This paper presents a similarity coefficient based approach to the problem of machine-part grouping for cellular manufacturing. The method uses relevant production data such as part type, production volume, routing sequence to make machine cells and part families for cell formation. A new similarity coefficient using weighted factors is introduced and an algorithm for formation of machine cells and part families is developed. A comparative study of two similarity coefficient methods, Gupta and Seifoddini's method and the proposed method, is conducted.
This paper presents a similarity coefficient based approach to the problem of machine-part grouping for cellular manufacturing. The method uses relevant production data such as part type, production volume, routing sequence to make machine cells and part families for cell formation. A new similarity coefficient using weighted factors is introduced and an algorithm for formation of machine cells and part families is developed. A comparative study of two similarity coefficients - Gupta and seifoddini's method and proposed method - is conducted. A software program using TURBO C has been developed to verify the implementation.
Wang, Qianghui;Hua, Wenshen;Huang, Fuyu;Zhang, Yan;Yan, Yang
Current Optics and Photonics
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제4권3호
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pp.210-220
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2020
Aiming at the problem that the Local Sparse Difference Index algorithm has low accuracy and low efficiency when detecting target anomalies in a hyperspectral image, this paper proposes a Weighted Collaborative Representation and Sparse Difference-Based Hyperspectral Anomaly Detection algorithm, to improve detection accuracy for a hyperspectral image. First, the band subspace is divided according to the band correlation coefficient, which avoids the situation in which there are multiple solutions of the sparse coefficient vector caused by too many bands. Then, the appropriate double-window model is selected, and the background dictionary constructed and weighted according to Euclidean distance, which reduces the influence of mixing anomalous components of the background on the solution of the sparse coefficient vector. Finally, the sparse coefficient vector is solved by the collaborative representation method, and the sparse difference index is calculated to complete the anomaly detection. To prove the effectiveness, the proposed algorithm is compared with the RX, LRX, and LSD algorithms in simulating and analyzing two AVIRIS hyperspectral images. The results show that the proposed algorithm has higher accuracy and a lower false-alarm rate, and yields better results.
본 연구에서는 급수전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법의 개선을 위한 등가몬테카를로 추계장함수를 제안하고 1차 Taylor전개를 이용한 추계론적 유한요소해석법인 가중적분법에 적용하였다. 일반적으로 1차 Taylor전개를 이용하는 수치해석법에서의 응답변화도는 고려하고 있는 추계장의 분산계수에 대하여 선형거동을 보인다. 그러나 몬테카를로 해석의 경우 추계장 분산계수에 대하여 비선형 거동을 나타낸다. 이는 급수전개법의 1차 Taylor전개에 따른 선형특성에 기인한다. 따라서, 가중적분법에서 사용되는 Taylor전개된 변위벡터와 몬테카를로 해석에서의 변위벡터를 비교하고 이들 두 변위벡터 사이에 상호 불일치 하는 점을 고찰하여 몬테카를로 해석에서의 변위벡터와 등가의 변위벡터를 구성하고 이를 가중적분법에 적용하였다. 제안한 등가몬테카를로 추계장은 본래의 추계장 함수에 대한 고차함수로 주어진다. 평면구조에 대한 수치해석을 통하여 제안한 등가몬테카를로 추계장을 이용한 정식화의 타당성을 고찰하였다 새로운 정식화는 기존의 l차 가중적분법을 위한 정식화 과정과 유사하게 수행할 수 있었다.
In this paper, we suggest a noise estimation method for speech enhancement in nonstationary noisy environments. The proposed method consists of the following two main processes. First, in order to receive fewer affect of variable signals, a best fitting regression line is used, which is obtained by applying a least squares method to coefficient magnitudes in a node with a uniform wavelet packet transform. Next, in order to update the noise estimation efficiently, a differential forgetting factor and a correlation coefficient per subband are used, where subband is employed for applying the weighted value according to the change of signals. In particular, this method has the ability to update the noise estimation by using the estimated noise at the previous frame only, without utilizing the statistical information of long past frames and explicit nonspeech frames by voice activity detector. In objective assessments, it was observed that the performance of the proposed method was better than that of the compared (minima controlled recursive averaging, weighted average) methods. Furthermore, the method showed a reliable result even at low SNR.
The application of the Log-Pearson Type m distribution recommended by Water Resources Council, U. S. A. for flood frequency analysis requires the estimation of the regionalized skew coefficient. In this study, regionalized skew coefficients are estimated using a weighted regression model which relates at-site skews based on logarithms of observed annual flood peak series to both basin characteristics and precipitation data in the Han river and the Nakdong river basin. The model is developed with weighted least squares method in which the weights are determined by separating residual variance into that due to model error and due to sampling error. As the result of analysis, regionalized skews are estimated as - 0.732 and - 0.575 in the Han river and the Nakdong river basin, respectively.
MRI, particularly diffusion weighted imaging (DWI), plays vital roles in detection of the acute brain infarction$\^$1-4/ and others metabolic changes of biological tissues. In general, every molecule in biological tissues may diffuse and move randomly in three-dimensional space. However, in clinical diagnosis, only 2D-DWI is used. The authors have developed a new method for rapid three-dimensional DWI (3D-DWI). In this method, by refocusing of the magnetized spin with the applied gradient field, direction of which is opposite to phase encoding field. Magnetized spin of $^1$H is kept under the SSFP (steady state free precession)$\^$5-6/. Under SSFP, in addition of FID, spin echo and stimulated echo are also generated, so the acquired signal is increased. The signal intensity is increased depending on flip angle (FA) of magnetized spin. This phenomenon is confirmed by human brain and phantom studies. The performance of this method is quantitatively analyzed by using both of conventional spin echo DWI and 3D-DWI. From experimental results, three dimensional diffusion weighted images are obtained correctly for liquid phantoms (water, acetone and oil), diffusion coefficient is enhanced in each image. Therefore, this method will provide useful information for clinical diagnosis.
Recently, many on-line approaches to instrument channel surveillance (drift monitoring and fault detection) have been reported worldwide. On-line monitoring (OLM) method evaluates instrument channel performance by assessing its consistency with other plant indications through parametric or non-parametric models. The heart of an OLM system is the model giving an estimate of the true process parameter value against individual measurements. This model gives process parameter estimate calculated as a function of other plant measurements which can be used to identify small sensor drifts that would require the sensor to be manually calibrated or replaced. This paper describes an improvement of auto-associative kernel regression by introducing a correlation coefficient weighting on kernel distances. The prediction performance of the developed method is compared with conventional auto-associative kernel regression.
최근 동물실험의 대체방법 중 하나로 쥐의 줄기세포 유래 배상체를 이용하여 독성을 시험하는 방법이 개발되었다. 이는 동물에 직접 약물을 주입하는 것이 아닌 배상체 세포에 약물을 투입하여 세포의 변화에 따른 측정값들을 얻는 방법이다. 본 연구에서는 다범주 세포독성 자료를 이용해 통계적 기법인 판별분석(discriminant analysis)과 머신러닝 기법인 서포트 벡터 머신(support vector machine), 인공신경망(artificial neural network), k-인접이웃분류(k-nearest neighbor)의 성능을 비교하였다. 알고리즘의 성능은 분류 정확도(accuracy)와 가중카파계수(weighted Cohen's kappa coefficient)로 비교하였다.
The purpose of study was to determine the hygrophyte index of each plant(HIP) considering the moisture environment condition (MEC) of the native plants on the downstream slope of the fill dam and evaluate its applicability which to develop a method to search for leaks and saturated zones of the fill dam for status evaluation of precision safety diagnosis. The HIP was weighted average and consisted of 19 ranks. The weighted average was calculated according to the following three procedures: First, the linear assumption was made according to the actual habitat environmental conditions, the second one was weighted to 10% of the optimal habitat condition, and finally the average value of the distribution range values. The Hygrophyte index of vegetation at each plot (HIV) was obtained from the Sinheung reservoir (Yesan-gun, Chungcheongnam-do) using the results of vegetation survey of the Sinheung reservoir with precision safety diagnosis and suggested the use of the hygrophyte index of the cultivated vegetation. The average HIP range of plant species that emerged in 50 survey sites on the downstream slope of the Sinheung reservoir is 2.99 to 3.56. The coefficient of variation showed a large difference depending on the appearance of the leakage indicator plant(LIP) species. The range of HIV is 2.80 to 4.26, the mean value is 3.37, standard deviation is 0.37 and the coefficient of variation is 9.7%. As a result, the value of the coefficient of variation showed a large difference depending on the appearance of the plant species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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