For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.
In this study, we address the problem of producing probability forecasts of summer seasonal rainfall, on the basis of Hindcast experiments from a ensemble of GCMs(cwb, gcps, gdaps, metri, msc_gem, msc_gm2, msc_gm3, msc_sef and ncep). An advanced Hierarchical Bayesian weighting scheme is developed and used to combine nine GCMs seasonal hindcast ensembles. Hindcast period is 23 years from 1981 to 2003. The simplest approach for combining GCM forecasts is to weight each model equally, and this approach is referred to as pooled ensemble. This study proposes a more complex approach which weights the models spatially and seasonally based on past model performance for rainfall. The Bayesian approach to multi-model combination of GCMs determines the relative weights of each GCM with climatology as the prior. The weights are chosen to maximize the likelihood score of the posterior probabilities. The individual GCM ensembles, simple poolings of three and six models, and the optimally combined multimodel ensemble are compared.
Various Models of the moisture content-capillary pressure hysteresie based on the approach of domain concept in porous media are compared with each other, Model III-1(Mualem, 1984) is superio to others as expected. A new model based on Model III-1 is proposed of which asuumption is the linearization of P$$($\theta$) accounting for the pore blockage effect against air-entry. The feature of this model is that only one branch of boundary curve is needed to calibrate it, which is the advantage to Model III-1. The prediction of boundary drying curve from boundary wetting curve using this model is better than that using Model I-1, II-1 compared with the experimental data. This model is to simulate scanning curves, while Model I-1, II-1 is not.
In space syntax, the mathmatical process to get a integration could be restrictive in understanding spatial configuration since it is based on only one behavior model. In this study, As another approach to spatial configuration analysis based on behavioral model, there is the simulation tracking analysis model that simulates the movements of human in the space and analyze them. In this study, the relationship between integration and behavioral model will be defined and the similarities and the differences between space syntax and the simulation tracking analysis model will be demonstrated. Furthermore, these two analysis models will be understood as a variety of tools that can analyze an object in multiple viewpoints.
RI-Biomics field comes into the limelight as a new fusion radiation technology. These rapid development of RI-Biomics cause the necessity of establishment of a new methodical education program model for consistent training of professional manpower in RI-ADME, Biomics field. But domestic current status is not satisfied to training human resource development in RI-Biomics. Actually domestic educational organization related to RI-Biomics just run educational programs oriented basic theory, so practical and fusion education are not existed nowadays for preliminary RI-Biomics expert. Therefore we established a new education program model for educate of the expert in RI-Biomics field to overcome current problem about the route of knowledge that has more monotonous and concentrated tendency and non-professional education. To improve universality and practicality, we conduct education-training model survey about domestic and foreign country. This new human resource development model will contribute to fostering new expert in RI-Biomics field.
송신기와 수신기가 분리되어 있는 양상태 소나를 자함에 설치하여 운용하고 다수의 클러터가 존재하는 환경에서 표적추적을 수행하기 위해서는 양상태 소나에 알맞은 측정치 모델링이 적용된 자료결합 알고리듬이 요구된다. 자함이 기동하는 구간에서는 송신기와 수신기의 위치가 많이 흔들림에 따라 측정치에 오차가 많이 커지게 되어, 이 구간에서 얻은 측정치정보를 이용하면 추적성능저하가 생기게 된다. 본 논문에서는 공정잡음이 다른 다수모델기반의 자료결합 알고리듬인 IMM-IPDA(Interacting Multiple Model-Integrated Probabilistic Data Association)를 사용하였고, 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 추적성능향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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