When developing a classifier using various objective functions, it is important to compare the performances of the classifiers. Although there are statistical analyses of objective functions for classifiers, simulation results can provide us with direct comparison results and in this case, a comparison criterion is considerably critical. A Receiver Operating Characteristics (ROC) graph is a simulation technique for comparing classifiers and selecting a better one based on a performance. In this paper, we adopt the ROC graph to compare classifiers trained by mean-squared error, cross-entropy error, classification figure of merit, and the n-th order extension of cross-entropy error functions. After the training of feed-forward neural networks using the CEDAR database, the ROC graphs are plotted to help us identify which objective function is better.
Kim, Jong-Kyu;Kang, Yong-Heack;Kim, Jin-Su;Lee, Sang-Nam;Yu, Chang-Kyun;Yun, Hwan-Ki
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2006.06a
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pp.576-579
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2006
This paper describes characteristics and procedure of the basic design of large scale solar thermal power plant system. The evaluation is based on the operating data of CESA-I, solar central receiver plant. In order to evaluate the solar irradiation on the receiver, it is necessary to calculate the amount of thermal energy consumption at steam turbine and storage system in the STPPS. Especially, it is need to take into account of the storage and operating time to design a plant efficiently. In addition, basic design is performed for the CESA-I using the software tool of THERMOFLEX program. Based on the results, It is at lowed to use the program to investigate detail performance of each units of the STPPS by varying the operating conditions.
DAHAN, the first 1 MWe Solar Power Tower system locates north to Beijing where nearby The Great Wall is now under construction with cooperation between China and Korea. Results in predicting the preliminary performance of this central receiver system are presented in this paper. Operating cycles under some typical weather condition days are simulated and commented. These results can be used to assess the impact of alternative plant designs or operating strategies on annual energy production, with the final objective being to optimize the design of central receiver power plants. Two subsystems are considered in the system simulation: the solar field and the power block. Mathematic models are used to represent physical phenomena and relationships so that the characteristics of physical processes involving these phenomena can be predicted. Decisions regarding the best position for locating heliostats relative to the receiver and how high to place the receiver above the field constitute a multifaceted problem. Four different kinds of field layout are designed and analyzed by the use of ray tracing and mathematical simulation techniques to determine the overall optical performance ${\eta}_{field}$ and the spillage ${\eta}_{spill}$.The power block including a Rankine cycle is analyzed by conventional energy balance methods.
Clustered microcalcifications in X-ray mammograms are an important sign for the diagnosis of breast cancer. A shape-based method, which is based on the morphological features of clustered microcalcifications, is proposed for classifying clustered microcalcifications into benign or malignant categories. To verify the effectiveness of the proposed shape features, clinical mammograms were used to compare the classification performance of the proposed shape features with those of conventional textural features, such as the spatial gray-leve dependence method and the wavelet-based method. Image features extracted from these methods were used as inputs to a three-layer backpropagation neural network classifier. The classification performance of features extracted by each method was studied by using receiver operating-characteristics analysis. The proposed shape features were shown to be superior to the conventional textural features with respect to classification accuracy.
An understanding of quality attributes is relevant for the software organization to deliver high software reliability. An empirical assessment of metrics to predict the quality attributes is essential in order to gain insight about the quality of software in the early phases of software development and to ensure corrective actions. In this paper, we predict a model to estimate fault proneness using Object Oriented CK metrics and QMOOD metrics. We apply one statistical method and six machine learning methods to predict the models. The proposed models are validated using dataset collected from Open Source software. The results are analyzed using Area Under the Curve (AUC) obtained from Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. The results show that the model predicted using the random forest and bagging methods outperformed all the other models. Hence, based on these results it is reasonable to claim that quality models have a significant relevance with Object Oriented metrics and that machine learning methods have a comparable performance with statistical methods.
In this paper, a feature parameter is obtained by applying the Teager energy to the WPD(Wavelet Packet Decomposition) coefficients. The threshold value is obtained based on means and standard deviations of nonspeech frames. Experimental results by using TIMIT speech and NOISEX-92 noise databases show that the proposed algorithm is superior to the typical VAD algorithm. The ROC(Receiver Operating Characteristics) curves are used to compare performance of VAD's for SNR values of ranging from 10 to -10 dB.
Pak, Son-Il;Koo, Hee-Seung;Hwang, Cheol-Yong;Youn, Hwa-Young
Journal of Veterinary Clinics
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v.19
no.3
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pp.312-315
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2002
Diagnostic tests often require the determination of cut-off values that discriminate uninfected from infected individuals. The receiver operating characteristic (ROC) curve has been frequently used to attain this purpose and gives a representation of diagnostic accuracy (sensitivity and specificity) of a prediction model when varying the cut-point of a decision rule on a whole spectrum. We have written and tested a visual basic application program in EXCEL for maximum likelihood estimation of a binormal ROC curve, which also computes univariate statistics of a diagnostic test employed. Examples applying for computed tomographic images in radiology and methicillin-resistant Staphylococcus aureus research are given to illustrate this approach. This stand-alone module is available from the first author on request.
Clustered microcalcifications on X-ray mammograms are an important sign for early detection of breast cancer. This paper proposes a computer-aided diagnosis method for the detection of clustered microcalcifications and marking their locations on digitized mammograms. The proposed detection method consists of the region of interest (ROI) selection, the film-artifact removal, the surrounding texture analysis method for the detection of clustered microcalcifications, which is based on the second-order histogram in two nested surrounding regions on the current pixel. This paper also describes the effectiveness of the proposed film-artifact removal filter in terms of the classification performance with the receiver operating-characteristics(ROC) analysis. A three-layer backpropagation neural network is employed as a classifier. The appropriate marking for the locations of clustered microcalcifications can be used to alert radiologists to locations of suspicious lesions.
A numerical study was conducted on a simplified model of a high-temperature solar receiver which incorporates liquid-metal heat pipe. The objective of this paper is to compare the isothermal characteristics of the heat pipe receiver with the conventional receiver utilizing convection of molten salt as heat carrier. The solar receiver was assumed to be subject to a concentration ratio between 50 and 1,000 to supply high-temperature heat to a stirling engine for electric power generation. For simplicity of the analysis, a cylindrical geometry was assumed and typical dimensions were used based on available literature. The heat pipe had a shape of double-walled cavity and the working fluid was a sodium. The analysis was performed assuming that the radiation heat flux on the inner walls of the receiver was uniform, since the focus of this study was laid on the comparison of the conventional type and heat pipe type receiver. The results showed that the heat pipe type exhibited superior performance when the operating temperature becomes higher. In addition, to explore the advantage of the heat pipe receiver, the channel shape and dimensions should be adjusted to increase the heat transfer area between the wall and the heat trnasfer medium.
A Dish type solar concentrating system consists of a parabolic concentrator and a cavity receiver. In order to achieve high temperatures from solar energy, it is essential to efficiently reflect the solar rays in the concentrator and to minimize thermal losses in the cavity receiver. Improving the economical efficiency of a solar power system required the stirling unit to be operated continuously. For continuous operation of the stilting unit, the receiver must be continuously provided with thermal energy from solar as well as additional combustion heat. It is possible for a hybrid solar receiver system equipped with an additional combustion to be operated 24 hrs/day. A hybrid solar receiver was designed and manufactured for a total thermal load of 35 kW in the operating temperature range $700^{\circ}C$ to $800^{\circ}C$. The hybrid receiver system was tested in gas-only mode by gas-fired heat to investigate thermal characteristics at inclination angle varying from 0 deg to 30 deg(cavity facing down) and the aperture to cavity diameter ratios of 0(closed cavity) and 1.0(open cavity). This paper has been conducted to measure temperature distribution in cavity surface and to analyze thermal resistances, and the evaporation and condensation heat transfer coefficient in all cases(open and closed cavity).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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