International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권3호
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pp.147-156
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2016
A modalized Łukasiewicz three-valued propositional logic will be proposed in this paper which there are three modalities [t]; [m]; [f] to represent the three values t; m; f; respectively. And a Gentzen-typed deduction system will be given so that the the system is sound and complete with respect to the Łukasiewicz three-valued semantics Ł$_3$, which are given in soundness theorem and completeness theorem.
As the average size of web sites gets larger, users tend to experience more severe problems while navigating through the sites. In order to alleviate the navigation-related problems, this paper proposes two new navigation systems based on the spatial metaphor to the navigation in the real world. Prototypes of the two system, Complete Route Navigation(CRN) and Complete Survey Navigation(CSN), were developed and applied to four versions of test bed web sites, which were then used in an experiment to test the effectiveness of the two navigation systems. Results from the experiment indicate that the two systems are indeed effective in aiding users to navigate in a large scale web site, and have more positive impacts when provided together. This paper ends with the limits of the study results and their implications to the development of large-scale web sites.
Today's social networking services have tens of millions of users, and are growing fast. Their sheer size poses a significant challenge in capturing and analyzing their topological characteristics. Snowball sampling is a popular method to crawl and sample network topologies, but requires a high sampling ratio for accurate estimation of certain metrics. In this work, we evaluate how close topological characteristics of snowball sampled networks are to the complete network. Instead of using a synthetically generated topology, we use the complete topology of Cyworld ilchon network. The goal of this work is to determine sampling ratios for accurate estimation of key topological characteristics, such as the degree distribution, the degree correlation, the assortativity, and the clustering coefficient.
This paper suggests O(n) linear-time algorithm for car sequencing problem (CSP) that has been classified as NP-complete because of the polynomial-time algorithm to solve the solution has been unknown yet. This algorithm applies maximum options-equiped car type first production rule to decide the car sequencing of n meet the r:s constraint. This paper verifies thirteen experimental data with the six data are infeasible. For thirteen experimental data, the proposed algorithm can be get the solution for in all cases. And to conclude, This algorithm shows that the CSP is not NP-complete but the P-problem. Also, this algorithm proposes the solving method to the known infeasible cases. Therefore, the proposed algorithm will stand car industrial area in good stead when it comes to finding a car sequencing plan.
Many intelligent robots have to be given environmental information to perform tasks. In this paper an intelligent robot, that is, a cleaning robot used a sensor fusing method of two sensors: LRF and StarGazer, and then was able to obtain the information. Throughout wall following using laser displacement sensor, LRF, the working area is built during the robot turn one cycle around the area. After the process of wall following, a path planning which is able to execute the work effectively is established using flow network algorithm. This paper describes an algorithm for minimal turning complete coverage path planning for intelligent robots. This algorithm divides the whole working area by cellular decomposition, and then provides the path planning among the cells employing flow networks. It also provides specific path planning inside each cell guaranteeing the minimal turning of the robots. The proposed algorithm is applied to two different working areas, and verified that it is an optimal path planning method.
International journal of advanced smart convergence
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제7권1호
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pp.15-23
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2018
Spectrum allocation is a key operation in cognitive radio networks (CRNs), where secondary users (SUs) are usually selfish - to achieve itself utility maximization. In view of this context, much prior lit literature proposed spectrum allocation base on non-cooperative game models. However, the most of them proposed non-cooperative game models based on complete information of CRNs. In practical, primary users (PUs) in a dynamic wireless environment with noise uncertainty, shadowing, and fading is difficult to attain a complete information about them. In this paper, we propose a non-cooperative game joint hidden markov model scheme for spectrum allocation in CRNs. Firstly, we propose a new hidden markov model for SUs to predict the sensing results of competitors. Then, we introduce the proposed hidden markov model into the non-cooperative game. That is, it predicts the sensing results of competitors before the non-cooperative game. The simulation results show that the proposed scheme improves the energy efficiency of networks and utilization of SUs.
본 논문에서는 "확률적 배낭(stochastic knapsack)" 문제에 대하여 잘 알려진 Complete Sharing(CS), Complete Partitioning(CP)이 트래픽 특성에 따라 성능의 차이가 나타난다는 약점과 각 정책(policy)들의 평균 성능에 대한 최적 파라미터들을 트래픽 특성에 따라 결정하여야 한다는 약점을 보완하는 모델에 근거한 "Parallel Rollout(PR)"에 기초한 적응적인 정책(adaptive policy)을 제안한다. 주어진 트래픽 모델을 병합한 확률적 배낭 문제를 마코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)으로 모델링하고, 마코프 결정 과정상에서 기존의 주어진 정책들을 PR 기법을 적용, 하나의 정책으로 융합하고 그 정책이 기존의 주어진 어떤 정책보다도 성능이 같거나 더 뛰어나다는 이론적 근거를 실험을 통하여 확인한다.
본 논문의 목적은 유한 저장공간을 가지는 대기행렬 시스템에서 완전공유(Complete Sharing), 완전분할(Complete Partitioning), 최소할당공유(Sharing with Minimum Allocation)와 같은 다양한 저장공간 공유방안들을 비교ㆍ분석하는 것으로, 이를 위하여 먼저 각각의 공유방안에서의 대기행렬 안정상태확률을 효율적으로 구할 수 있는 방법이 제시되었다. 다음으로 각각의 저장공간 공유방안을 특징짓는데 필요한 몇 가지 성질들이 규명되었으며, 이를 토대로 각각의 저장공간 공유방안에 대하여 시스템 성능척도인 생산률들을 도출하는 한편, 이들의 대소관계를 파악하고, 수치실험을 통하여 이를 입증하였다.
Timely management is an important activity in long running transactions. This can be seen in many Supply Chain scenarios where insufficient time management could lead to expensive compensations. Therefore, effective strategy for timely management in long running transactions is needed. In this paper, we propose our solution to detect and avoid violating deadline based on a comparison strategy of predicted complete time and required deadline. Three approaches are used. Firstly, we build Open Nested Transaction Model (ONTM) where deadline of top-level transactions are managed through a flexible time adjustment of lower level transactions. Secondly, workflow is introduced to WSTransaction framework which supports the algorithm to predict complete time and spot delaying activities. Thirdly, a rule-based coordinator is developed to decide the confirmation or cancelation of participants' ongoing activities. We also discuss a workflow example for implementation.
This study is intended to compare the effectiveness of the neural network inductive learning model with a vector space model in information retrieval. As a result, searches responding to incomplete queries in the neural network inductive learning model produced a higher precision and recall as compared with searches responding to complete queries in the vector space model. The results show that the hybrid methodology of integrating an inductive learning technique with the neural network model can help solve information retrieval problems that are the results of inconsistent indexing and incomplete queries--problems that have plagued information retrieval effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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