International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권3호
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pp.237-241
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2002
In this paper, we describe how to represent hand witten decimal digits by a sequence of one to five fuzzy sets. Each fuzzy set represents an arc segment of the digit and is a Cartesian product of four fuzzy sets; the first is fur the arc length of the segment, the second is for the arc direction, the third is fur the arc shape, and the fourth is a crisp number indicating whether it has a junction point and if it has an end point of a stroke. We show that an arbitrary pair of these sequences representing two different digits is mutually disjoint. We also show that various forms of a digit written in different styles can be represented by the same sequence of fuzzy sets and hence the deviations due to different writers can be modeled by using these fuzzy sets.
This study proposes a quantification algorithm for a PLS method with several sets of variables. We called the quantification method for PLS with more than 2 sets of data a generalization. The basis of the quantification for PLS method is singular value decomposition. To derive the form of singular value decomposition in the data with more than 2 sets more easily, we used the constraint, $a^ta+b^tb+c^tc=3$ not $a^ta=1$, $b^tb=1$, and $c^tc=1$, for instance, in the case of 3 data sets. However, to prove that there is no difference, we showed it by the use of 2 data sets case because it is very complicate to prove with 3 data sets. The keys of the study are how to form the singular value decomposition and how to get the coordinates for the plots of variables and observations.
The effect of the DFT methods and basis sets on harmine molecule has been investigated. 26 DFT methods with 6 basis sets were used. Two main comparison chosen DFT methods in this work has been investigated. It is concluded that this contribution is very important and cannot be neglected. In the following analysis, changes in energy levels were investigated by two different methods. Considering a specific basis set, changes in energy levels were obtained using different DFT methods. A specific DFT method is chosen and changes in energy levels have been investigated by means of various basis sets. Effect of the choice of basis sets on geometrical parameters on harmine molecule has also been investigated.
Diagnosis of gastric subepithelial tumors (SETs) is sometimes difficult with conventional endoscopy or tissue sampling with standard biopsy, so non-invasive imaging modalities such as endoscopic ultrasound (EUS) and computed tomography are used to evaluate the characteristics of SETs features (size, location, originating layer, echogenicity, shape). However imaging modalities alone is not able to distinguish among all types of SETs, so histology is the gold standard for obtaining the final diagnosis. For tissue sampling, mucosal cutting biopsy and mucosal incision-assisted biopsy and EUS-guided fine-needle aspiration or biopsy (EUS-FNA or EUS-FNB) is commonly recommended. Endoscopic mucosal resection (EMR) and endoscopic submucosal dissection (ESD) are used for resection of SETs involving the mucosal and superficial submucosal layers, could not treat adequately and safely the SETs involving the deep mucosa and muscularis propria. Submucosal tunneling endoscopic resection (STER) and endoscopic full-thickness resection (EFTR) is used as a therapeutic option for the treatment of SETs with the development of reliable endoscopic closure techniques and tools.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.145-156
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1996
Although knowledge discovery is increasingly important in databases, the discovered knowledge sets may not be effectively used for application domains. It is partly because knowledge discovery does not take user's interests into account, and too many knowledge sets are discovered to handle efficiently. We believe that user's interests are conveyed by a query and if a nested query is concerned it may include a user's thought process. This paper describes a novel concept for discovering knowledge sets based on query processing. Knowledge discovery process is performed by: extracting features from databases, spanning features to generate range features, and constituting a knowledge set. The contributions of this paper include the following: (1) not only simple queries but also nested queries are considered to discover knowledge sets regarding user's interests and user's thought process, (2) not only positive examples (answer to a query) but also negative examples are considered to discover knowledge sets regarding database abstraction and database exceptions, and (3) finally, the discovered knowledge sets are quantified.
Most gastric subepithelial tumors (SETs) are asymptomatic and are often incidentally discovered during endoscopic procedures conducted for unrelated reasons. Although surveillance is sufficient for the majority of gastric SETs, certain cases necessitate proactive management. Laparoscopic wedge resection, although a viable treatment option, has its limitations, particularly in cases where SETs (especially those with intraluminal growth) are not visualized on the peritoneal side. Recent advances in endoscopic instruments and technology have paved the way for the feasibility of endoscopic resection of SETs. Several promising endoscopic techniques have emerged for gastric SET resection, including submucosal tunneling endoscopic resection, endoscopic full-thickness resection (EFTR), laparoscopic and endoscopic cooperative surgery (LECS), and non-exposure EFTR (non-exposed endoscopic wall-inversion surgery and non-exposure simple suturing EFTR). This study aimed to discuss the indications, methods, and outcomes of endoscopic therapy for gastric SETs. In addition, a simplified diagram of the category of SETs according to the therapeutic indications and an algorithm for the endoscopic management of SET is suggested.
In this article, we mention some subsequent developments of the theory of cluster sets, and present a new boundary cluster set for a simply connected domain in the complex plane and its applications.
The aim of affective engineering is to develop a new product by translating customer affections into design factors. Affective data have so far been analyzed using a multivariate statistical analysis, but the affective data do not always have linear features assumed under normal distribution. Rough sets model is an effective method for knowledge discovery under uncertainty, imprecision and fuzziness. Rough sets model is to deal with any type of data regardless of their linearity characteristics. Therefore, this study utilizes rough sets model to extract affective knowledge from affective data. Four types of scent alternatives and four types of sounds were designed and the experiment was performed to look into affective differences in subject's preference on air conditioner. Finally, the purpose of this study also is to extract knowledge from affective data using rough sets model and to figure out the relationships between rough sets based affective engineering method and statistical one. The result of a case study shows that the proposed approach can effectively extract affective knowledge from affective data and is able to discover the relationships between customer affections and design factors. This study also shows similar results between rough sets model and statistical method, but it can be made more valuable by comparing fuzzy theory, neural network and multivariate statistical methods.
Estimating the reliability of protein-protein interaction data sets obtained by high-throughput technologies such as yeast two-hybrid assays and mass spectrometry is of great importance. We develop a maximum likelihood estimation method that uses both protein localization and gene expression data to estimate the reliability of protein interaction data sets. By integrating protein localization data and gene expression data, we can obtain more accurate estimates of the reliability of various interaction data sets. We apply the method to protein physical interaction data sets and protein complex data sets. The reliability of the yeast two-hybrid interactions by Ito et al. (2001) is 27%, and that by Uetz et at.(2000) is 68%. The reliability of the protein complex data sets using tandem affinity purification-mass spec-trometry (TAP) by Gavin et at. (2002) is 45%, and that using high-throughput mass spectrometric protein complex identification (HMS-PCI) by Ho et al. (2002) is 20%. The method is general and can be applied to analyze any protein interaction data sets.
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