Fine powders of ZnO were synthesized by the sol-gel method. The shape of gel powders with calcination temperatures changed into the sheet structure, the needle shape, and the spherical grain. The growth rate of grain size was slow to 700$^{\circ}C$ but high above 700$^{\circ}C$. The bigger the grain size is, the higher the degree of crystallization is. The organic element in gel powders evaporated below 300$^{\circ}C$. Temperature dependence of conductances showed the sigmoidal shape, but the temperature range of the constant conductances narrowed with the decrement of the calcination temperature of gel powders. The optimum sensing property for CO gas were observed with the specimen calcined at 500$^{\circ}C$ and degraded with the increment of calcination temperature.
The dynamic moduli of asphalt concrete are very important for the analysis and the design of asphalt pavement systems. The dynamic modulus master curve is usually represented by a sigmoidal function. The Ramberg-Osgood model was widely used for fitting of normalized modulus reduction curves with strain of soils in soil dynamic fields. The master curves were obtained by both sigmoidal functions and modified Ramberg-Osgood model for the same dynamic modulus data set, the fitting abilities of both methods were excellent. The coefficients in sigmoidal function are coupled. Therefore, it is not possible to separate the characteristics of the master curve with absolute value and shape. However, the each fitting coefficient in the Ramberg-Osgood model has a unique effect on the master curve, and the coefficients are not coupled with each other.
We study the stability of the magnetic structure in active region (AR) 12371 producing an M6.5 flare on June 22 2015. We first perform a nonlinear force-free fields (NLFFFs) extrapolation to derive three-dimensional (3D) magnetic fields based on time series of observed photospheric magnetic fields. The NLFFFs well describe an observed sigmoidal structure with the shape of a double arc magnetic configuration. Next, we examine three possible instabilities (kink, torus, and double arc) to investigate how the M6.5 flare is triggered in the double arc loops. Consequently, the double arc loops are stable against kink and torus instabilities, but possibly unstable against the double arc instability before the flare occurrence. Finally, we discuss a probable scenario for the M6.5 flare.
Adsorption isotherms of water vapour for infant formula milk powders manufactured by P. M. and N company in Korea were measured at temperatures between 20, 30 and 40$^{\circ}C$ using COST-90 modified method. Results showed that the isotherms were sigmoidal in shape. The adsorption isotherms of milk powder were depending on the temperature and products. The BET-model were applied and analyzed to compare the experimental value. It was found that the BET-model is fitted with measuring data. Sample P showed the lowest monolayer value and sample N showed the highest. Isosteric heat obtained upon application of BET-model was calculated in this field of temperature using the Clausius-Clapeyron equation. It is suggested that the usage of the BET-model to estimate the heat of water sorption in infant formula milk powder should be in agreement with the results from COST-90 project.
This paper presents a optimization of sigmoid activation function parameter using genetic algorithms and pattern recognition analysis in input space of two spirals benchmark problem. To experiment, cascade correlation learning algorithm is used. In the first experiment, normal sigmoid activation function is used to analyze the pattern classification in input space of the two spirals problem. In the second experiment, sigmoid activation functions using different fixed values of the parameters are composed of 8 pools. In the third experiment, displacement of the sigmoid function to determine the value of the three parameters is obtained using genetic algorithms. The parameter values applied to the sigmoid activation functions for candidate neurons are used. To evaluate the performance of these algorithms, each step of the training input pattern classification shows the shape of the two spirals.
Effect of drying methods, such as natural solar drying, hot air drying$(at\;60^{\circ}C\;and\;105^{\circ}C)$, vacuum drying and freeze drying methods, on the quality of laver were investigated to develop optimum processing conditions for preparation of laver powder. Appreciable amount of laver pigments such as chlorophyll, carotenoid and phycobilin were lost during washing and drying process. Their loss was affected significantly by the method of drying. Among the methods tested, high temperature air drying was the worst in retaining laver pigment, while freeze drying was the best. Loss of vitamin C which was in the range of 75-99% was also affected by the method of drying. Isotherms for laver powder shelved sigmoidal shape and monomolecular layer moisture content of both laver powder(Porphyra dentata and Porphyra tenera) determined by the BET equation was 6.30%(dry basis). Laver powders prepared with Porphyra dentata and classified with 50-, 80- and 100- mesh sieves showed monomodal size distribution with the high frequency at 110-120, 100-110 and $80\;{\mu}m$, respectively, which indicated that size or laver powder was homogeneous.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.3
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pp.1724-1733
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2014
This paper presents a pattern recognition analysis of two spirals problem and optimization of Cascade Correlation learning algorithm using in combination with a non-monotone function as CosExp(cosine-modulated symmetric exponential function) and a monotone function as sigmoid function. In addition, the algorithm's optimization is attempted. By using genetic algorithms the optimization of the algorithm will attempt. In the first experiment, by using CosExp activation function for candidate neurons of the learning algorithm is analyzed the recognized pattern in input space of the two spirals problem. In the second experiment, CosExp function for output neurons is used. In the third experiment, the sigmoid activation functions with various parameters for candidate neurons in 8 pools and CosExp function for output neurons are used. In the fourth experiment, the parameters are composed of 8 pools and displacement of the sigmoid function to determine the value of the three parameters is obtained using genetic algorithms. The parameter values applied to the sigmoid activation functions for candidate neurons are used. To evaluate the performance of these algorithms, each step of the training input pattern classification shows the shape of the two spirals. In the optimizing process, the number of hidden neurons was reduced from 28 to15, and finally the learning algorithm with 12 hidden neurons was optimized.
Phosphorus accumulation in fertilized soils becomes serious problem for agriculture and the environment. In this investigation, we conducted a laboratory scale investigation to find the most desirable displacement methods of the adsorbed phosphate onto the soil particle surfaces. Soil samples which contained high amount of phosphate were collected at two different depths (0-10 cm and 10-20 cm) from four locations at the moderate highland located in Nonsan, Chungnam. To observe the mobilization of solid-phase phosphate, soil samples were equilibrated with oxalic acid solutions ranging from $10^{-5}$ to $10^{-1}cmol\;L^{-1}$ with the dilution factors of 1:1, 1:2.5, 1:5, 1:10, and 1:20. The mineralized P sharply increased as the concentration of oxalic acid was greater than $5{\times}10^{-4}cmol\;L^{-1}$ under dilution factors of 1:1, 1:2.5, and 1:5. The breaking concentration of oxalic acid was lowered to $10^{-4}cmol\;L^{-1}$ and $5{\times}10^{-5}cmol\;L^{-1}$ for dilution factors of 1:10 and 1:20, respectively. The curve fit obtained from the graph can be described by exponential growth when the dilution factors were 1:1, 1:2.5, and 1:5 while the sigmoidal shape for 1:10 and 1:20, showing the mineralization of P were significantly dependent on the dilution factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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