International Journal of Reliability and Applications
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v.3
no.1
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pp.37-50
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2002
Simultaneous estimation of accuracy and probability corresponding to a prediction interval is considered in this study. Traditional application of confidence interval forecasting consists in evaluation of interval limits for a given significance level. The wider is this interval, the higher is probability and the lower is the forecast precision. In this paper a measure of stochastic forecast accuracy is introduced, and a procedure for balanced estimation of both the predicting accuracy and confidence probability is elaborated. Solution can be obtained in an optimizing approach. Suggested method is applied to constructing confidence intervals for parameters estimated by normal and t distributions
Kim et al. Proposed Normalized Confidence Measure (NCM) [1-2] and it was successfully used for rejecting mis-recognized words in isolated word recognition. However their experiments were performed on the fixed word speech recognition. In this Paper we apply NCM to the domain of vocabulary independent speech recognition (VISP) and shows the rejection Performance of NCM in VISP. Specialty we Propose vector quantization (VQ) based method for overcoming the problem of unseen triphones. It is because NCM uses the statistics of triphone confidence in the case of triphone-based normalization. According to speech recognition experiments Phone-based normalization method shows better results than RLJC[3] and also triphone-based normalization approach. This results are different with those of Kim et al [1-2]. Concludingly the Phone-based normalization shows robust Performance in VISP domain.
The submaterials are used for restoration of the impurities involved in iron ore. Robot system is constructed to measure the content of moisture in submaterials automatically, so we achieve the confidence of measuring work and the promotion of operation efficiency.
Kim, Jeong-Hwan;Gwon, So-Hui;Kim, Ae-Jeong;Seo, Myeong-Hyo;Park, Jae-Su;Lee, Ki-Nam
Journal of Korean Medical Ki-Gong Academy
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v.8
no.1
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pp.115-127
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2005
The present study aims to provide efficient regimen by means of the Oriental medicine tool to measure Yangseng developed to fit the situation of Korea. For this purpose, the elderly people aged older than 65 were selected and their level of Yangseng was compared and analyzed depending on their perception of health. From the study, following conclusions could be drawn: 1. The total subject of study were 763 consisting mostly of the illiterate and spoused with disease but without leisure activities. 2. Most of the subjects were found to have little confidence with their health. With regard to their level of Yangseng, higher points were rated in morality yangseng, followed by activities & rest, diet, mind yangseng, sleep, seasonal yangseng, exercise and sex life in order. 3. By socio-demographic characters for the group with confidence in health, there were more male than female, with spouse, disease and leisure activities currently. In the group without confidence in health, there were more female, without spouse and leisure activity but with disease presently. 4. As for the level of Yangseng in the group with confidence in health, higher points were recorded in morality yangseng, followed by activities & rest, mind yangseng, diet, sleep, exercise and sex life in order. In case of the group without confidence in health, higher points were recorded in morality yangseng, followed by activities & rest, diet, mind yangseng, sleep, exercise and sex life in order. From the above outcomes, it would be necessary to motivate the subjects to have a renewed concept for health and efficient regimen. Continued and repeated eforts should be made to fill the gap in the study using the tool to measure Yangseng of the elderly people.
One of the well-studied problems in data mining is the search for association rules. The goal of association rule mining is to find all the rules with support and confidence exceeding some user specified thresholds. In this paper we consider the relation between the measure of association and the criteria of association rule for ordinal data.
Structual ambiguity is one of those problem that arise in the analysis of natural language sentences.It has been considered very difficult to solve the problem.Structural ambiguity,however,should be resolved no matter how difficult it may be.Otherwise natural language processing could be virtually impossible.A statistical approach to structural disambiguation is proposed in this dissertation.The information-theoretic concept of mutual information has been empolyed in resolving structural ambiguity Mutual information can be acquired in an automatic way.from text corpora. If a structural disambiguation subsystem had the capability of self-evaluating whether the results of structural disambiguation are correct or not.it would be possible to develop a more intelligent natural language proessing system.In this paper,the concept of confidence measure is also proposed to endow the disambiguation subsystem with such intelligence.Confidence measure is a numeric value calculated after structural disambiguation. Some experiments were performed in order to show the validity of the approach.Mutual information was auto matically acquired from a corpus of 1.6milion words that were collected from scientific abstracts.The accuracy of structural disambiguation was 80%when performed over 1,639 test sentences.Notice that there was no manual tuning in advance for the experiments.The task of detecting and correcting errors in structural disambiguation will be performed very effectively if the concept of confidence measure is employed in the process.
Speech signal is distorted by channel characteristics or additive noise and then the performances of speaker or speech recognition are severely degraded. To cope with the noise problem, we propose a modified HMM decoder algorithm using SNR-based observation confidence, which was successfully applied for GMM in speaker identification task. The modification is done by weighting observation probabilities with reliability values obtained from SNR. Also, we apply PSO (particle swarm optimization) method to the confidence function for maximizing the speaker identification performance. To evaluate our proposed method, we used the ETRI database for speaker recognition. The experimental results showed that the performance was definitely enhanced with the modified HMM decoder algorithm.
A statistical procedure is developed to estimate the relative difference between two parameters each obtained from either true model or approximate model. Double sample procedure is applied to find the additional number of simulation runs satisfying the preassigned absolute precision of the confidence interval. Two types of parameters, mean and standard deviation, are considered as the performance measures and tried to show the validity of the model by examining both queues and inventory systems. In each system it is assumed that there are three distinct means and their own standard deviations and they form the simultaneous confidence intervals but with control in the sense that the absolute precision for each confidence interval is bounded on the limits with preassigned confidence level. The results of this study may contribute to some situations, for instance, first, we need a statistical method to compare the effectiveness between two alternatives, second, we find the adquate number of replications with any level of absolute precision to avoid the unrealistic cost of running simulation models, third, we are interested in analyzing the standard deviation of the output measure, ..., etc.
The validation technique is classified with two methods whether to demand of additional experimental points. The method which requires additional experimental points such as RSME is actually impossible in engineering field. Therefore, the method which only use experimented points such as the cross validation technique is only available. But the cross validation not only requires considerable computational costs for generating metamodel each iterations, but also cannot measure quantitatively the fidelity of metamodel. In this research we propose a new validation technique for representative metamodels using an variance of metamodel and confidence interval information. The proposed validation technique computes confidence intervals using a variance information from the metamodel. This technique will have influence on choosing the accurate metamodel, constructing ensemble of each metamodels and advancing effectively sequential sampling technique.
It is difficult to determine the static axle weight of a vehicle with weigh-in-motion systems which in absence measure instantaneous axle impact forces. The difficulty in determining a static axle weight results from dynamic effects induced by vehicle/road interactions. One method to improve the problem is to quantify a statistical confidence level for measured axle weight. The quarter-car model is used to simulate vehicle motion, Also, the road input to vehicle model can be characterized in statistical terms by PSD (power spectral density) of appropriate amplitude and frequency contents other than an exact spatial distribution. The confidence levels for the measured axle weight can be obtained by the random process analysis using both vehicle model and road input.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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