It has been previously reported that in principle sludge and blockages can be detected and even characterized by using guided ultrasonic torsional waves, based on an idealized model in which the sludge layer was simplified in terms of geometry and material properties. The work revealed that the presence of a layer inside a pipe scatters the guided wave propagating in the pipe and both the reflection and transmission of the guided wave can be used to effectively detect and characterize the layer. This paper proceeds the work by taking into account more realistic sludge characteristics, including irregular circumferential profiles of the sludge layer and imperfect bonding state between the sludge and the pipe. The influence of these issues is investigated to identify the critical factors that influence the detection and characterization capability of the two measurements.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.11a
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pp.221-226
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2006
We usually use two techniques(influence function and local influence) for detecting outliers. But, we cannot use these difficult techniques in elementary industrial statistics course for college students. We can use some simple graphical methods(box plot, dandelion seed plot, influence graph and cumulative deletion plot) for univariate and bivariate outlier detection and outlier effect in elementary industrial statistics course for college students.
Static inverters are essential devices onboard of rolling stock. State-of-the-art static inverters have an impact on both rail infrastructure and vehicle maintenance due to their new topology with new features. The paper describes two important aspects as examples of new features available in state-of-the-art static inverters: active input current control and the effects on the rail infrastructure as well as the detection of the state of charge and the state of health of batteries to simplify vehicle maintenance.
Qianghui Wang;Bing Zhou;Wenshen Hua;Jiaju Ying;Xun Liu;Lei Deng
Current Optics and Photonics
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v.8
no.3
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pp.282-299
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2024
Target detection (TD) is a research hotspot in the field of hyperspectral imaging (HSI). Traditional TD methods often mine targets from HSIs under a single imaging condition, without considering the influence of imaging conditions. In fact, the spectra of ground objects in HSIs are uncertain and affected by the imaging conditions (weather, atmospheric, light, time, and other angle conditions including zenith angle). Hyperspectral data changes under different imaging conditions. Therefore, the detection result for a single imaging condition cannot accurately reflect the effectiveness of the detection method used. It is necessary to analyze the performance of various detection methods under different imaging conditions, to find a more applicable detection method. In this paper, we study the performance of TD methods under various land-based imaging conditions. We first summarize classical TD methods and evaluation methods. Then, the detection effects under various imaging conditions are analyzed. Finally, the concepts of the stability coefficient (SC) and effective area under the curve (EAUC) are proposed to comprehensively evaluate the applicability of detection methods under land-based imaging conditions, in terms of both detection accuracy and stability. This is conducive to our selection of detection methods with better applicability in land-based contexts, to improve detection accuracy and stability.
Influence maximization (IM) is the problem of finding a seed set composed of k nodes that maximizes the influence spread in social networks. However, one of the biggest problems of existing solutions for IM is that it takes too much time to select a k-seed set. This performance issue occurs at the micro and macro levels. In this paper, we propose a fast hybrid method that addresses two issues at micro and macro levels. Furthermore, we propose a path-based community detection method that helps to select a good seed set. The results of our experiment with four real-world datasets show that the proposed method resolves the two issues at the micro and macro levels and selects a good k-seed set.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.5079-5099
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2018
Regarding to the huge number of connections and the large flow of data on the Internet, Intrusion Detection System (IDS) has a difficulty to detect attacks. Moreover, irrelevant and redundant features influence on the quality of IDS precisely on the detection rate and processing cost. Feature Selection (FS) is the important technique, which gives the issue for enhancing the performance of detection. There are different works have been proposed, but a map for understanding and constructing a state of the FS in IDS is still need more investigation. In this paper, we introduce a survey of feature selection algorithms for intrusion detection system. We describe the well-known approaches that have been proposed in FS for IDS. Furthermore, we provide a classification with a comparative study between different contribution according to their techniques and results. We identify a new taxonomy for future trends and existing challenges.
The preprocessing is very important course in speech signal processing. It influence the compression-rate in speech coding and the recognition-rate in speech recognition etc. In this paper, we propose that minimizing window-influence method with pitch period and start points. The proposed method is available for voiced detection and word labeling.
Fontenele, Rocharles Cavalcante;Nascimento, Eduarda Helena Leandro;Imbelloni-Vasconcelos, Ana Catarina;Martins, Luciano Augusto Cano;Pontual, Andrea dos Anjos;Ramos-Perez, Flavia Maria Moraes;Freitas, Deborah Queiroz
Imaging Science in Dentistry
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v.52
no.3
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pp.267-273
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2022
Purpose: The aim of this study was to assess the influence of kilovoltage- peak (kVp) and the metal artifact reduction (MAR) tool on the detection of buccal and lingual peri-implant dehiscence in the presence of titanium-zirconia (Ti-Zr) and zirconia (Zr) implants in cone-beam computed tomography (CBCT) images. Materials and Methods: Twenty implant sites were created in the posterior region of human mandibles, including control sites (without dehiscence) and experimental sites (with dehiscence). Individually, a Ti-Zr or Zr implant was placed in each implant site. CBCT scans were performed using a Picasso Trio device, with variation in the kVp setting (70 or 90 kVp) and whether the MAR tool was used. Three oral radiologists scored the detection of dehiscence using a 5-point scale. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, sensitivity, and specificity were calculated and compared by multi-way analysis of variance (α=0.05). Results: The kVp, cortical plate involved (buccal or lingual cortices), and MAR did not influence any diagnostic values (P>0.05). The material of the implant did not influence the ROC curve values(P>0.05). In contrast, the sensitivity and specificity were statistically significantly influenced by the implant material (P<0.05) with Zr implants showing higher sensitivity values and lower specificity values than Ti-Zr implants. Conclusion: The detection of peri-implant dehiscence was not influenced by kVp, use of the MAR tool, or the cortical plate. Greater sensitivity and lower specificity were shown for the detection of peri-implant dehiscence in the presence of a Zr implant.
This paper proposes an application of sliding mode observer to the problem of fault detection and reconstruction for descriptor systems with both actuator and sensor faults. In detecting and reconstructing the faults simultaneously, first, we will consider the fault detection problem for sensor fault. The detection of sensor fault is achieved from the design of the matrix which eliminates the influence of actuator fault. Secondly, the sliding mode observer which adds the general full-order observer for descriptor system to feedforward injection map and feedforward compensation signal is designed, and through which the sensor fault is reconstructed. Finally, with the reconstructed sensor fault, and by eliminating differential term of the sensor fault, the actuator fault is detected and reconstructed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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