Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A hybrid intelligent system for the prediction of Parkinson's Disease progression using machine learning techniques

Nilashi M., Ibrahim O., Ahmadi H., Shahmoradi L., Farahmand M.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

2018

Vol. 38, no. 1

1--15

Parkinson's Disease (PD) is a progressive degenerative disease of the nervous system that affects movement control. Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) is the baseline assessment for PD. UPDRS is the most widely used standardized scale to assess parkinsonism. Discovering the relationship between speech signal properties and UPDRS scores is an important task in PD diagnosis. Supervised machine learning techniques have been extensively used in predicting PD through a set of datasets. However, the most methods developed by supervised methods do not support the incremental updates of data. In addition, the standard supervised techniques cannot be used in an incremental situation for disease prediction and therefore they require to recompute all the training data to build the prediction models. In this paper, we take the advantages of an incremental machine learning technique, Incremental support vector machine, to develop a new method for UPDRS prediction. We use Incremental support vector machine to predict Total-UPDRS and Motor-UPDRS. We also use Non-linear iterative partial least squares for data dimensionality reduction and self-organizing map for clustering task. To evaluate the method, we conduct several experiments with a PD dataset and present the results in comparison with the methods developed in the previous research. The prediction accuracies of method measured by MAE for the Total-UPDRSand Motor-UPDRS were obtained respectively MAE = 0.4656 and MAE = 0.4967. The results of experimental analysis demonstrated that the proposed method is effective in predicting UPDRS. The method has potential to be implemented as an intelligent system for PD prediction in healthcare.

Experimental study of the temperature distribution and microstructure of plunge stage in friction stir welding process by the tool with triangle pin

Bisadi H., Rasaee S., Farahmand M.

Archive of Mechanical Engineering

2014

Vol. LXI, nr 3

483--493

Considering the developing role of the friction stir welding in manufacturing industry, a complete study on the process is necessary. Studies on each stage of the process in particular, provide a better understanding of friction stir welding, and specially friction stir spot welding. In this study, plunge stage has been studied by experimental methods for investigating the temperature distribution around the tool during the plunge stage and microstructure changes of the workpiece. Experiments were performed on aluminium 7050 plates with coincident measurement of temperature. In the study, the tool which has a triangle pin is used. The results of this study are used as initial conditions for theoretical analysis of welding process. The results show that the temperature distribution around the tool is quite asymmetric. The asymmetric distribution of temperature is due to nonuniform load distribution underneath the tool and tilt angle of it. The temperatures of the points behind the tool are higher compared with points located forward the tool. Microstructural studies showed that four regions with different microstructures are formed around the tool during the process. These areas were separated based on differences in grain size and elongations. Grains near the tool are elongated in a particular direction that show the material flow direction.

Z uwagi na rozwojową rolę spawania tarciowego z przemieszaniem w przemyśle wytwórczym niezbędne jest całościowe badanie tego procesu. W szczególności, badania poszczególnych etapów procesu umożliwiają lepsze zrozumienie właściwości spawania tarciowego, zwłaszcza punktowego spawania tarciowego z przemieszaniem. W pracy badano metodami eksperymentalnymi etap zagłębiania w celu wyznaczenia rozkładu temperatury wokół narzędzia i zmian w mikrostrukturze elementu spawanego. Eksperymenty przeprowadzono na płytach z aluminium 7050, wykonując jednoczesne pomiary temperatury. W badaniach użyto narzędzia o trójkątnym trzpieniu. Wyniki badań są wykorzystane jako warunki początkowe dla teoretycznej analizy procesu spawania. Wyniki pokazują, że rozkład temperatury wokół narzędzia jest wyraźnie asymetryczny. Asymetria ta jest wynikiem nierównomiernego rozkładu nacisku pod narzędziem oraz pochylenia narzędzia pod określonym kątem. Temperatury w punktach poza narzędziem były wyższe niż te w punktach przed nim. Badania mikrostruktury ujawniły istnienie czterech obszarów, o różnych mikrostrukturach, które formują się wokół narzędzia w trakcie procesu. Obszary te wyróżniają się rozmiarami i kształtem ziaren. Ziarna w pobliżu narzędzia są wydłużone w określonym kierunku, który wskazuje kierunek płynięcia materiału.