The existing capacitor-testers could only judge the condition of capacitor is normal or abnormal, and could not inform the real characteristics of the tested capacitors. In this research, it has designed the real-time observation of the new capacitor in charge and discharge tester for showing capacitor conditions and classification through wide voltages by regular cycle-tests. And proposed the quality classification algorithm of capacitors for more simple and practical, and approve them by test.
This paper is to recognize and play tab chords from guitar musical sheets. The musical chord area of an input image is segmented by changing the image in saturation and applying the Grabcut algorithm. Based on a template matching, our approach detects tab starting sections on a segmented musical area. The virtual block method is introduced to search blanks over chord lines and extract tab fret segments, which doesn't cause the computation loss to remove tab lines. In the experimental tests, the prototype based classification outperforms Bayesian method and the nearest neighbor rule with the whole set of training data and its performance is similar to that of the support vector machine. The experimental result shows that the prediction rate is about 99.0% and the number of selected prototypes is below 3.0%.
Junior, Estevam R. Hruschka;Galvao, Sebastian D. C. de O.
Journal of Computing Science and Engineering
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제1권2호
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pp.162-176
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2007
Machine Learning (ML) has become very popular within Data Mining (KDD) and Artificial Intelligence (AI) research and their applications. In the ML and KDD contexts, two main approaches can be used for inducing a Bayesian Network (BN) from data, namely, Conditional Independence (CI) and the Heuristic Search (HS). When a BN is induced for classification purposes (Bayesian Classifier - BC), it is possible to impose some specific constraints aiming at increasing the computational efficiency. In this paper a new CI based approach to induce BCs from data is proposed and two algorithms are presented. Such approach is based on the Markov Blanket concept in order to impose some constraints and optimize the traditional PC learning algorithm. Experiments performed with the ALARM, as well as other six UCI and three artificial domains revealed that the proposed approach tends to execute fewer comparison tests than the traditional PC. The experiments also show that the proposed algorithms produce competitive classification rates when compared with both, PC and Naive Bayes.
This paper uses 135 Licensed Operator Event Reports (LOER) from Chinese nuclear plants to analyze how safety culture affects unsafe behaviors in nuclear power plants. On the basis of a modified human factors analysis and classification system (HFACS) framework, structural equation model (SEM) is used to explore the relationship between latent variables at various levels. Correlation tests such as chi-square test are used to analyze the path from safety culture to unsafe behaviors. The role of latent error is clarified. The results show that the ratio of latent errors to active errors is 3.4:1. The key path linking safety culture weaknesses to unsafe behaviors is Organizational Processes → Inadequate Supervision → Physical/Technical Environment → Skill-based Errors. The most influential factors on the latent variables at each level in the HFACS framework are Organizational Processes, Inadequate Supervision, Physical Environment, and Skill-based Errors.
The selection of meaningful clinical tests and its reference values from a high-dimensional clinical data with imbalanced class distribution, one class is represented by a large number of examples while the other is represented by only a few, is an important issue for differential diagnosis between similar diseases, but difficult. For this purpose, this study introduces methods based on the concepts of both discernibility matrix and function in rough set theory (RST) with two discretization approaches, equal width and frequency discretization. Here these discretization approaches are used to define the reference values for clinical tests, and the discernibility matrix and function are used to extract a subset of significant clinical tests from the translated nominal attribute values. To show its applicability in the differential diagnosis problem, we have applied it to extract the significant clinical tests and its reference values between normal (N = 351) and abnormal group (N = 101) with either cholecystitis or cholelithiasis disease. In addition, we investigated not only the selected significant clinical tests and the variations of its reference values, but also the average predictive accuracies on four evaluation criteria, i.e., accuracy, sensitivity, specificity, and geometric mean, during l0-fold cross validation. From the experimental results, we confirmed that two discretization approaches based rough set approximation methods with relative frequency give better results than those with absolute frequency, in the evaluation criteria (i.e., average geometric mean). Thus it shows that the prediction model using relative frequency can be used effectively in classification and prediction problems of the clinical data with imbalanced class distribution.
The ‘AEIPR’(Accelerometer Established Inertial Profiling Reference) method has been applied to measure the road profile. The dynamic road profiling method using AEIPR has the advantages of cost effectiveness, measuring speed and relatively high reliability. However, it is required to improve the double integration algorithm to get the measurement results with the accuracy of hither level. In the first part of this paper, the effective double integration algorithm is suggested and the ‘Road Profiler’ software is developed on the basis of the algorithm. Road profiling tests are performed using the developed ‘Road Profiler’ system on the specially designed tracks for the durability tests and the various types of pubic roads. Test results are shown and evaluated by the international road evaluation indicies and classification.
Sadeghi, J.M.;Zakeri, J. Ali;Najar, M. Emad Motieyan
International Journal of Railway
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제9권2호
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pp.27-35
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2016
In spite of recent advances in ballasted railway track, the correct choice of ballast for rail track is still considered critical because aggregates progressively deteriorate under traffic loading and environmental exposures. Various ballast requirements, functions and duties have been defined by researchers, railway companies and countries' regulations even though it needs to be integrated to make following proper decision during track operation and maintenance. A proper understanding of ballast properties and suitable tests are prerequisites for minimizing maintenance costs. This paper presents a capable classification for ballast characteristics which need to be investigated beforehand to such a way, firstly to assign ballast functions, secondly need to clarify ballast requirements, thirdly to map appropriate tests to evaluate ballast characteristics and then it must be such that if ballast cannot carry out one of these duties, be able to call there is ballast defect. The paper is structured in order to achieve these objectives.
Radial immunodiffusion, rocket immunoelectrophoresis, and Boyden procedure have been employed as quantitative analysis of pollen proteins in a systematic investigation of selected amentiferous plant taxa. Data presented here are continued and supplementary to the previous qualitative analysis of immunoprecipitin systems for the same purpose. Although the number of taxa tested has been limited, the serological evidence indicates that the Betulaceae has the greatest similarity to the Fagaceae, next to the Juglandaceae, the least to the Salicaceae, when antisera against Alnus hirsuta and Betula platyphylla var. japonica were used for tests. Within the Betulaceae Alnus and Betula show greatly similar affinities together, but less similar to the rest of genera: Carpinus, Carya and Corylus. When antisera against Quercus aliena, Q. dentata, and Q. glauca were used for tests, the following decreasing order to serological affinities was obtained: Quercus Alnus, Betula Carpinus, Carya, Corylus Juglans, Pterocarya Populus. Overall serological data come closer to supportint the classification systems of Cronquist, Takhtajan, and Hutchinson; but less of Thorne and Bessey. In addition this investigation indicated that pollen, with its high protein content, provided an excellent source of extractable antigens for serosystematic researches.
Several soil parameters can be calculated for results of Piezocone test; sensitivity, soil classification, OCR, undrained shear strength, coefficient of consolidation etc., and used to analysis geotechnical problems. Particularly, the coefficient of consolidation which is related to degree of consolidation varies according to rigidity index(I/sub r/). In this study, rigidity index(I/sub r/) was analyzed by Roy's formula. Trixial tests and unconfined compression tests data in the ten sites was analyzed. In conclusion, rigidity index(I/sub r/) was suggested such as rigidity index(I/sub r/) = 15∼60, average rigidity index value(I/sub r/) of approximately 33 within a country.
The present study was conducted to investigate the biochemical and cultural characteristics of Escherichia coli isolates from clinically affected chickens during the period from May 1988 to June 1989. A total of 82 E coli cultures were isolated from lesions of 75 chickens with colisepticemia. Biochemical properties of E coli isolates tested were in accordance with the general classification standard; all the isolates showed positive reaction in Catalase, Indol, and Methyl-Red tests, but negative reaction in Oxidase, Urease, $V{\ddot{o}ges$-Proskauer, Citrate utility, $H_2S$, Phenylalanine diaminase, and malonate tests. And the carbohydrate fermentation rates of them were shown to be variable. of the 82 isolates, 48(58.5%) cultures produced colicin to inhibit the indicator strain of E coli.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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