Novel therapeutic approaches to modulate inflammation

Inflammation can be caused by various insults such as microbial infection and tissue injury, and is a pr

Semantics of trace relations in requirements models for consistency checking and inferencing

Requirements traceability is the ability to relate requirements back to stakeholders and forward to corresponding design artifacts, code, and test cases. Although considerable research has been devoted to relating requirements in both forward and backward directions, less attention has been paid to relating requirements with other requirements. Relations between requirements influence a number of activities during software development such as consistency checking and change management. In most approaches and tools, there is a lack of precise definition of requirements relations. In this respect, deficient results may be produced. In this paper, we aim at formal definitions of the relation types in order to enable reasoning about requirements relations. We give a requirements metamodel with commonly used relation types. The semantics of the relations is provided with a formalization in first-order logic. We use the formalization for consistency checking of relations and for inferring new relations. A tool has been built to support both reasoning activities. We illustrate our approach in an example which shows that the formal semantics of relation types enables new relations to be inferred and contradicting relations in requirements documents to be determined. The application of requirements reasoning based on formal semantics resolves many of the deficiencies observed in other approaches. Our tool supports better understanding of dependencies between requirements

Competitive exception learning using fuzzy frequency distributions

A competitive exception learning algorithm for finding a non-linear mapping is proposed which puts the emphasis on the discovery of the important exceptions rather than the main rules. To do so,we first cluster the output space using a competitive fuzzy clustering algorithm and derive a fuzzy frequency distribution describing the general, average system's output behavior. Next, we look for a fuzzy partitioning of the input space in such away that the corresponding fuzzy output frequency distributions `deviate at most' from the average one as found in the first step. In this way, the most important `exceptional regions' in the input-output relation are determined. Using the joint input-output fuzzy frequency distributions, the complete input-output function as extracted from the data, can be expressed mathematically. In addition, the exceptions encountered can be collected and described as a set of fuzzy if-then-else-rules. Besides presenting a theoretical description of the new exception learning algorithm, we report on the outcomes of certain practical simulations

Optimal Control for Wind Turbine Wake Mixing on Floating Platforms

Dynamic induction control is a wind farm flow control strategy that utilises wind turbine thrust variations to accelerate breakdown of the aerodynamic wake and improve downstream turbine performance. However, when floating wind turbines are considered, additional dynamics and challenges appear that make optimal control difficult. In this work, we propose an adjoint optimisation framework for non-linear economic model-predictive control, which utilises a novel coupling of an existing aerodynamic wake model to floating platform hydrodynamics. Analysis of the frequency response for the coupled model shows that it is possible to achieve wind turbine thrust variations without inducing large motion of the rotor. Using economic model-predictive control, we find dynamic induction results that lead to an improvement of 7% over static induction control, where the dynamic controller stimulates wake breakdown with only small variations in rotor displacement. This novel model formulation provides a starting point for the adaptation of dynamic wind farm flow control strategies for floating wind turbines.Comment: 6 pages, 8 figures, accepted for publication for IFAC World Congress 202

Financial Markets Analysis by Probabilistic Fuzzy Modelling

For successful trading in financial markets, it is important to develop financial models where one can identify different states of the market for modifying one???s actions. In this paper, we propose to use probabilistic fuzzy systems for this purpose. We concentrate on Takagi???Sugeno (TS) probabilistic fuzzy systems that combine interpretability of fuzzy systems with the statistical properties of probabilistic systems. We start by recapitulating the general architecture of TS probabilistic fuzzy rule-based systems and summarize the corresponding reasoning schemes. We mention how probabilities can be estimated from a given data set and how a probability distribution can be approximated by a fuzzy histogram. We apply our methodology for financial time series analysis and demonstrate how a probabilistic TS fuzzy system can be identified, assuming that a linguistic term set is given. We illustrate the interpretability of such a system by inspecting the rule bases of our models

Relative Distress and Return Distribution Characteristics of Japanese Stocks, a Fuzzy-Probabilistic Approach

In this article, we demonstrate that a direct relation exists between the context of Japanese firms indicating relative distress and conditional return distribution properties. We map cross-sectional vectors with company characteristics on vectors with return feature vectors, using a fuzzy identification technique called Competitive Exception Learning Algorithm (CELA)1. In this study we use company characteristics that follow from capital structure theory and we relate the recognized conditional return properties to this theory. Using the rules identified by this mapping procedure this approach enables us to make conditional predictions regarding the probability of a stock's or a group of stocks' return series for different return distribution classes (actually return indices). Using these findings, one may construct conditional indices that may serve as benchmarks. These would be particularly useful for tracking and portfolio management

Probabilistic and Statistical Fuzzy Set Foundations of Competitive Exception Learning

Recently, a Competitive Exception Learning Algorithm (CELA) was introduced [1, 2]. This algorithm establishes an optimal mapping from a (continuous) M-dimensional input sample space to an N-dime

Duurzaamheid organische stof. Eindrapportage 2010

Analysemethoden om de stabiliteit van de organische stof van verschillende organische meststoffen inclusief digestaat te beoordelen. Organische meststoffen hebben een directe bemestende waarde voor het gewas en ze leveren via de organische stof een bijdrage aan de bodemvruchtbaarheid op langere termijn. Agrariërs kunnen sturen in kwaliteit en kwantiteit van de bodemorganische stof door o.a. hun gewassenkeuze, het achterlaten van stro en de teelt van groenbemesters, door intensiteit van de grondbewerkingen en door aanvoer van organische stof van buiten het bedrijf. In deze tussenrapportage gaat het om de laatst genoemde maatregel: de aanvoer van organische meststoffen van buiten het eigen bedrijf. Bij het beoordelen van de bodemkwaliteit is hierbij vooral gekeken naar de chemische en biologische bodemkwaliteit en niet naar de fysische bodemkwaliteit. Door de opgang van mestvergisting en mestbewerkings- en mestverwerkingsmethoden komen er nieuwe mestproducten in de handel. Dit roept vragen op over de waarde van deze nieuwe producten en hoe deze waarde vooraf vastgesteld kan worden. In dit onderzoek zijn digestaat en de dikke fractie van gescheiden digestaat vergeleken met enkele vanouds bekende mestsoorten (vaste mest, drijfmest, compost) die daarbij als referentie dienden. Er is gestart met een literatuuronderzoek naar de meest perspectiefvolle analysemethoden om de kwaliteit van organische meststoffen en van bodemeigenschappen te kunnen meten. Op basis van de literatuurstudie zijn de analysemethoden vastgesteld. Het resultaat van de respiratiemeting is vervolgens op basis van de literatuurstudie als meest betrouwbare parameter beschouwd om de kwaliteit van een organische meststof te beoordelen. Aan de meststoffen zijn behalve de respiratiemeting de volgende analyses aan de meststoffen uitgevoerd: droge stofgehalte, organische stofgehalte, chemisch zuurstofgebruik, N-totaal , N-mineraal, DON (Dissolved Organic Nitrogen), DOC (Dissolved Organic Carbon), C-totaal en HWC (Hot water Carbon). In het onderzoek zijn negen verschillende organische meststoffen beoordeeld: natuurcompost, GFT-compost, potstalmest, rundveedrijfmest, digestaat van rundveedrijfmest, de gescheiden dikke fractie van rundveedrijfmestdigestaat, varkensdrijfmest, digestaat van varkensdrijfmest en de gescheiden dikke fractie van varkensdrijfmestdigestaat. De drijfmest, het digestaat en de dikke fractie van gescheiden digestaat waren afkomstig van twee biologische bedrijven die respectievelijk rundermest en varkensmest vergistten. De respiratiemeting aan de meststoffen (CO2- meting) is uitgevoerd in een laboratoriumopstelling aan mestmonsters toegediend aan een serie met grond van het LBI-proefveld MAK (Mest als kans) in Lelystad (een zavelgrond) en aan een serie met grond van het PPO-proefveld NWP (Nutriënten Waterproof) in Vredepeel (een zandgrond). De afbraaksnelheid van meststoffen toegediend aan grond van het proefveld NWP was veel hoger dan die toegediend aan grond van het proefveld MAK. Tussen de mestsoorten kwamen zeer grote verschillen in afbraaksnelheid naar voren. De rangvolgorde van de meetresultaten van beide series grond kwam goed met elkaar overeen, maar het afbraakniveau was laag. Er kan op basis van dit onderzoek nog geen duidelijke conclusie getrokken worden hoe de afbraaksnelheid van digestaat en die van de dikke fractie van gescheiden digestaat verschilt van die van drijfmest. Bij alle analysemethoden komen de beide compostsoorten duidelijk naar voren als zijnde meststoffen met de laagste afbraaksnelheid van de organische stof. In de Oxitop-meting hebben de beide drijfmestsoorten een opvallend hoog zuurstofverbruik, terwijl dat in de respiratiemeting (CO2-productie) niet naar voren komt. Geconcludeerd kan worden dat blijkbaar met elk van de analysemethoden een bepaald kwaliteitsaspect van de organische stof wordt bepaald, dat geen voorspellende waarde heeft voor de uitslagen van de andere meetmethoden. Op basis van één analysemethode kan de waarde van de meststof dus onvoldoende gekarakteriseerd worden. Belangrijke parameters om de bodemkwaliteit te beoordelen zijn: organische-stofgehalte van de bodem, POM-waarde, chemisch zuurstofgebruik (Oxitop-meting), chemische analyses van C-totaal, HWC, DOC, N-totaal, Nmin, Norg en DON, de hoeveelheid en verhouding tussen schimmel- en bacteriemassa, chroma’s. De beide proefvelden verschillen ten aanzien van deze parameters heel duidelijk van elkaar. Op het proefveld van NWP heeft het bedrijfssysteem met een verlaagde aanvoer van organische stof een duidelijk lager organisch stofgehalte van de grond, is de waarde van de Oxitopmeting lager en is ook het koolstof- en stikstofgehalte van de grond lager. Bij het biologisch bedrijfssysteem van NWP daarentegen zijn de waardes juist hoger dan die bij het gangbare bedrijfssysteem. In het biologisch systeem is ook de totale hoeveelheid schimmel en bacterie hoger dan die bij de gangbare bedrijfssystemen. Verschillen in bedrijfsvoering worden zichtbaar in de analyse-uitslagen van de grondmonsters. Bij de beoordeling van de meetresultaten van het proefveld MAK moet nog wel rekening worden gehouden met de hoeveelheid meststof die in de bemestingsstrategieën is toegepast. De dosering is veelal afgestemd op de bemestende waarde en niet op basis van levering van duurzame organische stof. Wel valt op dat het object bemest met natuurcompost het hoogste organisch stofgehalte en het hoogste gehalte aan C-totaal heeft. Dit komt overeen met de resultaten van de meststofanalyses, waarbij in de respiratieproef bij natuurcompost de laagste afbraaksnelheid gevonden werd. Op basis van het onderzoek is het niet mogelijk om een directe relatie te leggen tussen kwaliteitsmeting van meststoffen, meting van de bodemkwaliteit en opbrengstniveau van de gewassen. De beoordeling zal altijd afblijven hangen van de vraag welke bodemeigenschap in het minimum verkeert en wat de meest beperkende groeifactor voor het gewas is. Het is een utopie te denken dat met de meting van één parameter de kwaliteit van een meststof of die van een bodem beoordeeld kan worden. Iedere meting geeft een antwoord op een detailvraag. Daarbij is het nog niet geheel duidelijk welke detailvraag door welke meting wordt beantwoord