In this paper, we introduce the modification of a generalized (Ψ, L)-weak contraction and we prove some coincidence point results for self-mappings G, T and S, and some fixed point results for some maps by using a (c)-comparison function and a comparison function in the sense of a b-metric space.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.11
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pp.84-91
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1999
In this paper, we could analyze the comparison with applied WFM to the quantization triangularity fuzzy function and triangularity Fuzzy function. In order to improve on a fault which not remove completely noise included image according to a peculiarity of noise, we got to realize FDNN of the high speed weight eliminating noise included image, minimizing the lost of information, obtaining information of suitability owing to applied Fuzzy Algorithm to DBNN of a hierarchical structure. We could analyze the comparison with a power of WFM and FDNN using simulation We could find to superiority the proposed FDNN )n a result which was the comparison of MSE for the boats image.
Gagne, Stephane M.;Sykes, Michael T.;Sykes, Brain D.
Journal of the Korean Magnetic Resonance Society
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v.2
no.2
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pp.131-140
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1998
The calcium-induced structural changes in the skeletal muscle regulatory protein troponin C (NTnC) involve a transition from a ‘closed’to an ‘open’structure with the concomitant exposure of a large hydrophobic interaction site for target proteins. Structural studies have served to define this conformational change and elucidate the mechanism of the linkage between calcium binding and the induced structural changes. There are now several structures of NTnC available from both NMR and X-ray crystallography. Comparison of the calcium bound structures reveals differences in the level of opening. We have considered the concept of a flexible open state of NTnC as a possible explanation for this apparent discrepancy. We also present simulations of the closed-to-open transition which are in agreement with the flexibility concept and with experimental energetics data.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.9
no.3
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pp.9-18
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2021
Purpose : In this study, we applied a computerized cognitive rehabilitation program (CoTras-C) for children with cerebral palsy. Research was conducted to investigate the impact of upper limb function, sensory function, and activities of daily living. Methods : The study period lasted 10 weeks from October 2019 to December 2019. The study subjects were 12 subjects according to the selection criteria, and a computerized cognitive rehabilitation program (CoTras-C) was conducted twice a week for 30 minutes before and after the application of basic occupational therapy. Results : As a result of the computerized cognitive rehabilitation program, scores of upper limb function (QUEST), sensory function (SSP-2), and daily life activity (WeeFIM) were significantly improved (p>.05). From the result of examining the motor area, improvement in fine-motor function and protective extension through touch pad or controller operation was found. It also showed improvement in activities of daily living including motor and activities of daily living including social cognition. In the sensory function evaluation, it was not significant in movement sensitivity. Significant differences were shown in the items excluding olfactory/taste sensitivity. Conclusion : The application of the computerized cognitive rehabilitation program (CoTras-C) showed significant results in upper limb function, sensory function, and daily life activities of children with brain lesions. Based on these results, future studies need to generalize the study by expanding the age or population of children with brain lesions, or by expanding the diversity of diseases and environments.
The present study describes the analysis of the multiphasic growth function (MGF) to body weight in laboratory and wild mice. Three genetic groups of laboratory mice (Mus musculus domesticus) designated $CF_{{\sharp}1}$, C3H/HeNCrj and C57BL/6NCrj, and a genetic group of Yonakuni wild mice (Mus musculus molossinus yonakuni, Yk) were used. Mean body weights of each genetic group-sex subclass from birth to 69 days of age taken at 3-day intervals were analyzed by a monophasic, diphasic and triphasic functions for describing growth patterns. A comparison among the three functions of the MGF was based on the goodness-of-fit criteria: residual standard deviation (RSD), adjusted R-square (Adj $R^2$) and Akaike's information criterion (AIC). Result of this study indicated that body weight averaged heavier for males than for females. Among the four genetic groups within both sexes, $CF_{{\sharp}1}$ showed the highest, subsequent followed by C3H/HeNCrj, C57BL/6NCrj and Yk. Comparison among the three functions revealed that the triphasic function was the best fit to growth data, with the lowest RSD, the highest Adj $R^2$ and the lowest AIC, for the four genetic groups. For the triphasic function, RSD within each genetic group-sex subclass was similar for males and females. Adj $R^2$ was 0.999 for all genetic group-sex subclasses. AIC for laboratory mice males and females ranged from -70.48 to 66.50 and from -92.81 to -68.64, respectively; whereas for Yk wild mice males was -74.29 and females -78.42.
International journal of advanced smart convergence
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v.3
no.1
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pp.20-24
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2014
To compare body signal, was designed the F-B function system on the body movement for the comfortable state. To detect subject of the normal state, was decided on the base of physical signal in the body movement. There are to detect the condition of Vision, Vestibular, Somatosensory and CNS. Vision condition was verified a variation of greater average (Vi-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented slightly greater at $17.424{\pm}9.65$ unit. Vestibular condition was identified a variation of slightly greater average (Ve-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented at $9.068{\pm}1.478$ unit. Somatosensory condition was checked a variation of smaller average (So-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented slightly smaller at $2.79{\pm}0.419$ unit. CNS condition was confirmed a variation of diminutive smaller average (C-${\Phi}_{AVG-AVG}$) was presented slightly larger at $0.557{\pm}0.153$ unit. As the model depends on the F-B function system of body movement, average values of these perturbation were computed F-B function comparison data. These systems will be to infer a data algorithm and a data signal processing system for the evaluation of the stability.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.8C
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pp.754-761
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2005
We derive and analyze a bit error rate(BER) expression of a Gray coded rectangular QAM(R-QAM) signal with maximal ratio combining diversity(MRC) reception over Nakagami-n(Rician) fading channels. The derived result is provided in terms of the Whittaker function and the confluent hypergeometric function. In addition, by performance comparison with M-PSK, we see the Nakagami-n fading channel characteristics. Because the derived expression is general, it can readily allow numerical e·valuation for various cases of practical interest such as line-of-sight (LOS) or satellite communication channel analysis.
This research describes the comparison broker's role and its effectiveness measurement framework of comparison shopping. We verified seller-led comparison challenge method provide comparison information of products to buyers more efficiently. Buyer's satisfaction of purchase (S) can be defined as an interactive function between seller's competitiveness vector (P) of products that supplied to the market, and buyer's informed level vector (B) of products that is known from a lot of sources. Then the buyer's informed level can be changed through the information analysis among products by transformation process using comparison matrix (C). So the role of comparison shopping is to construct a comparison matrix and to serve it to the buyers, and to change the buyer's informed level. The changed informed level influences a buyer's satisfaction, that improved satisfaction of purchase is defined as the effectiveness of comparison shopping. As a perfect construction and usage of comparison matrix is impossible, a more efficient method for improving the comparison effectiveness is the comparison challenge. This research shows that comparison shopping makes 9.32% and comparison challenge makes 19.11% enhancement of comparison effectiveness through television market data experiments.
This research describes the comparison broker's role and its effectiveness measurement using a developed logical framework of comparison shopping service. And verifies that seller-led comparison challenge method provide comparison information of products to buyers more efficiently. In electronic commerce, buyer's satisfaction of purchase (S) can be defined as an interactive function between seller's competitiveness vector (P) of products that supplied to the market, and buyer's informed level vector (B) of products that is known from a lot of sources. Then the buyer's informed level can be changed through the information analysis among products by transformation process using comparison matrix (C). So the role of comparison shopping is to construct a comparison matrix and to serve it to the buyers, and to change the buyer's informed level. The changed informed level influences a buyer's satisfaction, that improved satisfaction of purchase is defined as the effectiveness of comparison shopping. As a perfect provision and usage of comparison matrix is impossible cause of cognitive limit, the most efficient method for improving the comparison effectiveness is the comparison challenge that detects the comparison elements of the largest buyer's information efficiency, and then to be compared between elementary products selectively. This research verifies the substantial superiority of comparison challenge through television market data experiments.
This study introduces an information granular-based fuzzy radial basis function neural networks (FRBFNN) based on multiobjective optimization and weighted least square (WLS). An improved multiobjective space search algorithm (IMSSA) is proposed to optimize the FRBFNN. In the design of FRBFNN, the premise part of the rules is constructed with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering while the consequent part of the fuzzy rules is developed by using four types of polynomials, namely constant, linear, quadratic, and modified quadratic. Information granulation realized with C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of the fuzzy neural network. To enhance the flexibility of neural network, we use the WLS learning to estimate the coefficients of the polynomials. In comparison with ordinary least square commonly used in the design of fuzzy radial basis function neural networks, WLS could come with a different type of the local model in each rule when dealing with the FRBFNN. Since the performance of the FRBFNN model is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules and the orders of the polynomials present in the consequent parts of the rules, we carry out both structural as well as parametric optimization of the network. The proposed IMSSA that aims at the simultaneous minimization of complexity and the maximization of accuracy is exploited here to optimize the parameters of the model. Experimental results illustrate that the proposed neural network leads to better performance in comparison with some existing neurofuzzy models encountered in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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