International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.23-30
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2021
Sentiment Analysis has become very important field of research because posting of reviews is becoming a trend. Supervised, unsupervised and semi supervised machine learning methods done lot of work to mine this data. Feature engineering is complex and technical part of machine learning. Deep learning is a new trend, where this laborious work can be done automatically. Many researchers have done many works on Deep learning Convolutional Neural Network (CNN) and Long Shor Term Memory (LSTM) Neural Network. These requires high processing speed and memory. Here author suggested two models simple & bidirectional deep leaning, which can work on text data with normal processing speed. At end both models are compared and found bidirectional model is best, because simple model achieve 50% accuracy and bidirectional deep learning model achieve 99% accuracy on trained data while 78% accuracy on test data. But this is based on 10-epochs and 40-batch size. This accuracy can also be increased by making different attempts on epochs and batch size.
For the first time, nonlocal damped vibration and buckling analyses of arbitrary tapered bidirectional functionally graded solid circular nano-plate (BDFGSCNP) are presented by employing modified spectral Ritz method. The energy method based on Love-Kirchhoff plate theory assumptions is applied to derive neutral equilibrium equation. The Eringen's nonlocal continuum theory is taken into account to capture small-scale effects. The characteristic equations and corresponding first mode shapes are calculated by using a novel modified basis in spectral Ritz method. The modified basis is in terms of orthogonal shifted Chebyshev polynomials of the first kind to avoid employing adhesive functions in the spectral Ritz method. The fast convergence and compatibility with various conditions are advantages of the modified spectral Ritz method. A more accurate multivariable function is used to model two-directional variations of elasticity modulus and mass density. The effects of nanoscale, in-plane pre-load, distributed dashpot, arbitrary tapering, pinned and clamped boundary conditions on natural frequencies and buckling loads are investigated. Observing an excellent agreement between results of current work and outcomes of previously published works in literature, indicates the results' accuracy in current work.
This work deals with a switching method for minimizing overcurrent in a three-phase interleaved bidirectional DC-DC converter with frequency modulation. Generally, a three-phase interleaved DC-DC converter is used to reduce a current ripple component. The combined operation of three-phase and two-phase converters can significantly reduce the ripple component. However, the conventional PWM method cannot solve severe overcurrent during phase transfer or frequency variation for power control. To overcome this problem, this work proposes a new PWM switching method. A 3 kW DC-DC power converter is designed and implemented, and the converter is operated in discontinuous current mode with varying switching frequencies for power control. Simulation and experimental results show the validity of the proposed switching method. The proposed switching method can be widely used in the field of current ripple reduction for three-phase interleaved bidirectional DC-DC converters.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.579-584
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1998
In this work, we present a method to deal with the interval valued decision making systems. First, we propose a new type of equality measure based on the Ordered Weighted Averaging (OWA) operator. The proposed equality measure has a structure to render the extreme values of the measure by choosing a suitable weighting vector of the OWA operator. From this property, we derive a bidirectional fuzzy inference network which can be applied for the decisionmaking systems requiring the inverval valued decisions.
The essential requirements of neural network for human skill transfer are fast convergence, high storage capacity, and strong noise immunity. Bidirectional associative memory(BAM) suffering from low storage capacity and abundance of spurious memories is rarely used for skill transfer application though it has fast and wide association characteristics for visual data. This paper suggests generalization of classical BAM structure and new learning algorithm which uses supervised learning to guarantee perfect recall starting with correlation matrix. The generalization is validated to accelerate convergence speed, to increase storage capacity, to lessen spurious memories, to enhance noise immunity, and to enable multiple association using simulation work.
In this work, we proesent a bidirectional approximate reasoning method and fuzzy inference network for interval valued decision making systems. For this, we propose a new type of similarity measure between two fuzzy vectors based on the Ordered Weighted Averaging (OWA) operator. Since the proposed similarity measure has a structure to give the extreme values by choosing a suitable weighting vector of the OWA operator, it can render an interval valued similarity value. From this property, we derive a bidirectional approximate reasoning method based on the similarity measure and show its fuzzy inference network implementation for the decision making systems requiring the interval valued decisions.
In this paper, we present a practical place and object recognition method for guiding visitors in building environments. Recognizing places or objects in real world can be a difficult problem due to motion blur and camera noise. In this work, we present a modeling method based on the bidirectional interaction between places and objects for simultaneous reinforcement for the robust recognition. The unification of visual context including scene context, object context, and temporal context is also. The proposed system has been tested to guide visitors in a large scale building environment (10 topological places, 80 3D objects).
This work presents a comprehensive investigation of buckling behavior of bidirectional functionally graded imperfect beams exposed to several thermal loading with general boundary conditions. The nonlinear governing equations are derived based on 2D shear deformation theory together with Von Karman strain-displacement relation. The beams are composed of two different materials. Its properties are porosity-dependent and are continuously distributed over the length and thickness of the beams following a defined law. The resulting equations are solved analytically in order to determine the thermal buckling characteristics of BDFG porous beams. The precision of the current solution and its accuracy have been proven by comparison with works previously published. Numerical examples are presented to explore the effects of the thermal loading, the elastic foundation parameters, the porosity distribution, the grading indexes and others factors on the nonlinear thermal buckling of bidirectional FG beam rested on elastic foundation.
Tele manipulator is distingushed from industrial robot by iterating same specified work. Manipulator operator is included in control loop for controlling the telemanipulator because he decide directly during the work and order controllabily reducing the modelling error of telemanipulator which depend on the PID controller. But position-force control method of bidirectional control impose unsafety of vibiration and Analytic Hierachy Method can stabilize for reducing nonlinear modelling error by expert operator because of transformation empirical control rule to linear model.
스트리밍 비디오 서비스는 최근 이종망으로 구성되는 무선망에서 중요한 어플리케이션으로 자리잡을 것으로 예상된다. 그러나 군집성있는 패킷 손실에 의해서 서비스의 충분한 품질이 보장되지 않는다. 무선망에서 패킷 손실에 대한 효율적인 해결책은 수신단에서 적절한 에러 은닉 기술을 사용하는 방법일 것이다. 그러나 대부분의 에러 은닉 기술은 손실 블록에 인접한 이웃 블록들이 군집성 패킷 손실에 의해 이미 손실되었기 때문에 효율적으로 손실된 블록열들을 복원하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 손실된 MB에서의 움직임 선형 특성을 이용하는 bidirectional motion vector tracking (BMVT)가 이전에 제안되었었다. 본 논문에서는 BMVT 에러 은닉 기술을 향상시킨 채널 적응형 잉여 코딩 방식이 소개되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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