This paper presents a modified mean curvature diffusion filter to smooth speckle noise in images. Mean curvature diffusion filter has already shown good results in reducing noise in images while preserving fine details. In the mean curvature diffusion, the rate of smoothing is controlled by the local value of the diffusion coefficient chosen to be a function of the local image gradient magnitude. In this paper, the diffusion coefficient is modified to be controlled adaptively by local image surface slope and heterogeneity. The local surface slope contributes to preserving details (e.g.edges) in image and the local surface heterogeneity helps the smoothing filter consider the amount of noise in both edge and non-edge area. The proposed filter's performance is demonstrated by quantitative experiments using speckle noised aerial image and TerraSAR-X satellite image.
In this paper, we study surfaces of revolution without parabolic points in 3-Euclidean space $\mathbb{R}^3$, satisfying the condition ${\Delta}^{II}G=f(G+C)$, where ${\Delta}^{II}$ is the Laplace operator with respect to the second fundamental form, $f$ is a smooth function on the surface and C is a constant vector. Our main results state that surfaces of revolution without parabolic points in $\mathbb{R}^3$ which satisfy the condition ${\Delta}^{II}G=fG$, coincide with surfaces of revolution with non-zero constant Gaussian curvature.
The inverse heat conduction problem (IHCP) is a problem of estimating boundary condition from temperature measurement at one or more interior points. Neural networks are general information processing systems inspired by the connectionist theory of human brain. By properly training the network by the learning rule, the neural network method can handle many non-linear or other complex problems. In this work, neural network is applied to complicated inverse heat conduction problems. Efficiency of the procedure is enhanced by incorporating the radial basis functions (RBF). The RBF is trained faster than other neural network and can find smooth solution. In order to demonstrate the effectiveness of the current scheme, a typical one-dimensional IHCP is considered. At one surface, the temperature as well as the heat flux is known. The unknown temperature of interest is estimated on the other side of the slab. The results from the proposed method based on RBF neural network are compared with the conventional method.
Kernel regression is a nonparametric regression technique which requires only differentiability of the true function. If one wants to use the kernel regression technique to produce smooth estimates of a curve over a finite interval, one can realize that there exist distinct boundary problems that detract from the global performance of the estimator. This paper develops a kernel to handle boundary problem. In order to develop the boundary kernel, a generalized jacknife method by Gray and Schucany (1972) is adapted. Also, it will be shown that the boundary kernel has the same order of convergence rate as non-boundary.
CHERIF, AHMED MOHAMMED;DJAA, MUSTAPHA;ZEGGA, KADDOUR
Communications of the Korean Mathematical Society
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v.30
no.4
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pp.471-479
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2015
In this paper, we prove that any stable f-harmonic map ${\psi}$ from ${\mathbb{S}}^2$ to N is a holomorphic or anti-holomorphic map, where N is a $K{\ddot{a}}hlerian$ manifold with non-positive holomorphic bisectional curvature and f is a smooth positive function on the sphere ${\mathbb{S}}^2$with Hess $f{\leq}0$. We also prove that any stable f-harmonic map ${\psi}$ from sphere ${\mathbb{S}}^n$ (n > 2) to Riemannian manifold N is constant.
Geomagnetic transfer function is generally estimated by choosing transfer to minimize the square sum of differences between observed values. If the error structure sccords to the Gaussian distribution, standard least square(LS) can be the estimation. However, for non-Gaussian error distribution, the LS estimation can be severely biased and distorted. In this paper, the Gaussian error assumption was tested by Q-Q(Quantile-Quantile) plot which provided information of real error structure. Therefore, robust estimation such as regression M-estimate that does not allow a few bad points to dominate the estimate was applied for error structure with non-Gaussian distribution. The results indicate that the performance of robust estimation is similar to the one of LS estimation for Gaussian error distribution, whereas the robust estimation yields more reliable and smooth transfer function estimates than standard LS for non-Gaussian error distribution.
This paper proposes an efficient approach for the structural topology optimization of bi-directional functionally graded structures by incorporating popular radial basis functions (RBFs) into an implicit level set (ILS) method. Compared to traditional element density-based methods, a level set (LS) description of material boundaries produces a smoother boundary description of the design. The paper develops RBF implicit modeling with multiquadric (MQ) splines, thin-plate spline (TPS), exponential spline (ES), and Gaussians (GS) to define the ILS function with high accuracy and smoothness. The optimization problem is formulated by considering RBF-based nodal densities as design variables and minimizing the compliance objective function. A LS-RBF optimization method is proposed to transform a Hamilton-Jacobi partial differential equation (PDE) into a system of coupled non-linear ordinary differential equations (ODEs) over the entire design domain using a collocation formulation of the method of lines design variables. The paper presents detailed mathematical expressions for BiDFG beams topology optimization with two different material models: continuum functionally graded (CFG) and mechanical functionally graded (MFG). Several numerical examples are presented to verify the method's efficiency, reliability, and success in accuracy, convergence speed, and insensitivity to initial designs in the topology optimization of two-dimensional (2D) structures. Overall, the paper presents a novel and efficient approach to topology optimization that can handle bi-directional functionally graded structures with complex geometries.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.18-24
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2020
The Korea Textile and Fashion Industry-Academic Association, which was established in 2004, has been operating without its own homepage until now. In 2019, it was judged that it was urgent to manage new members and build an installed homepage. Therefore, the program provided by 'I'mweb' was used by comparing domestic and overseas website manufacturers, and the reason is as follows. First, 'I'mweb' provides a web builder solution that allows individuals to easily create web sites without IT expertise such as program development, use of photoshop, and coding. Second, it faithfully provides bulletin boards and member management functions necessary in Korea, such as internet homepage builders and shopping mall production services. Third, there is an advantage in that it is easy to manage the homepage because it is convenient to use Q&A service through the administrator when building the web. However, it provides a responsive web function, but it is regrettable that the compatibility between PC and mobile is not smooth. This study is expected to be used as basic data for related research that needs help in opening a website in the future.
Due to the clutch's non-linear dynamics, time-delays, external disturbance and parameter uncertainty, the automated clutch is difficult to control precisely during the launch process or automatic mechanical transmission (AMT) vehicles. In this paper, an enhanced fuzzy sliding mode controller (EFSMC) is proposed to control the automated clutch. The sliding and global stability conditions are formulated and analyzed in terms of the Lyapunov full quadratic form. The chattering phenomenon is handled by using a saturation function to replace the pure sign function and fuzzy logic adaptation system in the control law. To meet the real-time requirement of the automated clutch, the region-wise linear technology s adopted to reduce the fuzzy rules of the EFSMC. The simulation results have shown hat the proposed controller can achieve a higher performance with minimum reaching time and smooth control actions. In addition, our data also show that the controller is effective and robust to the parametric variation and external disturbance.
To guide the decision making of the expert engineer specialized in power system operation and control; the practical OPF solution should take in consideration the critical situation due to severe loading conditions and fault in power system. Differential Evolution (DE) is one of the best Evolutionary Algorithms (EA) to solve real valued optimization problems. This paper presents simple Differential Evolution (DE) Optimization algorithm to solving multi objective optimal power flow (OPF) in the power system with shunt FACTS devices considering voltage deviation, power losses, and power flow branch. The proposed approach is examined and tested on the standard IEEE-30Bus power system test with different objective functions at critical situations. In addition, the non smooth cost function due to the effect of valve point has been considered within the second practical network test (13 generating units). The simulation results are compared with those by the other recent techniques. From the different case studies, it is observed that the results demonstrate the potential of the proposed approach and show clearly its effectiveness to solve practical OPF under contingent operation states.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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