Face Recognition using Probabilistic Neural Networks

n this paper we address the problem of face detection and recognition of grey scale frontal view images. We propose a face recognition system based on probabilistic neural networks (PNN) architecture. The system is implemented using voronoi/ delaunay tessellations and template matching. Images are segmented successfully into homogeneous regions by virtue of voronoi diagram properties. Face verification is achieved using matching scores computed by correlating edge gradients of reference images. The advantage of classification using PNN models is its short training time. The correlation based template matching guarantees good classification results.

Equal opportunity networks, distance-balanced graphs, and Wiener game

Given a graph G and a set X ⊆ V(G), the relative Wiener index of X in G is defined as WX (G) = {u,v}∈X 2  dG(u, v) . The graphs G (of even order) in which for every partition V(G) = V1 +V2 of the vertex set V(G) such that |V1| = |V2| we haveWV1 (G) = WV2 (G) are called equal opportunity graphs. In this note we prove that a graph G of even order is an equal opportunity graph if and only if it is a distance-balanced graph. The latter graphs are known by several characteristic properties, for instance, they are precisely the graphs G in which all vertices u ∈ V(G) have the same total distance DG(u) = v∈V(G) dG(u, v). Some related problems are posed along the way, and the so-called Wiener game is introduced.

On-Line Handwritten Character Recognition using Kohonen Networks

This paper presents an efficient Online Handwritten character Recognition System for Malayalam Characters (OHR-M) using Kohonen network. It would help in recognizing Malayalam text entered using pen-like devices. It will be more natural and efficient way for users to enter text using a pen than keyboard and mouse. To identify the difference between similar characters in Malayalam a novel feature extraction method has been adopted-a combination of context bitmap and normalized (x, y) coordinates. The system reported an accuracy of 88.75% which is writer independent with a recognition time of 15-32 milliseconds

A Reinforcement Learning Approach to Economic Dispatch using Neural Networks

This paper presents a Reinforcement Learning (RL) approach to economic dispatch (ED) using Radial Basis Function neural network. We formulate the ED as an N stage decision making problem. We propose a novel architecture to store Qvalues and present a learning algorithm to learn the weights of the neural network. Even though many stochastic search techniques like simulated annealing, genetic algorithm and evolutionary programming have been applied to ED, they require searching for the optimal solution for each load demand. Also they find limitation in handling stochastic cost functions. In our approach once we learn the Q-values, we can find the dispatch for any load demand. We have recently proposed a RL approach to ED. In that approach, we could find only the optimum dispatch for a set of specified discrete values of power demand. The performance of the proposed algorithm is validated by taking IEEE 6 bus system, considering transmission losses

Epoxy-modiWed, unsaturated polyester hybrid networks

Hybrid polymer networks (HPNs) based on unsaturated polyester resin (UPR) and epoxy resins were synthesized by reactive blending. The epoxy resins used were epoxidised phenolic novolac (EPN), epoxidised cresol novolac (ECN) and diglycidyl ether of bisphenol A (DGEBA). Epoxy novolacs were prepared by glycidylation of the novolacs using epichlorohydrin. The physical, mechanical, and thermal properties of the cured blends were compared with those of the control resin. Epoxy resins show good miscibility and compatibility with the UPR resin on blending and the co-cured resin showed substantial improvement in the toughness and impact resistance. Considerable enhancement of tensile strength and toughness are noticed at very low loading of EPN. Thermogravimetric analysis (TGA), dynamic mechanical analysis (DMA) and diVerential scanning calorimetry (DSC) were employed to study the thermal properties of the toughened resin. The EPN/ UPR blends showed substantial improvement in thermal stability as evident from TGA and damping data. The fracture behaviour was corroborated by scanning electron microscopy (SEM). The performance of EPN is found to be superior to other epoxy resins

Smart electricity networks based on large integration of renewable sources and distributed generation

Das Grünbuch 2006 der Europäischen Kommission "Eine Europäische Strategie für nachhaltige, wettbewerbsfähige und sichere Energie" unterstreicht, dass Europa in ein neues Energie-Zeitalter eingetreten ist. Die vorrangigen Ziele europäischer Energiepolitik müssen Nachhaltigkeit, Wettbewerbsfähigkeit und Versorgungssicherheit sein, wobei sie eine zusammenhängende und logische Menge von Taktiken und Maßnahmen benötigt, um diese Ziele zu erreichen. Die Strommärkte und Verbundnetze Europas bilden das Kernstück unseres Energiesystems und müssen sich weiterentwickeln, um den neuen Anforderungen zu entsprechen. Die europäischen Stromnetze haben die lebenswichtigen Verbindungen zwischen Stromproduzenten und Verbrauchern mit großem Erfolg seit vielen Jahrzehnten gesichert. Die grundlegende Struktur dieser Netze ist entwickelt worden, um die Bedürfnisse großer, überwiegend auf Kohle aufgebauten Herstellungstechnologien zu befriedigen, die sich entfernt von den Verbraucherzentren befinden. Die Energieprobleme, denen Europa jetzt gegenübersteht, ändern die Stromerzeugungslandschaft in zwei Gesichtspunkten: die Notwendigkeit für saubere Kraftwerkstechnologien verbunden mit erheblich verbesserten Wirkungsgraden auf der Verbraucherseite wird es Kunden ermöglichen, mit den Netzen viel interaktiver zu arbeiten; andererseits müssen die zukünftigen europaweiten Stromnetze allen Verbrauchern eine höchst zuverlässige, preiswerte Energiezufuhr bereitstellen, wobei sowohl die Nutzung von großen zentralisierten Kraftwerken als auch kleineren lokalen Energiequellen überall in Europa ausgeschöpft werden müssen. In diesem Zusammenhang wird darauf hingewiesen, dass die Informationen, die in dieser Arbeit dargestellt werden, auf aktuellen Fragen mit großem Einfluss auf die gegenwärtigen technischen und wirtschaftspolitischen Diskussionen basieren. Der Autor hat während der letzten Jahre viele der hier vorgestellten Schlussfolgerungen und Empfehlungen mit Vertretern der Kraftwerksindustrie, Betreibern von Stromnetzen und Versorgungsbetrieben, Forschungsgremien und den Regulierungsstellen diskutiert. Die folgenden Absätze fassen die Hauptergebnisse zusammen: Diese Arbeit definiert das neue Konzept, das auf mehr verbraucherorientierten Netzen basiert, und untersucht die Notwendigkeiten sowie die Vorteile und die Hindernisse für den Übergang auf ein mögliches neues Modell für Europa: die intelligenten Stromnetze basierend auf starker Integration erneuerbarer Quellen und lokalen Kleinkraftwerken. Das neue Modell wird als eine grundlegende Änderung dargestellt, die sich deutlich auf Netzentwurf und -steuerung auswirken wird. Sie fordert ein europäisches Stromnetz mit den folgenden Merkmalen: – Flexibel: es erfüllt die Bedürfnisse der Kunden, indem es auf Änderungen und neue Forderungen eingehen kann – Zugänglich: es gestattet den Verbindungszugang aller Netzbenutzer besonders für erneuerbare Energiequellen und lokale Stromerzeugung mit hohem Wirkungsgrad sowie ohne oder mit niedrigen Kohlendioxidemissionen – Zuverlässig: es verbessert und garantiert die Sicherheit und Qualität der Versorgung mit den Forderungen des digitalen Zeitalters mit Reaktionsmöglichkeiten gegen Gefahren und Unsicherheiten – Wirtschaftlich: es garantiert höchste Wirtschaftlichkeit durch Innovation, effizientes Energiemanagement und liefert „gleiche Ausgangsbedingungen“ für Wettbewerb und Regulierung. Es beinhaltet die neuesten Technologien, um Erfolg zu gewährleisten, während es die Flexibilität behält, sich an weitere Entwicklungen anzupassen und fordert daher ein zuversichtliches Programm für Forschung, Entwicklung und Demonstration, das einen Kurs im Hinblick auf ein Stromversorgungsnetz entwirft, welches die Bedürfnisse der Zukunft Europas befriedigt: – Netztechnologien, die die Stromübertragung verbessern und Energieverluste verringern, werden die Effizienz der Versorgung erhöhen, während neue Leistungselektronik die Versorgungsqualität verbessern wird. Es wird ein Werkzeugkasten erprobter technischer Lösungen geschaffen werden, der schnell und wirtschaftlich eingesetzt werden kann, so dass bestehende Netze Stromeinleitungen von allen Energieressourcen aufnehmen können. – Fortschritte bei Simulationsprogrammen wird die Einführung innovativer Technologien in die praktische Anwendung zum Vorteil sowohl der Kunden als auch der Versorger stark unterstützen. Sie werden das erfolgreiche Anpassen neuer und alter Ausführungen der Netzkomponenten gewährleisten, um die Funktion von Automatisierungs- und Regelungsanordnungen zu garantieren. – Harmonisierung der ordnungspolitischen und kommerziellen Rahmen in Europa, um grenzüberschreitenden Handel von sowohl Energie als auch Netzdienstleistungen zu erleichtern; damit muss eine Vielzahl von Einsatzsituationen gewährleistet werden. Gemeinsame technische Normen und Protokolle müssen eingeführt werden, um offenen Zugang zu gewährleisten und den Einsatz der Ausrüstung eines jeden Herstellers zu ermöglichen. – Entwicklungen in Nachrichtentechnik, Mess- und Handelssystemen werden auf allen Ebenen neue Möglichkeiten eröffnen, auf Grund von Signalen des Marktes frühzeitig technische und kommerzielle Wirkungsgrade zu verbessern. Es wird Unternehmen ermöglichen, innovative Dienstvereinbarungen zu benutzen, um ihre Effizienz zu verbessern und ihre Angebote an Kunden zu vergrößern. Schließlich muss betont werden, dass für einen erfolgreichen Übergang zu einem zukünftigen nachhaltigen Energiesystem alle relevanten Beteiligten involviert werden müssen.

A Language for Interactive Cooperative Agents

Cooperative behaviour of agents within highly dynamic and nondeterministic domains is an active field of research. In particular establishing highly responsive teamwork, where agents are able to react on dynamic changes in the environment while facing unreliable communication and sensory noise, is an open problem. Moreover, modelling such responsive, cooperative behaviour is difficult. In this work, we specify a novel model for cooperative behaviour geared towards highly dynamic domains. In our approach, agents estimate each other’s decision and correct these estimations once they receive contradictory information. We aim at a comprehensive approach for agent teamwork featuring intuitive modelling capabilities for multi-agent activities, abstractions over activities and agents, and a clear operational semantic for the new model. This work encompasses a complete specification of the new language, ALICA.

User Profile Management and Selection in Context-Aware Service Platforms for Networks Beyond 3G

In recent years, progress in the area of mobile telecommunications has changed our way of life, in the private as well as the business domain. Mobile and wireless networks have ever increasing bit rates, mobile network operators provide more and more services, and at the same time costs for the usage of mobile services and bit rates are decreasing. However, mobile services today still lack functions that seamlessly integrate into users’ everyday life. That is, service attributes such as context-awareness and personalisation are often either proprietary, limited or not available at all. In order to overcome this deficiency, telecommunications companies are heavily engaged in the research and development of service platforms for networks beyond 3G for the provisioning of innovative mobile services. These service platforms are to support such service attributes. Service platforms are to provide basic service-independent functions such as billing, identity management, context management, user profile management, etc. Instead of developing own solutions, developers of end-user services such as innovative messaging services or location-based services can utilise the platform-side functions for their own purposes. In doing so, the platform-side support for such functions takes away complexity, development time and development costs from service developers. Context-awareness and personalisation are two of the most important aspects of service platforms in telecommunications environments. The combination of context-awareness and personalisation features can also be described as situation-dependent personalisation of services. The support for this feature requires several processing steps. The focus of this doctoral thesis is on the processing step, in which the user’s current context is matched against situation-dependent user preferences to find the matching user preferences for the current user’s situation. However, to achieve this, a user profile management system and corresponding functionality is required. These parts are also covered by this thesis. Altogether, this thesis provides the following contributions: The first part of the contribution is mainly architecture-oriented. First and foremost, we provide a user profile management system that addresses the specific requirements of service platforms in telecommunications environments. In particular, the user profile management system has to deal with situation-specific user preferences and with user information for various services. In order to structure the user information, we also propose a user profile structure and the corresponding user profile ontology as part of an ontology infrastructure in a service platform. The second part of the contribution is the selection mechanism for finding matching situation-dependent user preferences for the personalisation of services. This functionality is provided as a sub-module of the user profile management system. Contrary to existing solutions, our selection mechanism is based on ontology reasoning. This mechanism is evaluated in terms of runtime performance and in terms of supported functionality compared to other approaches. The results of the evaluation show the benefits and the drawbacks of ontology modelling and ontology reasoning in practical applications.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.