There have been several control schemes for the single input systems with unmeasurable state variables using variable structure control(VSC) theory. In the previous VSC, the systems must be represented in phase canonical form and the complete measurements for each state variable must be assumed. In order to eliminate these restrictions several VSC methods were proposed. And especially for the systems in phase canonical form with unmeasurable state variables, the reduced order switching function algorithm was proposed. But this method has many drawbacks and can not be used in the case of general form (not phase canonical form) dynamic system. Therefore this paper propose new construction method of switching fuction for the systems in phase canonical form, which reduce the restriction of reduced order switching function algorithm. And this algorithm can be realized for any state representation and adopted in the systems where not all states are available for switching function synthesis or control.
There have been several control schemes for the single input systems with unmeasurable state variables using variable structure control(VSC) theory. However, each of them is a study on the systems which can be represented in the phase canonical form or non-phase canonical form dynamic equation separately. As these control algorithms have difficulties in practical application by its theoretical limitations, in this paper we propose a new VSC theory which overcomes those limitations, in this paper we propose a new VSC theory which overcomes those limitations of proposed schemes. This new control scheme can be realized for the general linear systems which have unmeasurable state variables. And the switching function of this VSS algorithm consists of measurable state variable function(reduced-order switching function) and its derivatives. Also in the construction of control imput only measurable state variables are used.
The simplification and the searching trends of complex data which assumed relationship between predictor variables and object variables are one of primary objective of ecological research. This study was aimed to apply cononical analysis consisting of canonical correlation analysis and canonical variate analysis related to lichen vegetation and several environmental variables which are elevation, height on grond, exposure side and cover values. Data collected from the Duckyoo National Park in August 1985. Lichen species was ranked by eqivocation information theory with cover values. Canonical correlation analysis was applied to one data set both set both environmental variables and lichem family. In order to make two sets of data matrix the scale of position vector ordination was calculated from the vector scalar product for lichen species. Canonical variate analysis was applied to rearranged data which was made by interval class code for environmental variables. The sharpness values was calculated in frequency of cotingency tables and the dispersion profiles of each species in classes of environmental variables was designed to extract component values based on the decomposition of expected frequencies in contingency table. The results of canonical correlation analysis revealed canonical first correlation value 0.815(89%), and second correlation value 0.083(11%). Significance test showed that the hypothesis of joint mutuallity of canonical correlation is accepted (P>0.05). The relation between canonical score of vegetation variables and that of environmental variable indicated linear tendency.
This paper presents a method of constructing the multiple-valued combinational logic systems(MVCLS) by decision diagram. The switching function truth table of MVCLS is transformed into canonical normal form of sum-of-products(SOP) with literals at first. Next, the canonical normal form of SOP is transfered into multiple-valued logic decision diagram(MVLDD). The selecting of variable ordering is very important in this stage. The MVLDDs are quite different from each other according to the variable ordering. Sometimes the inadequate variable ordering produces a very large size of MVLDD means the large size of circuit implementation. An algorithm for generating the proper variable ordering produce minimal MVLDD and an example shows the verity of the algorithm. The circuits are realized with T-gate acceording to the minimal MVLDD.
In this study, canonical correlation analysis (CCA) was applied to estimate the relationship between three different sexual maturity traits (X set: days to first egg (DFE), weight of the first egg (WFE), body weight at first egg (BWFE)) and level of nutrient intake (Y set: energy (EI) and protein intake (PI)) or the egg production traits at two different periods (Z set: number of egg (NE1 and NET) and weight of egg (WE1 and WET) from 22 to 25 (Wfirst) and 22 to 33 wk of age (Wall), respectively), which were measured from 64 egg-type pullets (Isa Brown) manipulated for time of access to energy and protein sources to onset of egg production. Partial CCA (PCCA) was used to eliminate the contribution of differences in the levels of nutrient intake to canonical variables for X and Z sets at the first production period. Estimated canonical correlation coefficients between X set and Y set (0.429, p = 0.042), X set and Z set (0.390, p = 0.007 for Wfirst) and within Z set (between Wfirst and Wall; 0.780, p<0.001), and partial canonical correlation coefficient between X set and Z set (0.415, p = 0.009) were significant. Canonical weights and loadings from CCA indicated that the BWFE had the largest contribution compared to the DFE and WFE to variation of egg number produced at two different periods. The results from PCCA indicated that the contribution of PI and EI to the degree of the correlation between canonical variables for X and Z sets were unfavourable. In conclusion, the effect of body weight at sexual maturity upon the availability of nutrients can have a higher contribution to variation of egg production in pullets if the contribution of differences in nutrient intakes to onset of egg production were eliminated.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.297-306
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2004
It is usual that multivariate data analysis produces related (small number of) artificial variates for data reduction. Among them, refer to MDS(multidimensional scaling), MDPREF(multidimensional preference analysis), CDA(canonical discriminant analysis), CCA(canonical correlation analysis) and FA(factor analysis). Varimax rotation of artificial variables which is originally invented in FA for easy interpretations is applied to diverse multivariate techniques mentioned above. Real data analysisis is performed in order to manifest that rotation improves interpretations of artificial variables.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.767-772
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2007
A kernel machine is proposed as an estimating procedure for the linear and nonlinear Poisson regression, which is based on the penalized negative log-likelihood. The proposed kernel machine provides the estimate of the mean function of the response variable, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation(GCV) function of MSE-type is introduced to determine hyperparameters which affect the performance of the machine. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed machine.
Recently, there have been many studies in medicine related to genetic analysis. Many genetic studies have been performed to find genes associated with complex diseases. To find out how genes are related to disease, we need to understand not only the simple relationship of genotypes but also the way they are related to phenotype. Multi-block data, which is a summation form of variable sets, is used for enhancing the analysis of the relationships of different blocks. By identifying relationships through a multi-block data form, we can understand the association between the blocks in comprehending the correlation between them. Several statistical analysis methods have been developed to understand the relationship between multi-block data. In this paper, we will use generalized canonical correlation methodology to analyze multi-block data from the Korean Association Resource project, which has a combination of single nucleotide polymorphism blocks, phenotype blocks, and disease blocks.
The concept of dissipativity and passivity are of interest to us from a theoretical as well as a practical point of view. It is well known that the Riccati equation is derived from the dissipation inequality which expresses the fact that the system is dissipative; the energy stored inside the system doesn't exceed the amount of supply which flows into the system. The pencil model is regarded as a representation based on behavioral approach introduced by J.C. Willems. It has first order in the internal variable and zeroth order in the external variable. In general, any matrix pencil is transformed into a canonical form which is consist of several kind of sub-pencils, One of them has row full rank for $^\forall S\;\in\;\mathds{C}\;\bigcup{\infty}$, we call it under-determined mode of the model. In our opinion, most important properties of dynamical system lay in the mode. According to the properties of canonical form for pencil, it is shown that the storage function which characterizes the dissipativity of the system can be written as a LMI for the under-determined mode, if the system doesn't include impulse mode.
2007년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 1년 동안 국내 K대학병원의 60세 이상 노인환자 9,955(34.6%)명을 대상으로 정준상관분석을 통한 질병구조와 양상을 파악하였다. 분석결과 설명력이 가장 큰 변수는 수술유무이었으며, 일반적으로 노인은 젊은 계층에 비하여 신체적으로나 정신적으로 허약하기 때문에 수술에 대한 판단을 고려하는 것을 알 수 있었다. 이상과 같은 연구를 토대로 체계적인 노인건강 프로그램 구축과 질병통계 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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