Trust prediction using Z-numbers and Artificial Neural Networks

© 2014 IEEE. Trust modeling of both the interacting parties in a virtual world, is a critical element of business intelligence. A key aspect in trust modeling is to be able to accurately predict the future trust value of an interacting party. In this paper, we propose an intelligent method for predicting the future trust value of a trusted entity. We propose the use of Z-number to represent both the trust value and its corresponding reliability. Subsequently, we apply Artificial Neural Network (ANN) to predict future trust values. We generate a large number of synthetic time series, with a view to model real-world trust values of trusted entity. We validate the working of our methodology using the generated time series

Heavy metal contamination and risk assessment in the riverine sediment

1017-1023Intensity of pollution was evaluated using enrichment factor (EF), geo-accumulation index (Igeo), pollution index (IPOLL), m – ERM – Q and RF for (As, Cd, Cu, Mn, Ni, Pb and Zn) in sediments collected from Siahrud river, Iran. Chemical sequential extractions were employed for determination of the anthropogenic portions of metals. Heavy metal contents in the sediments follow the order of Al>Ca>Mn> Zn > Ni > Cu >Pb> As > Cd. Anthropogenic portion of the metals was determined through three-step chemical sequential extraction. The results of partition studies revealed the proportion of anthropogenic metals to their original bulk concentrations are Pb(85%) > Zn(84%) > Cd( 62%) > As(47%) >Mn(35%) > Ni(34%) > Cu(2l %). Mean enrichment factor (EF) values obtained for various metals were between moderate enrichment and extremely high enrichment. Based on the classification of metals contamination, all sediment samples have a 74% probability of toxicity. Newly developed pollution index (RF) showes very good perfomance to determine the degree of contamination. Interestingly, the results of chemical partitioning tallies well with cluster analysis. Metals with highest anthropogenic portions are grouped together at a high similarity coefficient. Presence of organic matter in this group may be indicative of organic pollution source

Capteur micro-ondes en vue du diagnostic médical de l'athérosclérose

International audienceL'atténuation importante des ondes électromagnétiques (EM) dans les tissus biologiques en raison de leur conductivité est un obstacle important dans l'utilisation des capteurs micro-ondes (MO) destinés aux diagnostics médicaux. Notre objectif étant de développer une technique d'identification des plaques d'athérome carotidiennes en positionnant directement un capteur sur le cou du patient, il est nécessaire que les MO puissent pénétrer suffisamment en profondeur dans les tissus. Des études précédentes ont montré qu'un capteur résonnant à anneaux fendus complémentaires (CSRR) permettait d'identifier des tissus excisés d'animaux ou humain prélevés en postopératoire. Cet article présente une amélioration de ce type de capteurs conçus sur un substrat à faibles pertes permettant d'améliorer le compromis entre l'énergie emmagasinée dans le résonateur, et l'énergie rayonnée dans les tissus biologiques. Les performances du nouveau résonateur ont été validées à partir de simulations EM 3D et de mesures ex-vivo sur des tissus animaux frais (peau, graisse, muscle) de différentes épaisseurs et formes (monocouche et multicouches). Les résultats simulés et expérimentaux ont montré une meilleure résolution et une plus grande profondeur de pénétration dans les tissus par rapport aux précédentes générations de capteurs CSRR