A selection experiment with Romney Marsh sheep was used to evaluate correlated responses to selection. The selected flock was formed in 1979 by the Romney Group Breeders where selection was for prolificacy, defined as the number of live lambs born per ewe joined per year and a randomly selected control flock was established in 1982. Selection for prolificacy resulted in (i) increased ewe fertility, (ii) increased ewe ovulation rate, (iii) increased ewe litter size, (iv) decreased ewe body weight, (v) decreased lamb birth weight and (vi) decreased lamb 8-week weight. The rates of correlated responses per year respectively for ewe fertility, ewe ovulation rate, ewe litter size, ewe body weight, lamb birth weight and lamb 8-week weight were 0.033(0.002), 0.043(0.016), 0.019(0.005), -0.017(0.066), -0.055(0.025) and -0.150(0.057).
A selection experiment with Romney Marsh sheep was used to evaluate direct responses to selection. Two flocks were maintained; a) the selection line formed in 1979 by the Romney Group Breeders to select for high prolificacy, defined as the number of live lambs born per ewe joined per year and b) a control line, established in 1982, where flock replacements were chosen at random. Predicted responses per year of birth female group and per year respectively were 0.033 and 0.027 live lambs. The rate of predicted response per year was within the theoretical expected range from 0.01 to 0.03 of the mean. The rates of realized response in prolificacy per year of birth female group and per year respectively were 0.026 and 0.021. These estimates of realized responses represented between 0.01 and 0.02 of the control line mean per year.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.7
no.2
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pp.1-10
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2017
The Clonal Selection Algorithm (CSA) is an algorithm inspired by the human immune system mechanism. In CSA, several parameters needs to be optimized by large amount of sensitivity analysis for the optimal results. They limit the accuracy of the results due to the uncertainty and subjectivity. Adaptive Clonal Selection (ACS), a modified version of CSA, is developed as an algorithm without controls by pre-defined parameters in terms of selection process and mutation strength. In this paper, we discuss the ACS in detail and present its implementation in construction site utilization planning (CSUP). When applied to a developed model published in research literature, it proves that the ACS are capable of searching the optimal layout of temporary facilities on construction site based on the result of objective function, especially when the parameterization process is considered. Although the ACS still needs some improvements, obtaining a promising result when working on a same case study computed by Genetic Algorithm and Electimze algorithm prove its potential in solving more complex construction optimization problems in the future.
The comparative evaluation is the most effective method for site selection because the selection of waste treatment facility is to determine the optimum site out of limited candidate sites. This study adopted the ordinal scale evaluation, one of methods of comparative evaluation. The ordinal scale evaluation aims to determine the investigating items referring to the character of sites, to determine the importance factors for investigating items, and to determine the optimum site according to the quantitative evaluation. This study has focussed on reflecting the opinion of residents to the maximum extent with a weight on social and economic aspects, considering the state of confrontation against each other between the autonomous government organization and local residents, which is being emerged as a social issue relating to the evaluation rating on each item of site selection of an optimum site. Therefore, rational, and clear validity investigations and proper reduction of both time and expenses in site selection as well through this a study.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.4
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pp.234-239
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2014
This paper presents an empirical study on selecting a small amount of useful unlabeled data to improve the classification accuracy of semi-supervised learning algorithms. In particular, a hybrid method of unifying the simply recycled selection method and the incrementally-reinforced selection method was considered and evaluated empirically. The experimental results, which were obtained from well-known benchmark data sets using semi-supervised support vector machines, demonstrated that the hybrid method works better than the traditional ones in terms of the classification accuracy.
This study is designed to figure out the effects of major selection motivation on career efficacy and major satisfaction of college students majoring in culinary and foodservice management. To achieve this purpose, a survey was carried out to 209 college students. The findings showed that their major selection had a significant effect on their career efficacy and major satisfaction. But the mediating effect of their career efficacy as a mediator - which improves their major selection and major satisfaction - was partially adopted. Consequently, their internal and external participation motivation for their major selection is a facilitating mechanism to maximize their major satisfaction, and it is necessary to limit the use as a mediating variable of their career efficacy.
This paper presents a novel heuristic mechanism, Dynamic-network Adapted Cost selection (DAC-selection), which has higher backup path sharing rate, lower number of blocked channel requests and number of used wavelengths fer reservation of working path and backup path by using unique cost function than that of widely used random selection (R-selection) mechanism and Combined Min-cost selection (CMC-selection) mechanism proposed by Lo, while maintaining 100% restoration capability.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.51-58
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2017
This paper deals with the improvement of cluster head selection method in L-SEP for heterogeneous nodes among hierarchical routing protocols of wireless sensor network. Wireless sensor networks are classified into homogeneous and heterogeneous network. In heterogeneous network, SEP, L-SEP are mainly used because cluster head selection probability is different depending on node type. But, since protocol based on SEP has different cluster head selection probabilities depending on the node type, clusters that transmit data inefficiently can be formed. to improve this, it is necessary to select the cluster head that minimizes the transmission distance of member node and the cluster head. Therefore, we propose a protocol that improve the cluster head selection method.
In this paper, we propose combined relay selection and cooperative beamforming schemes for physical layer security. Generally, high operational complexity is required for cooperative beamforming withmultiple relays because of the required information exchange and synchronization among the relays. On the other hand, while it is desirable to reduce the number of relays participating in cooperative beamforming because of the associated complexity problem, doing so may degrade the coding gain of cooperative beamforming. Hence, we propose combined relay selection and cooperative beamforming schemes, where only two of the available relays are selected for beamforming and data transmission. The proposed schemes introduce a selection gain which partially compensates for the decrease in coding gain due to limiting the number of participating relays to two. Both the cases where full and only partial channel state information are available for relay selection and cooperative beamforming are considered. Analytical and simulation results for the proposed schemes show improved secrecy capacities compared to existing physical layer security schemes employing cooperative relays.
Celik, Erkan;Gul, Muhammet;Gumus, Alev Taskin;Guneri, Ali Fuat
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.3
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pp.19-30
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2012
Material selection is a complex problem in the design and development of products for diverse engineering applications. This paper is aimed to present a fuzzy decision making approach to deal with the material selection in engineering design problems. A fuzzy multi criteria decision-making model is proposed for solving the material selection problem. The proposed model makes use of fuzzy TOPSIS (Technique for Order reference by Similarity to Ideal Solution) with trapezoidal numbers for evaluating the criteria and ranking the alternatives. And result is compared with fuzzy VIKOR (VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje in Serbian, means Multi criteria Optimisation and Compromise Solution) which is proposed by Jeya Girubha and Vinodh [2012]. The present paper is aimed to also improve literature of fuzzy decision making for material selection problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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