Henry Onyebuchi, Okonkwo;Godwin Ejakhe, Omokhua;Uzoma Darlington, Chima
Journal of Forest and Environmental Science
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제38권4호
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pp.275-283
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2022
A study was designed to investigate the pattern of sexual dimorphism in a plantation of Garcinia kola. Twenty trees were randomly selected for the study and have been observed to flower regularly. A total of 100 inflorescence were randomly collected from the crown of each tree and 500 flowers randomly assessed within the period of four (4) flowering seasons. Floral sex assessment was done visually and with a hand magnifying lens; floral morphometric measurements (i.e. pedicel and perianth length and breadth), inflorescence length, and breadth) was taken using a veneer caliper; number of flowers per inflorescence and inflorescence per twig was counted; while, data analysis was conducted on excel using analysis of variance and pairwise t-test comparison. Four floral sexes were identified in the G. kola plantation studied which were unisexual male flowers, unisexual female flowers, cosexual unisexual male flowers, and cosexual hermaphrodite flowers. Three tree sexes were identified viz: inconstant male, invariant female, and cosexual trees. The plantation was significantly sexually dimorphic in floral sex and phenotypic traits (i.e. pedicel and perianth size), and as well as sexually dimorphic in tree sex and reproductive phenotypic traits (i.e. inflorescence size, number of inflorescences per twig, and number of flower bud per inflorescence). The sexual system of the plantation was therefore trioecious with features suggestive of evolving dioecy through the gynodioecious pathway.
본 연구에서는 개인용 컴퓨터에서 디지털 의료 영상을 관리하고 특정 영상을 외부의 다중 모니터에 출력할 수 있는 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 주화면은 크기는 1280$\times$1024로 256$\times$256$\times$8bits의 영상을 8개까지 디스플레이 할 수 있으며 이 중 영상 처리가 필요한 영상을 마우스로 선택할 경우 512$\times$512$\times$8bits 혹은 1024$\times$1024$\times$8bits로 디스플레이 할 수 있게 하였고, 정밀한 관찰을 원하는 영상을 마우스로 선택할 경우 외부 모니터로 출력할 수 있게 하였다. 저장된 모든 영상을 효율적인 검색과 저장을 위해 B+TREE 구조를 사용하여 데이터베이스를 구축하였다. 이상과 같은 모든 기능은 IBM-PC 386 이상 어느 기종에서도 작동하며, 사용자 편의 환경을 구현하기 위해서 모든 기능들은 마우스로 작동하게 하였다.
Recent technological advances in mobile communication systems have made explosive growth in the number of mobile device users worldwide. One of the most important issues in designing a mobile computing system is location management of users. The hierarchical systems had been proposed to solve the scalability problem in location management. The scalability problem occurs when there are too many users for a mobile system to handle, as the system is likely to react slow or even get down due to late updates of the location databases. In this paper, we propose a top-down clustering algorithm for hierarchical location database systems in a wireless network. A hierarchical location database system employs a tree structure. The proposed algorithm uses a top-down approach and utilizes the number of visits to each cell made by the users along with the movement information between a pair of adjacent cells. We then present a modified algorithm by incorporating the exhaustive method when there remain a few levels of the tree to be processed. We also propose a capacity constraint top-down clustering algorithm for more realistic environments where a database has a capacity limit. By the capacity of a database we mean the maximum number of mobile device users in the cells that can be handled by the database. This algorithm reduces a number of databases used for the system and improves the update performance. The experimental results show that the proposed, top-down, modified top-down, and capacity constraint top-down clustering algorithms reduce the update cost by 17.0%, 18.0%, 24.1%, the update time by about 43.0%, 39.0%, 42.3%, respectively. The capacity constraint algorithm reduces the average number of databases used for the system by 23.9% over other algorithms.
The accuracy of knowledge is a major concern for expert system developers and users. Machine learning approaches have recently been found to be useful in knowledge acquisition for expert systems. However, the accuracy of concept acquired from machine learning could not be analyzed in most cases. In this paper we develop a comprehensive knowledge error analysis methodology for practical use of expert systems. Decision tree induction is an important type of machine learning method for business expert systems. Here we start to analyze with knowledge acquired from decision tree induction method, and extend the results to develop error analysis methodology for general machine learning methods. We give several examples and illustrations for these results. We also discuss the applicability of these results to multistrategy learning approaches.
A recommendation system tracks past action of a group of users to make a recommendation to individual members of the group. The computer-mediated marking and commerce have grown rapidly nowadays so the concerns about various recommendation procedure are increasing. We introduce a recommendation methodology by which Korean department store suggests products and services to their customers. The suggested methodology is based on decision tree, product taxonomy, and association rule mining. Decision tree is to select target customers, who have high purchase possibility of recommended products. Product taxonomy and association rule mining are used to select proper products. The validity of our recommendation methodology is discussed with the analysis of a real Korean department store.
This study deals with the application of knowledge-based engineering and a methodology for the assessment & measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using fault-tree representation. A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach. To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations. Conventionally, it is not always easy to obtain a system reliability for components with different individual failure probability density functions(p.d.f.), We utilize fuzzy set theory to solve the adequacy of the conventional probability in accounting and processing of built-in uncertainties in the probabilistic data. The purpose of this study is to propose the framework of knowledge-based engineering through integrating the various sources of knowledge involved in a FTA.
An organic apple (Malus ${\times}$ domestics Borkh.) orchard was established to study the interaction effects of ground cover management systems (GMS) and nutrient sources (NS) on soil and tree nutrient status and tree growth. Trees received one of four GMS: 1) green compost (GC), 2) wood chips (WC), 3) shredded paper (SP), and 4) mow-and-blow (MB). Across all GMS, one of three NS was applied: A) a commercial organic fertilizer (CF), B) poultry litter (PL), and C) control (NF). Overall, GMS had greater effects on the variables than did NS. GC mulch supplied greater nutrients, followed by WC, SP, and MB mulches. SP trees had lower foliar [N] in the first two years than the GC and WC trees. GC-and WC-treated trees had larger trunk cross sectional area than the SP and MB trees.
본 논문은 결합된 의사결정 나무(C4.5)와 신경망기법을 적용함으로써 고객의 신용에 대한 예측을 높이기 위하여 이동통신 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(C4.5)를 형성하여 선택된 결정변수와 함께 규칙을 생성함으로써, 신경망의 입력벡터 값을 정의하는 체계적인 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 이동 통신 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 분류를 통하여 신규 고객에 반영함으로써 고객의 향후 관리에도 기여할 수 있을 것이다. 실제 이동통신 고객데이터를 중심으로 연구의 결과는 예측의 정확도가 기존의 의사결정 트리 모델 (CART, C4.5), 회귀모형, 신경망 접근 방법과 기존에 연구되었던 결합모델(CART & 신경망)보다 훨씬 높게 연구되었다.
In the manufacturing industry fields, thousands of quality characteristics are measured in a day because the systems of process have been automated through the development of computer and improvement of techniques. Also, the process has been monitored in database in real time. Particularly, the data in the design step of the process have contributed to the product that customers have required through getting useful information from the data and reflecting them to the design of product. In this study, first, characteristics and variables affecting to them in the data of the design step of the process were analyzed by decision tree to find out the relation between explanatory and target variables. Second, the tolerance of continuous variables influencing on the target variable primarily was shown by the application of algorithm of decision tree, C4.5. Finally, the target variable, loss, was calculated by a loss function of Taguchi and analyzed. In this paper, the general method that the value of continuous explanatory variables has been used intactly not to be transformed to the discrete value and new method that the value of continuous explanatory variables was divided into 3 categories were compared. As a result, first, the tolerance obtained from the new method was more effective in decreasing the target variable, loss, than general method. In addition, the tolerance levels for the continuous explanatory variables to be chosen of the major variables were calculated. In further research, a systematic method using decision tree of data mining needs to be developed in order to categorize continuous variables under various scenarios of loss function.
Wang, Bohan;Yang, Jin;Tan, Adrian;Tan, Fabian Hadipriono;Parke, Michael
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제8권4호
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pp.1-24
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2018
In the last decade, the use of Building Information Modeling (BIM) as a new technology has been applied with traditional Computer-aided design implementations in an increasing number of architecture, engineering, and construction projects and applications. Its employment alongside construction management, can be a valuable tool in helping move these activities and projects forward in a more efficient and time-effective manner. The traditional stakeholders, i.e., Owner, A/E and the Contractor are involved in this BIM system that is used in almost every activity of construction projects, such as design, cost estimate and scheduling. This article extracts major features of the application of BIM from perspective of participating BIM components, along with the different phrases, and applies to them a logistic analysis using a fuzzy performance tree, quantifying these phrases to judge the effectiveness of the BIM techniques employed. That is to say, these fuzzy performance trees with fuzzy logic concepts can properly translate the linguistic rating into numeric expressions, and are thus employed in evaluating the influence of BIM applications as a mathematical process. The rotational fuzzy models are used to represent the membership functions of the performance values and their corresponding weights. Illustrations of the use of this fuzzy BIM performance tree are presented in the study for the uninitiated users. The results of these processes are an evaluation of BIM project performance as highly positive. The quantification of the performance ratings for the individual factors is a significant contributor to this assessment, capable of parsing vernacular language into numerical data for a more accurate and precise use in performance analysis. It is hoped that fuzzy performance trees and fuzzy set analysis can be used as a tool for the quality and risk analysis for other construction techniques in the future. Baldwin's rotational models are used to represent the membership functions of the fuzzy sets. Three scenarios are presented using fuzzy MEAN, AND and OR gates from the lowest to intermediate levels of the tree, and fuzzy SUM gate to relate the intermediate level to the top component of the tree, i.e., BIM application final performance. The use of fuzzy MEAN for lower levels and fuzzy SUM gates to reach the top level suggests the most realistic and accurate results. The methodology (fuzzy performance tree) described in this paper is appropriate to implement in today's construction industry when limited objective data is presented and it is heavily relied on experts' subjective judgment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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