To investigate the relationship of wheat single kernel characteristics with end-use properties, 183 soft wheat cultivars and lines were evaluated for milling quality characteristics (kernel hardness, kernel and flour protein, flour ash), and end-use properties (i.e., as ingredients in sugar-snap cookies, sponge cake). Significant positive correlations occurred among wheat hardness parameters including near-infrared reflectance (NIR) score and single kernel characterization system (SKCS). The SKCS characteristics were also significantly correlated with conventional wheat quality parameters such as kernel size, wheat protein content, and straight-grade flour yield. The cookie diameter and cake volume were negatively correlated with NIR and SKCS hardness, and there was an inverse relationship between flour protein contents and kernel weights or sizes. Sugar-snap cookie diameter was positively correlated with sponge cake volume.
In order to reserve abundant germplasm for breeding new corn varieties, major characteristics of ears and kernels were evaluated with a total of 210 Korean indigenous maize lines collected from various parts of Pusan City and Kynugnam Province, Korea The average ear length and ear diameter of indigenous maize lines collected was 12.52cm and 3.33 cm, respectively. The average ear weight of the maize lines was 63.70g. The ears collected from the north-west mountainous region were the heaviest, and The ears from the south coastal region were the lightest. The average kernel weight per ear was 50.54g, and the kernel weight per ear by region showed a tendency similar to the ear weight. The kernels of maize lines collected in the north-west mountainous region were the longest, and kernel width and thickness were the largest in the west plain region. 100 kernel weight and embryo weight the largest in the lines collected in the north-west mountainous region. The degree of pericarp thickness was the smallest in the lines collected in the south coastal region, and largest in the lines collected in the west plain region. Except for the correlation coefficient width and 100 kernel weight, all correlation coefficients between the characteristics of the lines showed highly significant differences.
This study was performed to compare the differences in physicochemical characteristics between head and incomplete kernels separated from Ilpumbyeo, Korean rice cultivar. The contents of mineral and protein were higher in incomplete than head kernels. There was significant difference in composition of fatty acid and amino acids, which affect the taste, between two kernels. The gelatinized head kernel had the higher viscosity than incomplete kernel. The content and chain length of amylose were higher in head than incomplete kernels. Differential scanning calorimeter results revealed that head kernel had lower starting temperature, higher maximum temperature, and higher enthalpy for gelatinization than incomplete kernel. Also we could found that the hydrolysis rate by glucoamylase was higher in the head kernel than incomplete kernel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.232-248
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2014
A series of kernel regression (KR) algorithms, such as the classic kernel regression (CKR), the 2- and 3-D steering kernel regression (SKR), have been proposed for image and video super-resolution. In existing KR frameworks, a single algorithm is usually adopted and applied for a whole image/video, regardless of region characteristics. However, their performances and computational efficiencies can differ in regions of different characteristics. To take full advantage of the KR algorithms and avoid their disadvantage, this paper proposes a kernel regression framework for video super-resolution. In this framework, each video frame is first analyzed and divided into three types of regions: flat, non-flat-stationary, and non-flat-moving regions. Then different KR algorithm is selected according to the region type. The CKR and 2-D SKR algorithms are applied to flat and non-flat-stationary regions, respectively. For non-flat-moving regions, this paper proposes a similarity-assisted steering kernel regression (SASKR) algorithm, which can give better performance and higher computational efficiency than the 3-D SKR algorithm. Experimental results demonstrate that the computational efficiency of the proposed framework is greatly improved without apparent degradation in performance.
The present investigation was carried out to study the affect of feeding urea ammoniated neem kernel meal on carcass characteristics and organoleptic properties of the meat in goats. Eight local weaned kids of 3-4 months age with mean body weight of $7.85{\pm}0.42kg$ were assigned to two groups of four each in a completely randomised design and were offered diets containing isonitrogenous concentrate mixtures containing either peanut meal or urea ammoniated neem (Azadirachta indica) seed kernel meal (UANSKM) along with ad libitium oat hay or green sorghum as roughage for 13 fortnights. The animals were slaughtered at the end of the experimental period and the carcass characteristics and organoleptic evaluation of the meat was carried out. The carcass characteristics in terms of dressing percentage, meat bone ratio, percent edible and inedible did not differ between the treatments. Similarly the organoleptic characteristics and cooking loss were comparable between the treatments implying that UANSKM can be substituted for peanut meal in goat diets to alleviate the shortage and high cost of peanut meal without affecting meat quality.
Santos, Rozilda da Conceicao dos;Gomes, Daiany Iris;Alves, Kaliandra Souza;Mezzomo, Rafael;Oliveira, Luis Rennan Sampaio;Cutrim, Darley Oliveira;Sacramento, Samara Bianca Moraes;Lima, Elizanne de Moura;Carvalho, Francisco Fernando Ramos de
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.30
no.6
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pp.865-871
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2017
Objective: The aim was to evaluate carcass characteristics, cut yield, and meat quality in lambs that were fed different inclusion levels of palm kernel cake. Methods: Forty-five woolless castrated male Santa $In{\hat{e}}s$ crossbred sheep with an initial average body weight of $23.16{\pm}0.35kg$ were used. The experimental design was a completely randomized design with five treatments, with palm kernel cake in the proportions of 0.0%, 7.5%, 15.0%, 22.5%, and 30.0% with nine replications per treatment. After slaughter, the gastrointestinal tract was weighed when it was full, after which it was then emptied. The heart, liver, kidney, pancreas perirenal fat were also collected and weighed. The carcass was split into two identical longitudinal halves and weighed to determine the quantitative and qualitative characteristics. Results: The empty body weight, carcass weight and yield, and fat thickness decreased linearly (p<0.05) as a function of palm kernel inclusion in the diet. There was no difference (p>0.05) for the rib eye area of animals that were fed palm kernel cake. There was a reduction in the commercial cut weight (p<0.05), except for the neck weight. The weights of the heart, liver, kidney fat, small, and large intestine, and gastrointestinal tract decreased. Nevertheless, the gastrointestinal content was greater for animals that were fed increasing levels of cake. For the other organs and viscera, differences were not verified (p>0.05). The sarcomere length decreased linearly (p<0.05), although an effect of the inclusion of palm kernel cake was not observed in other meat quality variables. It is worth noting that the red staining intensity, indicated as A, had a tendency to decrease (p = 0.050). Conclusion: The inclusion of palm kernel cake up to 30% in the diet does not lead to changes in meat quality characteristics, except for sarcomere length. Nevertheless, carcass quantitative characteristics decrease with the use of palm kernel cake.
This paper presents function approximation based on nonparametric estimation. As an estimation model of function approximation, a three layered network composed of input, hidden and output layers is considered. The input and output layers have linear activation units while the hidden layer has nonlinear activation units or kernel functions which have the characteristics of bounds and locality. Using this type of network, a many-to-one function is synthesized over the domain of the input space by a number of kernel functions. In this network, we have to estimate the necessary number of kernel functions as well as the parameters associated with kernel functions. For this purpose, a new method of parameter estimation in which linear learning rule is applied between hidden and output layers while nonlinear (piecewise-linear) learning rule is applied between input and hidden layers, is considered. The linear learning rule updates the output weights between hidden and output layers based on the Linear Minimization of Mean Square Error (LMMSE) sense in the space of kernel functions while the nonlinear learning rule updates the parameters of kernel functions based on the gradient of the actual output of network with respect to the parameters (especially, the shape) of kernel functions. This approach of parameter adaptation provides near optimal values of the parameters associated with kernel functions in the sense of minimizing mean square error. As a result, the suggested nonparametric estimation provides an efficient way of function approximation from the view point of the number of kernel functions as well as learning speed.
Ribeiro, R.D.X.;Oliveira, Ronaldo Lopes;Macome, F.M.;Bagaldo, A.R.;Silva, M.C.A.;Ribeiro, C.V.D.M.;Carvalho, G.G.P.;Lanna, D.P.D.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.24
no.10
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pp.1399-1406
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2011
This study aimed to establish the optimum level of palm kernel meal in the diet of Santa Ines lambs based on the sensorial characteristics and fatty acid profile of the meat. We used 32 lambs with a starting age of 4 to 6 months and mean weight of $22{\pm}2.75kg$, kept in individual stalls. The animals were fed with Tifton-85 hay and a concentrate mixed with 0.0, 6.5, 13.0 or 19.5% of palm kernel meal based on the dry mass of the complete diet. These levels formed the treatments. Confinement lasted 80 days and on the last day the animals were fasted and slaughtered. After slaughter, carcasses were weighed and sectioned longitudinally, along the median line, into two antimeres. Half-carcasses were then sliced between the 12th and 13th ribs to collect the loin (longissimus dorsi), which was used to determine the sensorial characteristics and fatty acid profile of the meat. For sensorial evaluation, samples of meat were given to 54 judges who evaluated the tenderness, juiciness, appearance, aroma and flavor of the meat using a hedonic scale. Fatty acids were determined by gas chromatography. The addition of palm kernel meal to the diet had no effect on the sensorial characteristics of meat juiciness, appearance, aroma or flavor. However, tenderness showed a quadratic relationship with the addition of the meal to the diet. The concentration of fatty acids C12:0, C14:0 and C16:0 increased with the addition of palm kernel meal, as did the sum of medium-chain fatty acids and the atherogenicity index. Up to of 19.5% of the diet of Santa Ines lambs can be made up of palm kernel meal without causing significant changes in sensorial characteristics. However, the fatty acid profile of the meat was altered.
In order to get abundant germplasm for develop- ing new corn varieties, major morphological characteristics of ear were evaluated with a total of 210 Korean indigenous maize lines collected from various parts of Pusan City and Kyungnam Province, Korea. The ear shape of Korean indigenous maize was mainly cone type or similar to cone type. Cylinder type or similar to cylinder type of corn was collected from the north-west mountainous. region of Kyungnam Province, whereas cone type or similar to cone type was collected from the plain region. In the kernel colors of each ear, ears with mono colored kernels were 55.7% of the total, and ears with two to four mixed colors were 44.3%. Among the mono colored ears, brown was the most abundant at 16.8%. There was an average of 12∼14 rows per ear. Kernal rows per ear varied from 8∼20. Waxy corn was predominant at 67.2%, mixed corn with waxy kernel and common kernel at 11.0%, and common corn at 21.8%.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.237-242
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2003
In this paper, we propose a new adaptive intrusion detection algorithm based on clustering: Kernel-ART, which is composed of the on-line clustering algorithm, ART (adaptive resonance theory), combining with mercer-kernel and concept vector. Kernel-ART is not only satisfying all desirable characteristics in the context of clustering-based IDS but also alleviating drawbacks associated with the supervised learning IDS. It is able to detect various types of intrusions in real-time by means of generating clusters incrementally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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