7 resultados para Gaussian scale mixture

em Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany


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Den Schwerpunkt dieser Dissertation bildet zum einen die Entwicklung eines theoretischen Modells zur Beschreibung des Strukturbildungsprozesses in organisch/anorganischen Doppelschichtsystemen und zum anderen die Untersuchung der Übertragbarkeit dieser theoretisch gewonnenen Ergebnisse auf reale Systeme. Hierzu dienen systematische experimentelle Untersuchungen dieses Phänomens an einem Testsystem. Der Bereich der selbstorganisierenden Systeme ist von hohem wissenschaftlichen Interesse, erlaubt er doch die Realisierung von Strukturen, die nicht den Begrenzungen heutiger Techniken unterliegen, wie etwa der Beugung bei lithographischen Verfahren. Darüber hinaus liefert ein vertieftes Verständnis des Strukturbildungsprozesses auch eine Möglichkeit, im Falle entsprechender technischer Anwendungen Instabilitäten innerhalb der Schichtsysteme zu verhindern und somit einer Degradation der Bauteile entgegenzuwirken. Im theoretischen Teil der Arbeit konnte ein Modell im Rahmen der klassischen Elastizitätstheorie entwickelt werden, mit dessen Hilfe sich die Entstehung der Strukturen in Doppelschichtsystemen verstehen läßt. Der hier gefundene funktionale Zusammenhang zwischen der Periode der Strukturen und dem Verhältnis der Schichtdicken von organischer und anorganischer Schicht, wird durch die experimentellen Ergebnisse sehr gut bestätigt. Die Ergebnisse zeigen, daß es technologisch möglich ist, über die Vorgabe der Schichtdicke in einem Materialsystem die Periodizität der entstehenden Strukturen vorzugeben. Darüber hinaus liefert das vorgestellte Modell eine Stabilitätsbedingung für die Schichtsysteme, die es ermöglicht, zu jedem Zeitpunkt die dominierende Mode zu identifizieren. Ein Schwerpunkt der experimentellen Untersuchungen dieser Arbeit liegt auf der Strukturbildung innerhalb der Schichtsysteme. Das Testsystem wurde durch Aufbringen einer organischen Schicht - eines sog. Molekularen Glases - auf ein Glassubstrat realisiert, als Deckschicht diente eine Siliziumnitrid-Schicht. Es wurden Proben mit variierenden Schichtdicken kontrolliert erwärmt. Sobald die Temperatur des Schichtsystems in der Größenordnung der Glasübergangstemperatur des jeweiligen organischen Materials lag, fand spontan eine Strukturbildung auf Grund einer Spannungsrelaxation statt. Es ließen sich durch die Wahl einer entsprechenden Heizquelle unterschiedliche Strukturen realisieren. Bei Verwendung eines gepulsten Lasers, also einer kreisförmigen Wärmequelle, ordneten sich die Strukturen konzentrisch an, wohingegen sich ihre Ausrichtung bei Verwendung einer flächenhaften Heizplatte statistisch verteilte. Auffällig bei allen Strukturen war eine starke Modulation der Oberfläche. Ferner konnte in der Arbeit gezeigt werden, daß sich durch eine gezielte Veränderung der Spannungsverteilung innerhalb der Schichtsysteme die Ausrichtung der Strukturen (gezielt) manipulieren ließen. Unabhängig davon erlaubte die Variation der Schichtdicken die Realisierung von Strukturen mit einer Periodizität im Bereich von einigen µm bis hinunter zu etwa 200 nm. Die Kontrolle über die Ausrichtung und die Periodizität ist Grundvoraussetzung für eine zukünftige technologische Nutzung des Effektes zur kontrollierten Herstellung von Mikro- bzw. Nanostrukturen. Darüber hinaus konnte ein zunächst von der Strukturbildung unabhängiges Konzept eines aktiven Sensors für die optische Raster-Nahfeld-Mikroskopie vorgestellt werden, das das oben beschriebene System, bestehend aus einem fluoreszierenden Molekularen Glas und einer Siliziumnitrid-Deckschicht, verwendet. Erste theoretische und experimentelle Ergebnisse zeigen das technologische Potential dieses Sensortyps.

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The consumers are becoming more concerned about food quality, especially regarding how, when and where the foods are produced (Haglund et al., 1999; Kahl et al., 2004; Alföldi, et al., 2006). Therefore, during recent years there has been a growing interest in the methods for food quality assessment, especially in the picture-development methods as a complement to traditional chemical analysis of single compounds (Kahl et al., 2006). The biocrystallization as one of the picture-developing method is based on the crystallographic phenomenon that when crystallizing aqueous solutions of dihydrate CuCl2 with adding of organic solutions, originating, e.g., from crop samples, biocrystallograms are generated with reproducible crystal patterns (Kleber & Steinike-Hartung, 1959). Its output is a crystal pattern on glass plates from which different variables (numbers) can be calculated by using image analysis. However, there is a lack of a standardized evaluation method to quantify the morphological features of the biocrystallogram image. Therefore, the main sakes of this research are (1) to optimize an existing statistical model in order to describe all the effects that contribute to the experiment, (2) to investigate the effect of image parameters on the texture analysis of the biocrystallogram images, i.e., region of interest (ROI), color transformation and histogram matching on samples from the project 020E170/F financed by the Federal Ministry of Food, Agriculture and Consumer Protection(BMELV).The samples are wheat and carrots from controlled field and farm trials, (3) to consider the strongest effect of texture parameter with the visual evaluation criteria that have been developed by a group of researcher (University of Kassel, Germany; Louis Bolk Institute (LBI), Netherlands and Biodynamic Research Association Denmark (BRAD), Denmark) in order to clarify how the relation of the texture parameter and visual characteristics on an image is. The refined statistical model was accomplished by using a lme model with repeated measurements via crossed effects, programmed in R (version 2.1.0). The validity of the F and P values is checked against the SAS program. While getting from the ANOVA the same F values, the P values are bigger in R because of the more conservative approach. The refined model is calculating more significant P values. The optimization of the image analysis is dealing with the following parameters: ROI(Region of Interest which is the area around the geometrical center), color transformation (calculation of the 1 dimensional gray level value out of the three dimensional color information of the scanned picture, which is necessary for the texture analysis), histogram matching (normalization of the histogram of the picture to enhance the contrast and to minimize the errors from lighting conditions). The samples were wheat from DOC trial with 4 field replicates for the years 2003 and 2005, “market samples”(organic and conventional neighbors with the same variety) for 2004 and 2005, carrot where the samples were obtained from the University of Kassel (2 varieties, 2 nitrogen treatments) for the years 2004, 2005, 2006 and “market samples” of carrot for the years 2004 and 2005. The criterion for the optimization was repeatability of the differentiation of the samples over the different harvest(years). For different samples different ROIs were found, which reflect the different pictures. The best color transformation that shows efficiently differentiation is relied on gray scale, i.e., equal color transformation. The second dimension of the color transformation only appeared in some years for the effect of color wavelength(hue) for carrot treated with different nitrate fertilizer levels. The best histogram matching is the Gaussian distribution. The approach was to find a connection between the variables from textural image analysis with the different visual criteria. The relation between the texture parameters and visual evaluation criteria was limited to the carrot samples, especially, as it could be well differentiated by the texture analysis. It was possible to connect groups of variables of the texture analysis with groups of criteria from the visual evaluation. These selected variables were able to differentiate the samples but not able to classify the samples according to the treatment. Contrarily, in case of visual criteria which describe the picture as a whole there is a classification in 80% of the sample cases possible. Herewith, it clearly can find the limits of the single variable approach of the image analysis (texture analysis).

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In dieser Arbeit werden mithilfe der Likelihood-Tiefen, eingeführt von Mizera und Müller (2004), (ausreißer-)robuste Schätzfunktionen und Tests für den unbekannten Parameter einer stetigen Dichtefunktion entwickelt. Die entwickelten Verfahren werden dann auf drei verschiedene Verteilungen angewandt. Für eindimensionale Parameter wird die Likelihood-Tiefe eines Parameters im Datensatz als das Minimum aus dem Anteil der Daten, für die die Ableitung der Loglikelihood-Funktion nach dem Parameter nicht negativ ist, und dem Anteil der Daten, für die diese Ableitung nicht positiv ist, berechnet. Damit hat der Parameter die größte Tiefe, für den beide Anzahlen gleich groß sind. Dieser wird zunächst als Schätzer gewählt, da die Likelihood-Tiefe ein Maß dafür sein soll, wie gut ein Parameter zum Datensatz passt. Asymptotisch hat der Parameter die größte Tiefe, für den die Wahrscheinlichkeit, dass für eine Beobachtung die Ableitung der Loglikelihood-Funktion nach dem Parameter nicht negativ ist, gleich einhalb ist. Wenn dies für den zu Grunde liegenden Parameter nicht der Fall ist, ist der Schätzer basierend auf der Likelihood-Tiefe verfälscht. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie diese Verfälschung korrigiert werden kann sodass die korrigierten Schätzer konsistente Schätzungen bilden. Zur Entwicklung von Tests für den Parameter, wird die von Müller (2005) entwickelte Simplex Likelihood-Tiefe, die eine U-Statistik ist, benutzt. Es zeigt sich, dass für dieselben Verteilungen, für die die Likelihood-Tiefe verfälschte Schätzer liefert, die Simplex Likelihood-Tiefe eine unverfälschte U-Statistik ist. Damit ist insbesondere die asymptotische Verteilung bekannt und es lassen sich Tests für verschiedene Hypothesen formulieren. Die Verschiebung in der Tiefe führt aber für einige Hypothesen zu einer schlechten Güte des zugehörigen Tests. Es werden daher korrigierte Tests eingeführt und Voraussetzungen angegeben, unter denen diese dann konsistent sind. Die Arbeit besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil der Arbeit wird die allgemeine Theorie über die Schätzfunktionen und Tests dargestellt und zudem deren jeweiligen Konsistenz gezeigt. Im zweiten Teil wird die Theorie auf drei verschiedene Verteilungen angewandt: Die Weibull-Verteilung, die Gauß- und die Gumbel-Copula. Damit wird gezeigt, wie die Verfahren des ersten Teils genutzt werden können, um (robuste) konsistente Schätzfunktionen und Tests für den unbekannten Parameter der Verteilung herzuleiten. Insgesamt zeigt sich, dass für die drei Verteilungen mithilfe der Likelihood-Tiefen robuste Schätzfunktionen und Tests gefunden werden können. In unverfälschten Daten sind vorhandene Standardmethoden zum Teil überlegen, jedoch zeigt sich der Vorteil der neuen Methoden in kontaminierten Daten und Daten mit Ausreißern.

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The Khaling Rai live in a remote area of the mountain region of Nepal. Subsistence farming is central to their livelihood strategy, the sustainability of which was examined in this study. The sustainable livelihood approach was identified as a suitable theoretical framework to analyse the assets of the Khaling Rai. A baseline study was conducted using indicators to assess the outcome of the livelihood strategies under the three pillars of sustainability – economic, social and environmental. Relationships between key factors were analysed. The outcome showed that farming fulfils their basic need of food security, with self-sufficiency in terms of seeds, organic fertilisers and tools. Agriculture is almost totally non-monitized: crops are grown mainly for household consumption. However, the crux faced by the Khaling Rai community is the need to develop high value cash crops in order to improve their livelihoods while at the same time maintaining food security. Institutional support in this regard was found to be lacking. At the same time there is declining soil fertility and an expanding population, which results in smaller land holdings. The capacity to absorb risk is inhibited by the small size of the resource base and access only to small local markets. A two-pronged approach is recommended. Firstly, the formation of agricultural cooperative associations in the area. Secondly, through them the selection of key personnel to be put forward for training in the adoption of improved low-cost technologies for staple crops and in the introduction of appropriate new cash crops.

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The present study examines the level of pure technical and scale efficiencies of cassava production system including its sub-processes (that is production and processing stages) of 278 cassava farmers/processors from three regions of Delta State, Nigeria by applying Two-Stage Data Envelopment Analysis (DEA) approach. Results reveal that pure technical efficiency (PTE) is significantly lower at the production stage 0.41 vs 0.55 for the processing stage, but scale efficiency (SE) is high at both stages (0.84 and 0.87), implying that productivity can be improved substantially by reallocation of resources and adjusting operation size. The socio-economic determinants exert differential impacts on PTE and SE at each stage. Overall, education, experience and main occupation as farmer significantly improve SE while subsistence pressure reduces it. Extension contact significantly improves SE at the processing stage but reduces PTE and SE overall. Inverse size-PTE and size-SE relationships exist in cassava production system. In other words, large/medium farms are technically and scale inefficient. Gender gap exists in performance. Male farmers are technically efficient at processing stage but scale inefficient overall. Farmers in northern region are technically efficient. Investments in education, extension services and infrastructure are suggested as policy options to improve the cassava sector in Nigeria.

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