In this paper, as one of these efforts for making the intelligent data mining system we propose the Associative frame of the memory according to the following three steps. First,the structured frame for performing the main brain function should be made. In this frame, the concepts of learning memory and episode memory are considered. Second,the learning mechanism for data acquisition and storing mechanism in the memory frame are provided. The obtained data are arranged and stored in the memory following the rules of the structured memory frame. Third, it is the last step of processing the inference and knowledge retrieval function using the stored knowledge in the associative memory frame. This system is applied to the area for estimating the purchasing degree from the type of customer's tastes, the pattern of commodities and the evaluation of a company.
Currently, NAND Flash memory has been widely used in consumer storage devices due to its non-volatility, stability, economical feasibility, low power usage, durability, and high density. However, a high capacity of NAND flash memory causes the high power consumption and the low performance. In the convention memory research, a hierarchical filter mechanism can archive an effective performance improvement in terms of the power consumption. In order to attain the best filter structure for NAND flash memory, we selected a direct-mapped filter, a victim filter, a fully associative filter and a 4-way set associative filter for comparison in the performance analysis. According to the results of the simulation, the fully associative filter buffer with a 128byte fetching size can obtain the bet performance compared to another filter structures, and it can reduce the energy*delay product(EDP) by about 93% compared to the conventional NAND Flash memory.
The solvolysis of (1s)-(+)-menthyl chloroformate (1) were studied kinetically in 28 pure and various mixed solvents. The analysis using the extended Grunwald-Winstein equation in the solvolysis of 1 obtained the l value of 2.46 ± 0.18, the m value of 0.91 ± 0.07, and the correlation coefficient of 0.950. The solvolysis of 1 might proceed via an associative SN2 mechanism enhancing bond making than bond breaking in the transition state (TS). The value of l/m is 2.7 within the ranges of value found in associative SN2 reaction. This interpretation is further supported by a relatively large solvent kinetic isotope effect (SKIE, 2.16).
Kang, Hoon;Ha, Joonsoo;Shin, Jangbeom;Lee, Hong Gi;Wang, Yang
한국지능시스템학회논문지
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제25권1호
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pp.97-104
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2015
An 'associative cube', a class of auto-associative memories, is revisited here, in which training data and hidden orthogonal basis functions such as wavelet packets or Fourier kernels, are combined in the weight cube. This weight cube has hidden units in its depth, represented by a three dimensional cubic structure. We develop an unsupervised incremental learning mechanism based upon the adaptive least squares method. Training data are mapped into orthogonal basis vectors in a least-squares sense by updating the weights which minimize an energy function. Therefore, a prescribed orthogonal kernel is incrementally assigned to an incoming data. Next, we show how a decoding procedure finds the closest one with a competitive network in the hidden layer. As noisy test data are applied to an associative cube, the nearest one among the original training data are restored in an optimal sense. The simulation results confirm robustness of associative cubes even if test data are heavily distorted by various types of noise.
The solvolyses of anthraquinone-2-carbonyl chloride (1) were studied kinetically in 27 pure and various mixed solvents. The analysis using the extended Grunwald-Winstein equation in the solvolyses of anthraquinone-2-carbonyl chloride (1) obtained the l value of $2.11{\pm}0.11$, the m value of $0.54{\pm}0.06$, and the correlation coefficient of 0.955. The solvolysis reaction of 1 might proceed via an associative $S_N2$ mechanism enhancing bond making than bond breaking in the transition state (TS). This interpretation is further supported by a relatively large solvent kinetic isotope effect (SKIE, 2.27).
Solvolyses of α-methoxy-α-(trifluoromethyl)phenylacetyl chloride in H₂O, D₂O, CH₃OD, 50% D₂O-CH₃OD, and in aqueous binary mixtures of acetone, dioxane, ethanol and methanol are investigated at 25.0℃. The Grunwald-Winstein plots of first-order rate constants for α-methoxy- α-(trifluoromethyl)phenylacetyl chloride with $Y_{Cl}$ show a dispersion phenomenon. Solvent nucleophilicity N has been shown to give considerable im-provement when it is added as an 1N term to the original Grunwald-Winstein for the solvolyses of α-methoxy- α-(trifluoromethyl)phenylacetyl chloride. The dispersions in the Grunwald-Winstein correlations in the present studies are caused by solvent nucleophilicity. The magnitude of l and m values associated with a change of solvent composition predicts the associative $S_N2$ transition state. The kinetic solvent isotope effects determined in deuterated water and methanol are consistent with the proposed mechanism of the general base catalyzed associative $S_N2$ or $S_AN$ mechanism for the of α-methoxy- α-(trifluoromethyl)phenylacetyl chloride.
A robust and reliable learning and reasoning mechanism is addressed based upon fuzzy set theory and fuzzy associative memories. The mechanism stores a priori an initial knowledge base via approximate learning and utilizes this information for decision-making systems via fuzzy inferencing. We called this fuzzy computer architecture a 'fuzzy hypercube' processing all the rules in one clock period in parallel. Fuzzy hypercubes can be applied to control of a class of complex and highly nonlinear systems which suffer from vagueness uncertainty. Moreover, evidential aspects of a fuzzy hypercube are treated to assess the degree of certainty or reliability together with parameter sensitivity.
1-염화 및 2-염화나프탈렌술포닐과 아닐린과의 반응에서 그 반응의 유사 일차 반응속도상수($k_{obs}$)를 구하고 또한 2차 반응속도 상수 $k_2$및 3차반응 촉매속도상수 $k_3$도 $k_{obs}$로 부터 구하였다. 1-염화나프탈렌술포닐과의 반응에서는 Peri-hydrogen 효과가 관측되었다. 또한 Brensted 그림표에서는 큰 값의 ${\beta}$와 Hammett 그림표의 기울기로부터 크 음의 ${\rho}$값을 얻었다. 따라서 이 반응의 메카니즘은 매우 낮은 활성화파라미터의 값을 갖는 결과로$S_AN$반응메카니즘과 잘 일치되지만 associative$S_N2$메카니즘으로도 동일하게 잘 설명될 수 있었다.
n-butanol 용매 내에서 titanium n-butoxide의 가수분해 반응에 의하여 $TiO_2$ 분말을 합성하였고, 가수분해 반응 메카니즘은 UV-Vis 분광법에 의하여 조사하였다. 가수분해 반응시 물의 농도를 과량으로 하여 반응이 유사일차반응으로 진행하도록 하였다. 이러한 농도 조건에서 얻어진 분말의 상(phase)을 XRD에 의하여 확인하였으며 반응속도는 Guggenheim method를 이용하여 계산하였다. 합성 결과 얻어진 분말은 생성 초기 비결정 상태에서 열처리 과정을 거치면서 rutile 구조로 상전이 하였다. 속도상수로부터 얻어진 물분자수(n-value)와 열역학적 파라미터로부터 titanium n-butoxide의 가수분해 반응은 Interchange-Associative(Ia)메카니즘으로 진행하는 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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