coloured broilers of three genotypes viz. normally feathered (na/na), heterozygous naked neck (Na/na) and homozygous naked neck (Na/Na) were compared for heat dissipation, growth performance, body conformation traits, blood biochemical parameters and carcass traits in tropical climate. In hot climate, naked neck broilers had significantly less body temperature and better heat dissipation capabilities as compared to normal broilers. The naked neck broilers had significantly higher body weight and better feed conversion ratio than na/na broilers. The Na/Na or Na/na broilers exhibited higher giblet yield, blood loss and lower feather mass compared to na/na broilers. The results indicated that the reduction in feather coverage in Na/Na and Na/na broilers facilitates better heat dissipation with lower body temperature, more body weight gain, better FCR and carcass traits compared to normal broilers.
We report the HST pixel analysis results of the interacting S0 galaxy, NGC 5195 (M51B), using the HST/ACS images in the F435W, F555W and F814W (BVI) bands. After 4x4 binning of the HST/ACS images to secure sufficient signal-to-noise ratio for each pixel, we derive several quantities describing the pixel color-magnitude diagram (pCMD) of NGC 5195, such as blue/red color cut, red pixel sequence parameters, blue pixel sequence parameters and blue-to-red pixel ratio. Those parameters reflect the internal properties of NGC 5195 like age, metallicity, dust content and galaxy morphology. To investigate the spatial distributions of stellar populations, we divide pixel stellar populations using the pixel color-color diagram and population synthesis models. As a result, we find that the tidal interaction with NGC 5194 significantly affects the stellar populations in their dust content and mean stellar age.
This study was to estimate population growth parameters of the freshwater bivalve, Corbicula (Corbiculina) papyacca (Heude) in Korea. Samples were collected from Jojong stream in Chungpyeong from September 1999 to August 2000. Ages were determined from the ring of shell, The shell length of the samples ranged from 4,2 mm to 28.1 mm, The ring on the surface of shell was formed once a year from January to March, Marginal increment analysis of shell rings indicated that annuli were formed in June. Spawning period was estimated to be May to August with a peak between June and July through fatness analysis, and thus rings were considered to be true annual marks. Von Bertalanffy's growth parameter were estimated from a nonlinear method with the value of logical maximum shell length ($L_{propto}$) was 34,36 mm, K was 0.1531/year, logical age of shell length 0 ($t_{0}$) was -0,5246 year, and logical maximum total weight ($W_{propto}$) was 11.42 g.
Objective: The objective of this study was to estimate genetic parameters of milk, fat, and protein yields within and across lactations in Tunisian Holsteins using a random regression test-day (TD) model. Methods: A random regression multiple trait multiple lactation TD model was used to estimate genetic parameters in the Tunisian dairy cattle population. Data were TD yields of milk, fat, and protein from the first three lactations. Random regressions were modeled with third-order Legendre polynomials for the additive genetic, and permanent environment effects. Heritabilities, and genetic correlations were estimated by Bayesian techniques using the Gibbs sampler. Results: All variance components tended to be high in the beginning and the end of lactations. Additive genetic variances for milk, fat, and protein yields were the lowest and were the least variable compared to permanent variances. Heritability values tended to increase with parity. Estimates of heritabilities for 305-d yield-traits were low to moderate, 0.14 to 0.2, 0.12 to 0.17, and 0.13 to 0.18 for milk, fat, and protein yields, respectively. Within-parity, genetic correlations among traits were up to 0.74. Genetic correlations among lactations for the yield traits were relatively high and ranged from $0.78{\pm}0.01$ to $0.82{\pm}0.03$, between the first and second parities, from $0.73{\pm}0.03$ to $0.8{\pm}0.04$ between the first and third parities, and from $0.82{\pm}0.02$ to $0.84{\pm}0.04$ between the second and third parities. Conclusion: These results are comparable to previously reported estimates on the same population, indicating that the adoption of a random regression TD model as the official genetic evaluation for production traits in Tunisia, as developed by most Interbull countries, is possible in the Tunisian Holsteins.
This paper is to study population ecological characteristics, including growth parameters, survival rate, instantaneous coefficients of natural and fishing mortalities, and age at first capture of the soft-shelled clam, Mya japonioa in the intertidal zone of South Sea in Korea. For describing growth of the clam a von Bertalanffy growth model was adopted, The von Bertalanffy growth curve had an additive error structure and the growth parameters estimated from a non-linear regression were SH/sub ∞/=79.83mm, K=0.26, and t/sub 0/= -0.01. Survival rate (S) of the soft-shelled clam was 0.26 (SD=0.02). The instantaneous coefficients of natural mortality (M) was estimated to be 0.78/year and fishing mortality (F) 0.57/year for the soft-shelled clam. The age at first capture (t/sub c/) was estimated as 2.69 year. The mean densities of the soft-shelled clam by bottom type were 3.40 inds./m²(SE=0.18) in the sand, 63.4 inds./m²(SE= 0.53) in the muddy sand, and 0 inds./m2 (SE=0) in the gravelly sand. The mean densities of the soft-shelled clam by 3 different areas were 4.88 inds./m²(SE=0.09), 2.61 inds./m²(SE=0.13), 7.20 inds./m²(SE=0.18), respectively and the biomass of the clam were estimated as 131mt, 121mt, 665mt, respectively. An yield-per-recruit analysis showed that the current yield-per-recruit of about 8.30g with F=0.57/year and the age at first capture (t/sub c/) 2.69 year, was lower than the maximum possible yield-per-recruit of 9.60g. Fixing to at the current level and increased fishing intensity (F) could produce an increase in the predicted yield-per-recruit from 8.30g to about 9.40. However, estimated yield-per-recruit increased to 1.30g by decreasing to from the current age (2.69 year) to age two with F fixed at the current level. Yield-per-recruit was estimated under harvest strategies based on F/sub max/ and F/sub 0.1/.
De la roza, Begona;Martinez, Adela;Modrono, Sagrario;Argamenteria, Alejandro
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1629-1629
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2001
The knowledge of the nutrition in animal production is difficult to assess due of difficulty to determine the amount and quality of feeds intake, mainly if forages are the most important compound in the diet. It must be able to know responses to the metabolic process in lactating dairy cows earring out feeds evaluation trials. These metabolism studies with cows, requires measurements of: I) The amount of all feeds consumed. II) Excretion of faeces. III) Excretion of urine. Taking as a basis these trials, forage and total intake, dietary digestibility and balances of nitrogen and energy can be calculated. However, these feeds evaluation experiments with animals are very time consuming and expensives. The faeces excreted by animals containt undigested residues of the diet consumed. For this reason, their analysis can be an successful tool to determine the amount and quality of feed intake and other important biological parameters. The aim of this work was to know if faeces analysis by NIR could be used to determine with enough accuracy some attributes of different lactating dairy cows diets, using a global equation, developed on an heterogeneus population. For this purpose a total of 79 faecal samples from eight grass, three grass silages and two maize silages metabolic trials, on six cows each one, were used to constitute the initial population. The calibration equations were developed to predict forage and total intake, organic matter digestibility, digestibility coefficient of crude energy and digestibility energy. The combination of several trials with different diets and animal conditions gave promising results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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