Optimization of the Morpher Morphology Engine Using Knowledge Base Reduction Techniques

Morpher is a novel morphological rule induction engine designed and developed for agglutinative languages. The Morpher engine models inflection using general string-based transformation rules and it can learn multiple arbitrary affix types, too. In order to scale the engine to training sets containing millions of examples, we need an efficient management of the generated rule base. In this paper we investigate and present several optimization techniques using rule elimination based on context length, support and cardinality parameters. The performed evaluation tests show that using the proposed optimization techniques, we can reduce the average inflection time to 0.52 %, the average lemmatization time to 2.59 % and the number of rules to 2.25 % of the original values, while retaining a high correctness ratio of 98 %. The optimized model can execute inflection and lemmatization in acceptable time after training millions of items, unlike other existing methods like Morfessor, MORSEL or MorphoChain

Derivation of Ply Specific Stiffness Parameters of Fiber Reinforced Polymer Laminates via Inverse Solution of Classical Laminate Theory

The realistic estimation of the ply stiffness parameters of polymer composite laminates is a big challenge nowadays in industrial practice. In this paper a new, innovative concept is introduced that is based on the backward use of Classical Laminate Theory (CLT). The innovation in this new concept is (amongst others): possibility to infer the stiffness constants from the simple mechanical tests of specimens with multidirectional ply stack-up identical to the part to design. In addition the new method is manifested in a form of a compact equation that surely returns the measured deformation of the tested specimen on laminate level. The mathematical background of this concept is slightly more complex than what the conventional techniques offer, however its explicit form allows to code it in any automatic systems (e.g. user script) that can be run in Finite Element environment or as part of the software of a mechanical testing frame

Surface Homogeneity of Injection Molded Parts

In this paper we are presenting a novel method for color inhomogeneity evaluation. We proved that this method has a higher than 95 % linear correlation coefficient if results are correlated with human visual evaluations.We applied this evaluation method to analyze the homogenization in the injection molding process, therefore we measured the homogenization properties of various solid phase masterbatches on injection molded parts. We tested the effects of the processing parameters of injection molding and analyzed various dynamic and static mixers as well. We have also measured the influence of the mold surface texture on the sensation of inhomogeneities on the part surface.We have carried out our tests on an injection grade ABS material using various masterbatches. The method was based on the digitization of the molded flat specimens. The images of these specimens were evaluated with an own developed formula using the CIELAB color space resulting high correlation with human visual inspections

Zala megye egységes talajtípus bázisának összeállítása klasszifikációs eljárásokkal

Az AGRÁRKLÍMA projekt keretében Zala megye területére vonatkozóan készítettenk talajtípus térképeket a mezô-, és az erdôgazdálkodók részére. A térképek az erre a célra összeállított, geológiai, domborzati, hidrológiai térinformatikai adatbázis, és erdôtervi adatok felhasználásával készültek, kiegészítve a Digitális Kreybig Talajinformációs Rendszer adataival. A termőhelyi erdőtervi és mezőgazdasági adatokat a környezeti változók adataival együtt értékelték, aminek érdekében talajtípusok előfordulásának legjellemzőbb környezeti feltételrendszerét (szignatúrát) határozták meg. A szignatúrák segítségével hierarchikus és nem-hierarchikus osztályozási algoritmusokat dolgoztak ki a talajtípusok térbeli helyének a felismerésére, és értékelték azok pontosságát. A neurális hálózat módszert találták a leghatékonyabb talajtípus előfordulás becslési eljárásnak. Ismert talaj tulajdonságú területek adataival összevetve 67%-os besorolási eredményességet értek el. A térképezési munkával egységes talajtípus adatbázist állítottak elô Zala megye területére