Al Ghamdi, Norah Mohammad;Khan, Muhammad Badruddin
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.111-118
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2022
This research article presents the work that is related to the application of different machine learning based similarity techniques on religious text for identifying similarities and differences among its various translations. The dataset includes 10 different English translations of verses (Arabic: Ayah) of two Surahs (chapters) namely, Al-Humazah and An-Nasr. The quantitative similarity values for different translations for the same verse were calculated by using the cosine similarity and semantic similarity. The corpus went through two series of experiments: before pre-processing and after pre-processing. In order to determine the performance of machine learning based similarities, human annotated similarities between translations of two Surahs (chapters) namely Al-Humazah and An-Nasr were recorded to construct the ground truth. The average difference between the human annotated similarity and the cosine similarity for Surah (chapter) Al-Humazah was found to be 1.38 per verse (ayah) per pair of translation. After pre-processing, the average difference increased to 2.24. Moreover, the average difference between human annotated similarity and semantic similarity for Surah (chapter) Al-Humazah was found to be 0.09 per verse (Ayah) per pair of translation. After pre-processing, it increased to 0.78. For the Surah (chapter) An-Nasr, before preprocessing, the average difference between human annotated similarity and cosine similarity was found to be 1.93 per verse (Ayah), per pair of translation. And. After pre-processing, the average difference further increased to 2.47. The average difference between the human annotated similarity and the semantic similarity for Surah An-Nasr before preprocessing was found to be 0.93 and after pre-processing, it was reduced to 0.87 per verse (ayah) per pair of translation. The results showed that as expected, the semantic similarity was proven to be better measurement indicator for calculation of the word meaning.
An inspection task largely can be seen as a job divided up into a series of visual search and classification subtasks. In these subtasks, an Inspector must performs to compare the standard references proposed in visual environments and recalled in his memory with the visual stimuli to be inspected. It means that the judgement of similarity should be demanded on inspection tasks. Therefore, the inspector's ability for the judgement of similarity and the difference similarity between inspection materials are important factors to effect on performances in inspection tasks. In this paper, to analysis the effect of these factors on inspection time, an inspection task is designed and suggested by means of computer simulator. Especially, the skin conductance responses(SCR) of subjects are measured to evaluate the complexity of tasks due to the difference of similarity between materials. In the results of experiment, the more similar or different the difference of similarity between materials is, the shorter the inspection time is because of the reduction of task complexity. And, When the inspector's cognition for similarity between materials is consistanct, the inpsection time is improved. Concludingly, the consistency of reponses for similarity judgement becomes a measurement to present the performance levels. And the information of inspection time that due to the difference of similarity between materials must be considered in planning and scheduling inspection tasks.
The purpose of this study was to investigate the difference of cotton fabric texture perceived between on-line(screening fabric) and off-line(real fabric), and to analyze fabric characteristics having an effect on the difference. The similarity of 55 various cotton fabrics perceived between on-line and on-line were measured showing simultaneously real fabrics and screening fabrics by 7-scale questionnaire. And the characteristics of cotton fabrics such as weave structure, thickness, weight, fabric density, stiffness, Hunter's L, a, b, and hue were measured. Cotton fabrics were classified into 3 groups by extent of similarity. There were no significant differences in weft density, stiffness, Hunter's L, a, b, and hue among 3 groups. But there were significant differences in weave structure, thickness, weight, warp density, and difference of warp & weft density. The fabrics having large similarity were thick and heavy, had small warp density and difference of warp & weft density, and distinct surface texture. The group having medium similarity included fabrics of medium thickness and weight, having weak surface texture, large warp density and difference of warp & weft density. The group having small similarity, which the differences between on-line and off-line were large, included thin and light fabrics having smooth surface and large warp density and difference of warp & weft density.
본 연구는 프랜차이즈 브랜드가 다양한 제품군으로 브랜드를 확장하는 상황에서 모브랜드 제품과 확장브랜드 제품간 유사성 차이를 살펴보고, 각 확장제품과 모브랜드 제품간 유사성이 확장브랜드에 대한 태도에 어떠한 영향을 미치는지 규명해 보고자 하였다. 연구결과, 제품간 유사성은 확장제품에 따라 다르게 나타났다. 또한, 유사성이 높은 제품과 낮은 제품간 인식적 태도 및 행동적 태도를 살펴 본 결과, 유사성이 높은 제품은 인식적 태도, 행동적 태도 모두 높게 나타났다. 한편, 음식속성 유사성이 기술적 유사성에 비해 태도에 미치는 영향이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과들은 프랜차이즈 브랜드의 브랜드확장전략에 있어서 중요한 시사점을 제시해 준다.
In this paper we study h-stability of the solutions of nonlinear difference system via the notion of $n_{\infty}$-summable similarity between its variational systems. Also, we show that two concepts of h-stability and h-stability in variation for nonlinear difference systems are equivalent. Furthermore, we characterize h-stability for nonlinear difference systems by using Lyapunov functions.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제5권2호
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pp.5-10
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2013
We proposed a novel similarity measure using weighted difference entropy (WDE) to improve the performance of the CF system. The proposed similarity metric evaluates the entropy with a preference score difference between the common rated items of two users, and normalizes it based on the Gaussian, tanh and sigmoid function. We showed significant improvement of experimental results and environments. These experiments involved changing the number of nearest neighborhoods, and we presented experimental results for two data sets with different characteristics, and results for the quality of recommendation.
Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.
Objectives : This study was aimed to widen range of comprehesion about meridian muscle system through myological study of meridian muscle system and comparison with deep front arm line in anatomical train Methods : We have studied the similarity and difference between Hand Great Yin Lung Meridian Muscle System and Deep Front Line in Anatomical Train through Principles of Meridians & Acupoints, publications about myology, Anatomical trains. Results : I. Like another advanced studies, muscular system of hand great yin showed similarity to deep front line in anatomical train. II. It is considered that muscular system of hand great yin contains Musculus abductor pollicis brevis, Musculus extensor hallucis longus, Musculus brachioradialis, Musculus biceps brachii, Musculus subclavius, Musculus pectoralis major. III. Comparing muscular system of hand great yin to deep front arm line in anatomical train it showed similarity to part of muscles and pathological symptoms. But it showed difference to part of muscles and pathological symptoms. Conclusions : Hand Great Yin Lung meridian muscle system showed similarity and difference to deep front arm line in anatomical train. Further studies would be needed.
협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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