Continuous shrinkage priors, as well as spike and slab priors, have been widely employed for Bayesian inference about sparse regression coefficient vectors or covariance matrices. Continuous shrinkage priors provide computational advantages over spike and slab priors since their model space is substantially smaller. This is especially true in high-dimensional settings. However, variable selection based on continuous shrinkage priors is not straightforward because they do not give exactly zero values. Although few variable selection approaches based on continuous shrinkage priors have been proposed, no substantial comparative investigations of their performance have been conducted. In this paper, We compare two variable selection methods: a credible interval method and the sequential 2-means algorithm (Li and Pati, 2017). Various simulation scenarios are used to demonstrate the practical performances of the methods. We conclude the paper by presenting some observations and conjectures based on the simulation findings.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.1
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pp.123-129
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2016
In the manufacturing industry fields, thousands of quality characteristics are measured in a day because the systems of process have been automated through the development of computer and improvement of techniques. Also, the process has been monitored in database in real time. Particularly, the data in the design step of the process have contributed to the product that customers have required through getting useful information from the data and reflecting them to the design of product. In this study, first, characteristics and variables affecting to them in the data of the design step of the process were analyzed by decision tree to find out the relation between explanatory and target variables. Second, the tolerance of continuous variables influencing on the target variable primarily was shown by the application of algorithm of decision tree, C4.5. Finally, the target variable, loss, was calculated by a loss function of Taguchi and analyzed. In this paper, the general method that the value of continuous explanatory variables has been used intactly not to be transformed to the discrete value and new method that the value of continuous explanatory variables was divided into 3 categories were compared. As a result, first, the tolerance obtained from the new method was more effective in decreasing the target variable, loss, than general method. In addition, the tolerance levels for the continuous explanatory variables to be chosen of the major variables were calculated. In further research, a systematic method using decision tree of data mining needs to be developed in order to categorize continuous variables under various scenarios of loss function.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.38
no.9
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pp.671-683
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1989
A controller of interconnected power systems is investigated using an optimal multidimensional variable structure control. The switching hyperplane of the variable structure stabilizer is obtained by minimizing a quadratic performance index in continuous-time. A special feature of the optimal multidimensional variable structure stabilizer is that, when it is operated in the so-called sliding mode, the system response becomes insensitive to changes in the plant parameters. A digital simulation is performed by a digital computer using the Advanced Continuous Simulation Language (ACSL) package, which shows that the dynamic performance of the power system in response to mechanical torque changes is improved when optimal multidimensional variable sturcture stabilizers are employed.
In general, it is very efficient and effective to use screening variables that are correlated with the performance variable in case that measuring the performance variable is impossible (destructive) or expensive. The general methodology for searching surrogate variables is regression analysis. This paper considers the inspection problem in CRT (Cathode Ray Tube) production line, in which the performance variable (dependent variable) is binary type and screening variables are continuous. The general regression with dummy variable, discriminant analysis and binary logistic regression are considered. The cost model is also formulated to determine economically inspection procedure with screening variables.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.2
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pp.129-136
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2017
Among the information technology and automation that have rapidly developed in the manufacturing industries recently, tens of thousands of quality variables are estimated and categorized in database every day. The former existing statistical methods, or variable selection and interpretation by experts, place limits on proper judgment. Accordingly, various data mining methods, including decision tree analysis, have been developed in recent years. Cart and C5.0 are representative algorithms for decision tree analysis, but these algorithms have limits in defining the tolerance of continuous explanatory variables. Also, target variables are restricted by the information that indicates only the quality of the products like the rate of defective products. Therefore it is essential to develop an algorithm that improves upon Cart and C5.0 and allows access to new quality information such as loss cost. In this study, a new algorithm was developed not only to find the major variables which minimize the target variable, loss cost, but also to overcome the limits of Cart and C5.0. The new algorithm is one that defines tolerance of variables systematically by adopting 3 categories of the continuous explanatory variables. The characteristics of larger-the-better was presumed in the environment of programming R to compare the performance among the new algorithm and existing ones, and 10 simulations were performed with 1,000 data sets for each variable. The performance of the new algorithm was verified through a mean test of loss cost. As a result of the verification show, the new algorithm found that the tolerance of continuous explanatory variables lowered loss cost more than existing ones in the larger is better characteristics. In a conclusion, the new algorithm could be used to find the tolerance of continuous explanatory variables to minimize the loss in the process taking into account the loss cost of the products.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.12
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pp.1759-1771
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2017
In this paper, an improved continuous integral variable structure systems(ICIVSS) with the prescribed control performance is designed for simple regulation controls of uncertain general linear systems. An integral sliding surface with an integral state having a special initial condition is adopted for removing the reaching phase and predetermining the ideal sliding trajectory from a given initial state to the origin in the state space. The ideal sliding dynamics of the integral sliding surface is analytically obtained and the solution of the ideal sliding dynamics can predetermine the ideal sliding trajectory(integral sliding surface) from the given initial state to the origin. Provided that the value of the integral sliding surface is bounded by certain value by means of the continuous input, the norm of the state error to the ideal sliding trajectory is analyzed and obtained in Theorem 1. A corresponding discontinuous control input with the exponential stability is proposed to generate the perfect sliding mode on the every point of the pre-selected sliding surface. For practical applications, the discontinuity of the VSS control input is approximated to be continuous based on the proposed modified fixed boundary layer method. The bounded stability by the continuous input is investigated in Theorem 3. With combining the results of Theorem 1 and Theorem 3, as the prescribed control performance, the pre specification on the error to the ideal sliding trajectory is possible by means of the boundary layer continuous input with the integral sliding surface. The suggested algorithm with the continuous input can provide the effective method to increase the control accuracy within the boundary layer by means of the increase of the $G_1$ gain. Through an illustrative design example and simulation study, the usefulness of the main results is verified.
Identification theory for linear discrete system has been presented by a great many reference, but research works for identification of continuous-time system are less than preceding identification. In fact, a great man), systems for engineering are continuous-time systems, hence, research for identification of continuous-time system has important meaning. This paper offers the following results: 1. Corresponding relations for the parameters of continuous-time model and discrete model may be shown, when single input-output system has general characteristic roots. 2. To do identification of single variable continuity linear system with stability constraints from samples of input-output data, it is necessary to use optimization with stability constraints. 3. Main results of this paper may be explained by a simple example.
The continuous sliding mode controller with disturbance observer for the tracking control of permanent magnet synchronous motor(PMSM) is presented. In spite of the robust performance of variable structure control, there exists an undesirable chattering problem, which may be very harmful in some cases. To alleviate the problem, continuous sliding mode controller with continuous saturation function is proposed and also the prescribed performance can be obtained by efficient compensation of disturbance. Experimental results using 7.5 kW, 4000 rpm motor which is controlled by TMS320C30 DSP, are shown to demonstrate the usefulness of the proposed algorithm.
In the setting of continuous logic, we study atomless probability spaces and atomless random variable structures. We characterize ${\kappa}$-saturated atomless probability spaces and ${\kappa}$-saturated atomless random variable structures for every infinite cardinal ${\kappa}$. Moreover, ${\kappa}$-saturated and strongly ${\kappa}$-homogeneous atomless probability spaces and ${\kappa}$-saturated and strongly ${\kappa}$-homogeneous atomless random variable structures are characterized for every infinite cardinal ${\kappa}$. For atomless probability spaces, we prove that ${\aleph}_1$-saturation is equivalent to Hoover-Keisler saturation. For atomless random variable structures whose underlying probability spaces are Hoover-Keisler saturated, we prove several equivalent conditions.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.4
no.2
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pp.25-30
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1995
The shifting and steering performance of the tracked vehicle with the hydromechanical continuous variable transmission is analyzed. The simulation results are closely similar to both the vehicle test result, As a result of hydromechanical transmission simulation, power circulation in 2nd and 3rd range is maximum 142% And power flow of mechanical part has the relationship with the effeciency of the vehicle and transmission.
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