작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
The low power of ultra-wideband (UWB) signal makes the acquisition of UWB signal be a more challenging task. In this paper, we propose the method of high order template signal technique that reduces the synchronization time. Experimental results are presented to show the improvements of performance in the mean acquisition time (MAT) and the probability of detection. The performance compared with the serial search, the truly random search and the random permutation search. It is shown that over typical UWB multipath channels, a random permutation search scheme may yield lower MAT than serial search.
한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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pp.337-337
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2006
The synthesis of an octafunctional resorcinarene based initiator for nitroxide mediated polymerization and its ability to yield random star copolymers of styrene and methyl methacrylate is studied. The effect of the initiator conformations towards its activity and the conditions that permit the formation of well-defined star block copolymers is also investigated in detail. The characterization of the initiator and the polymers were carried out by various spectro-analytical techniques. Well-defined random copolymers were obtained with controlled molecular weight and low PDI depending on the monomer feed.
Random vibration of the coupled identical beams subject to band-limted white noise is studied. The mean-square displacements average dspatially over each beam are derived analytically using two different modal analysis techniques and compared to the results by SEA(Statistical Energy Analysis). It is shown that when frequency is high and a large number of modes are included in the frequency band, the modal analysis methods and the SEA yield the same results provided that the loss factors are very small and the modal separation is much larger than the half-power bandwidth.
In this study, random polypropylene (rPP) was compounded with two of monoglycerides, namely, glyceryl monolaurate (GML) and glyceryl monostearate (GMS), as antifogging agents to improve its antifogging performance. rPP film samples were prepared by a film-casting method using a three-roll casting machine after melt blending through a twin screw extruder. With an increase in the monoglyceride content, the melt flow index for rPP films with GML and GMS increased, and their yield strength decreased. The incorporation of GMS in rPP was proven to be more effective in improving its physical properties than was rPP with GML. When GML and GMS were separately added to the rPP film at contents of more than 1 phr and more than 5 phr, respectively, the film exhibited antifogging performance.
The effects of different mineral supplementations on the milk yield of free-ranging Somali camels were investigated in two phases in a semi-arid region of northern Kenya during the dry and wet seasons in 2002 and 2003. In phase 1, twelve (12) lactating camels were selected at random to form four (4) groups each consisting of three camels. The first group served as the control and as a result received no mineral supplementation. In addition to the control diet the other groups received oral doses of minerals as follows over a 60-day period: T1 (P), T2 (High Cu low Co) and T3 (Low Cu high Co). The daily milk yield and blood mineral profiles were measured during the wet and dry seasons. The mean daily milk yield increased from 3.4 L/d to $4.3{\pm}0.3L/d$ and 5.2 L/d in the dry and wet seasons, respectively. Fifteen (15) lactating camels were selected at random to form five groups each consisting of three replicates. The control group did not receive any mineral supplement. The other four groups in addition to the control diet, received the following treatments: T4 (Common Salt), T5 (High Co), T6 (High Co+P) and T7 (Low Co+P). Mineral supplement T6 produced significantly higher milk yield ($5.4{\pm}0.5$ and $6.5{\pm}0.7L/d$) during the dry and wet seasons. Both T6 and T7 had significantly higher milk yield than T4 and T5. During both phases, the blood Ca and P level significantly increased in camels receiving T1, 6 and 7. Animals that received only the trace mineral supplements had lower blood P compared to the ones receiving supplementary P and also the control. Supplementation of lactating camels with Co and P significantly (p<0.05) increased milk yield). Effect of common salt, commonly given by farmers, on milk yield was insignificant. It was concluded that mineral supplementation to lactating camels was beneficial, and that mineral supplements should include P and Co. Further research is required to establish P and Co requirements of lactating camels.
Kusukawa and Ohta presented the $CS_{CQ-r}$ chart to monitor the process defect $rate{\lambda}$ in high-yield processes that is derived from the count of defects. The $CS_{CQ-r}$ chart is more sensitive to $monitor{\lambda}$ than the CQ (Cumulative Quantity) chart proposed by Chan et al.. As a more superior chart in high-yield processes, we propose a Synthetic chart that is the integration of the CQ_-r chart and the $CS_{CQ-r}$chart. The quality characteristic of both charts is the number of units y required to observe r $({\geq}2)$ defects. It is assumed that this quantity is an Erlang random variable from the property that the quality characteristic of the CQ chart follows the exponential distribution. In use of the proposed Synthetic chart, the process is initially judged as either in-control or out-of-control by using the $CS_{CQ-r}$chart. If the process was not judged as in-control by the $CS_{CQ-r}$chart, the process is successively judged by using the $CQ_{-r}$chart to confirm the judgment of the $CS_{CQ-r}$chart. Through comparisons of ARL (Average Run Length), the proposed Synthetic chart is more superior to monitor the process defect rate in high-yield processes to the stand-alone $CS_{CQ-r}$ chart.
In this paper, we investigate the effects of yield randomness for lot-sizing in a multi-stage production system. The practical importance of incorporating yield randomness into production models has been emphasized by many researchers. Yield randomness, especially in semiconductor manufacturing, poses a mojor challenge for production planning and control. The task becomes even more difficult if the demand for final product is uncertain. An attempt to meet the demand with a higher level of confidence forces one to release more input in the fabrication line. This leads to excessive work-in-process (WIP) inventories which cause jobs to spend unpredictably longer time waiting for the machines. The result is that it is more difficult to meet demand with exceptionally long cycle time and puts further pressure to increase the safety stocks. Due to this spiral effect, it is common to find that the capital tied in inventory is the msot significant factor undermining profitability. We propose a policy to determine the quantity to be processed at each stage of a multi-stage production system in which the yield at each stage may be random and may need rework.
Remote sensing data has been widely used in the estimation of crop yields by employing statistical methods such as regression model. Machine learning, which is an efficient empirical method for classification and prediction, is another approach to crop yield estimation. This paper described the corn yield estimation in Iowa State using four machine learning approaches such as SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), ERT (Extremely Randomized Trees) and DL (Deep Learning). Also, comparisons of the validation statistics among them were presented. To examine the seasonal sensitivities of the corn yields, three period groups were set up: (1) MJJAS (May to September), (2) JA (July and August) and (3) OC (optimal combination of month). In overall, the DL method showed the highest accuracies in terms of the correlation coefficient for the three period groups. The accuracies were relatively favorable in the OC group, which indicates the optimal combination of month can be significant in statistical modeling of crop yields. The differences between our predictions and USDA (United States Department of Agriculture) statistics were about 6-8 %, which shows the machine learning approaches can be a viable option for crop yield modeling. In particular, the DL showed more stable results by overcoming the overfitting problem of generic machine learning methods.
Moussavi, A. Heravi;Ahouei, M.;Nassiry, M.R.;Javadmanesh, A.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제19권5호
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pp.627-631
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2006
The objective of this study was to evaluate the association of genetic differences in the bovine leptin gene and milk yield, reproduction, body condition score (BCS), and plasma glucose level in Iranian Holstein cows. In total, two hundred and thirty eight cows were used and genotyped for a restricted fragment length polymorphism at the leptin gene locus. Two genotypes, AA and AB, have been distinguished which have the frequencies of 0.89 and 0.11, respectively. The genotypes were distributed according to the Hardy - Weinberg equilibrium ($x^2$ = 0.733). During the first 12 wk of lactation, milk yield and composition, live weight, BCS and plasma glucose were measured in 50 cows. Data were analyzed based on a repeated measures ANOVA. During this period, milk yield and composition, live weight, BCS and plasma glucose level were similar among the genotypes. The first cumulative 60-d milk yield, 305-d milk yield, days to first breeding, days open and days from first breeding to conception using previous lactation records were also analyzed using Standard Least Square within mixed models. Fixed effects were year, season, parity and age at calving, and sire. For the reproductive traits the cumulative first 60-d milk yield was also added to the model. Animal was fitted as a random effect. A significant association was detected between the RFLP-AB genotype and 305-d milk yield (p<0.05). The first 60-d cumulative milk yield was similar for the two genotypes (p = 0.21) and tended to be higher in the heterozygous cows. The heterozygous genotypes at the above mentioned locus had a trend to better reproductive performance than the homozygous. The results demonstrate that the RFLP B-allele can yield a higher 305-d milk production with a trend to better reproductive performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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