In machine learning, the performance of the system depends upon the nature of input data. The efficiency of the system improves when the behavior of the input data changes from un-normalized to normalized form. This paper experimentally demonstrated the performance of KNN, SVM, LDA and NB on Alzheimer's dataset. The dataset undertaken for the study consisted of 3 classes, i.e. Demented, Converted and Non-Demented. Analysis shows that LDA and NB gave an accuracy of 89.83% and 88.19% respectively in both the cases whereas the accuracy of KNN and SVM improved from 46.87% to 82.80% and 53.40% to 88.75% respectively when input data changed from un-normalized to normalized state. From the above results it was observed that KNN and SVM show significant improvement in classification accuracy on normalized data as compared to un-normalized data, whereas LDA and NB reflect no such change in their performance.
전기비저항 탐사자료는 각종 잡음에 노출되어 있으므로 역산에 앞서 적절한 자료편집과정이 요구된다. 전기비저항 탐사자료의 편집은 주로 겉보기 비저항 가단면도상에서 지나치게 높거나 낮은 값을 보이는 자료나 쌍극자배열의 팔자형 효과를 위배하는 자료를 제거하는 방법이 널리 사용되고 있다. 또한 보다 정밀한 편집을 위하여 전위감쇠곡선을 이용하기도 한다. 본 연구에서는 3차원 이상체가 존재할 때, 전기비저항 탐사에서 널리 사용되는 단극배열, 단극-쌍극자 배열 및 쌍극자배열에 대한 전위감쇠곡선의 거동 특성을 분석하고, 그 정당성에 대하여 재검토하였다.
In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.
The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. To detect partial faults of the air-conditioning system, a neural network algorithm may be used. In this study, the neural network algorithm using normalized input data by the standard deviation was applied. And the [7$\times$10$\times$10$\times$1] neural network structure was selected. Test results showed that the neural network algorithm using normalized input data was very effective to detect the condenser fouling and the evaporator fan fault of an air-conditioning system.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.136-139
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2010
We derived Stop-and-go normalized DD, dual-mode normalized Sato, dual-mode NCMA blind equalization algorithm for complex data in this research. And then, the convergence characteristics of the proposed SG-NDD, dual-mode NSato blind equalization algorithms are compared with those of SG-DD, dual-mode Sato algorithms. In general, the normalized blind equalization algorithms have better convergence characteristics than the conventional algorithms.
This paper defines Normalized Term Frequency Weighting method for automatic text categorization by using Box-Cox, and then it applies automatic text categorization. Box-Cox transformation is statistical transformation method which makes normalized data. This paper applies that and suggests new term frequency weighting method. Because Normalized Term Frequency is different from every term compared by existing term frequency weighting method, it is general method more than fixed weighting method such as log or root. Normalized term frequency weighting method's reasonability has been proved though experiments, used 8000 newspapers divided in 4 groups, which resulted high categorization correctness in all cases.
Mibyeong (sub-health) is a concept that represents the sub-health in traditional East Asian medicine. Assuming that the nose sizes and shapes are related to respiratory function, in this study, we hypothesized that the nose size and shape features are related to the self-rated health (SRH) level and self-rated Mibyeong severity, and aimed to assess this relationship using a fully automated image analysis system. The nose size features were evaluated from the frontal and profile face images of 810 participants. The nose size features consisted of five length features, one area feature, and one volume feature. The level of SRH and the Mibyeong severity were determined using a questionnaire. The normalized nasal height was negatively associated with the self-rated health score (SRHS) (partial ρ = -0.125, p = 3.53E-04) and the Mibyeong score (MBS) (partial ρ = -.172, p = 9.38E-07), even after adjustment for sex, age, and body mass index. The normalized nasal volume (ρ = -.105, p = 0.003), the normalized nasal tip protrusion length (ρ = -.087, p = 0.014), and the normalized nares width (ρ = -.086, p = .015) showed significant correlation with the SRHS. The normalized nasal area (ρ = -.118, p = 0.001), the normalized nasal volume (ρ = -.107, p = .002) showed significant correlation with the MBS. The wider, longer, and larger the nose, the lower the SRHS and MBS, indicating that health status can be estimated based on the size and shape features of the nose.
This paper deals with the tuning method of PID controls for process controls. It introduces the normalized process gain and the normalized process dead-time for processes based on Ziegler-Nichols tuning methods. In the case of PID auto-tuning, the first, this method applies Ziegler-Nichols tuning method and introduces the set-point weighting for reducing overshoot in the large normalized process gain or small normalized process dead-time, the second, this method is modified and includes the set-point weighting in the small normalized process gain or large normalized process dead-time. In the case of PI auto-tuning, this method is modified for reducing overshoot. This paper obtains empirical data with Ziegler-Nichols methods for refined Ziegler-Nichols tuning methods.
Pose variation is a critical problem in face recognition. Three-dimensional(3D) face recognition techniques have been proposed, as 3D data contains depth information that may allow problems of pose variation to be handled more effectively than with 2D face recognition methods. This paper proposes a pose-normalized 3D face modeling method that translates and rotates any pose angle to a frontal pose using a plane fitting method by Singular Value Decomposition(SVD). First, we reconstruct 3D face data with stereo vision method. Second, nose peak point is estimated by depth information and then the angle of pose is estimated by a facial plane fitting algorithm using four facial features. Next, using the estimated pose angle, the 3D face is translated and rotated to a frontal pose. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we designed 2D and 3D face recognition experiments. The experimental results show that the performance of the normalized 3D face recognition method is superior to that of an un-normalized 3D face recognition method for overcoming the problems of pose variation.
This study examined the acoustic characteristics of Korean alveolar fricatives of normal children. Developing children aged 3 and 7, typically produced 2 types of nonsense syllables containing alveolar fricative /sV/ and /VsV/ sequences where V was any one of three corner vowels (/i, a, and u/). Stimuli containing the speech materials used in a production experiment were presented randomly to 12 speech language pathologists (SLPs) for a perception test. The SLPs responded by selecting one of seven alternative sounds. Acoustic measures such as duration of frication noise, normalized intensity, skewness, and center of gravity were examined. There was significant difference in acoustic measures when comparing vowels. Comparison of syllable structures indicated statistically significant differences in duration of frication noise and normalized intensity. Acoustic parameters could account for the perceptual data. Relating the acoustic and perception data by means of logistic regression suggests that duration of frication noise and normalized intensity are the primary cues to perceiving Korean fricatives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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