This paper presents a CAD (Computer-Aided Diagnosis) system or detection of breast cancer, which is composed of personal computer, X-ray film scanner, high resolution display and application softwares. There are three major algorithms implemented in the application software. The irst algorithm is the adaptive enhancement of the digitized X-ray mammograms based on the first derivative and the local statistics. The second one is to detect the clustered microcalcifications by using the statistical texture analysis, and the third one is the classification of the clustered microcalcifications as malignant or benign by using the shape analysis. These algorithms were verified by real experiments.
In this series, we investigate the calculation of mean values of derivatives of Dirichlet L-functions in function fields using the analogue of the approximate functional equation and the Riemann Hypothesis for curves over finite fields. The present paper generalizes the results obtained in the first paper. For µ ≥ 1 an integer, we compute the mean value of the µ-th derivative of quadratic Dirichlet L-functions over the rational function field. We obtain the full polynomial in the asymptotic formulae for these mean values where we can see the arithmetic dependence of the lower order terms that appears in the asymptotic expansion.
The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.
The first-best pricing rule which achieves economic efficiency is to equate price with marginal cost. Since public transport demand is derived from some other demand, the user cost as well as the producer cost are considered in its pricing. The optimal price is derived from a derivative of the total social cost with respect to demand. In case of the bus, if there is enough capacity for demand increase, the optimal price is determined by the marginal producer cost resulting from bus sped decrease and by the marginal user cost resulting from journey time increase. Both are caused by boarding and fare collecting time of an additional passenger. Because of the budget constraints, the marginal cost pricing cannot be applied in practice. Then price discrimination as the second-best pricing is introduced. The Ramsey pricing, to charge different prices for different demand elasticities, and nonuniform prices such as travelcards can be applied. However, there is practical difficulty in implementing these prices because of great informational requirements, the costs of administration and the ease to users.
In this article, we present a numerical scheme for solving singularly perturbed (i.e. highest -order derivative term multiplied by small parameter) Burgers-Huxley equation with appropriate initial and boundary conditions. Most of the traditional methods fail to capture the effect of layer behavior when small parameter tends to zero. The presence of perturbation parameter and nonlinearity in the problem leads to severe difficulties in the solution approximation. To overcome such difficulties the present numerical scheme is constructed. In construction of the numerical scheme, the first step is the dicretization of the time variable using forward difference formula with constant step length. Then, the resulting non linear singularly perturbed semidiscrete problem is linearized using quasi-linearization process. Finally, differential quadrature method is used for space discretization. The error estimate and convergence of the numerical scheme is discussed. A set of numerical experiment is carried out in support of the developed scheme.
The notion of the almost Hermitian Finsler manifold admitting an almost complex structure $f^i_j(x)$ was, for the first time, introduced by G. B. Rizza [8]. It is known that the almost Hermitian Finsler manifold (or a Rizza manifold) has been studied by Y. Ichijyo [2] and H. Hukui [1]. In those papers, the almost Hermitian Finsler manifold which the h-covariant derivative of the almost complex structure $f^i_j(x)$ with respect to the Cartan's Finsler connection vanishes was defined as the Kaehlerian Finsler manifold. The nearly Kaehlerian Finsler manifold was defined and studied by the former of authors [7]. The present paper is the continued study of above paper.
This paper studies the iteration method of solving a type of second-order three-point boundary value problem with non-linear term f, which depends on the first order derivative. By using the upper and lower method, we obtain the sufficient conditions of the existence and uniqueness of solutions. Furthermore, the monotone iterative sequences generated by the method contribute to the minimum solution and the maximum solution. And the error estimate formula is also given under the condition of unique solution. We apply the solving process to a special boundary value problem, and the result is interesting.
The parts of pile, above the soil and embedded in the soil are called the first region and second region, respectively. The forth order differential equations of both region for critical buckling load of partially embedded pile with shear deformation are obtained using the small-displacement theory and Winkler hypothesis. It is assumed that the behavior of material of the pile is linear-elastic and that axial force along the pile length and modulus of subgrade reaction for the second region to be constant. Shear effect is included in the differential equations by considering shear deformation in the second derivative of the elastic curve function. Critical buckling loads of the pile are calculated for by differential transform method (DTM) and analytical method, results are given in tables and variation of critical buckling loads corresponding to relative stiffness of the pile are presented in graphs.
This paper presents a sensorless speed control of a DC servo motor using a fuzzy-sliding observer in the presences of load disturbances. A fuzzy-sliding observer is proposed in order to estimate the speed of a motor rotor. First, a sliding observer is used to estimate the derivative of the armature current directly using the armature current mesured in the DC servo motor. Second, the optimal gain of the Luenberger observer is set up using the fuzzy control. Experimental results show the good performance in the DC servo motor system with the proposed fuzzy-sliding observer.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권1호
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pp.46-51
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2004
The problem of reducing the effect of an unknown disturbance on a dynamical system is one of the most fundamental issues in control design. We propose a robust PID (Proportional Integral Derivative) control method with neural network for improving the performance due to the rejection of an unknown disturbance. The proposed system consists of a model of the plant, a conventional PID controller and a multi-layer neural network, and is composed of two loop; the first loop enables the system to achieve stability of system, the second loop rejects an unknown disturbance. Simulation and experiment results show that the proposed method improves considerably on the performance of the conventional PID control method and the typical IMC method using neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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