전형적인 시공간모형은 시공간 변이도(semivariogram) 또는 공분산 함수(covariance function)를 필요로 한다. 본 논문에서는 계산하기 어렵고 현실적이지 못한 결합 공분산함수를 통한 고전적 모형 대신, 일련의 독립적인 조건분포를 이용하는 보다 현실적인 베이지안 계층모형을 이용한다. 미국 전 지역에 산재해 있는 138개 기온 관측소로부터 얻어진 61년(1920-1980) 동안의 연기온편차 자료에 시공간 베이지안 계층모형을 적용하고 순수시계열모형에서의 적합값과 제안된 모형의 적합값을 비교분석한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.723-731
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1998
In this paper, we consider a hierarchical Bayes estimation of the parameter, the reliability and hazard rate function based on samples from a Burr type X failure model. Bayes calculations can be implemented by means of the Gibbs sampler and a numerical study us provided.
This paper Introduces a method to automate process design using Case Based Reasoning technique. A case is represented hierarchically through functional requirement, behavioral model, and process mechanism model Specifically, a case retrieval algorithm to use function and behavior, case adaptation method to use hierarchical case representation, and a machine selection method are presented.
We present here the strategy of data integration for inference of genetic regulatory modules. First, we construct all possible combinations of regulators of genes using chromatin-immunoprecipitation(ChIP)-chip data. Second, hierarchical clustering method is employed to analyze mRNA expression profiles. Third, integration method is applied to both of the data. Finally, we construct a genetic regulatory module which is involved in the function of ribosomal protein synthesis.
Hypermedia systems allow the retrieval and representation of multimedia in- formation such as text, graphics, image and voice/sound using navigation and browsing mechanisms. In this study we developed a hypermedia system which provides hierarchical group, local map and cluster view for effective navigation in hyperspace. The system also supports hot link, reference link, move-to link and multiple link to browse the multimedia information space effectively. This system has been designed to integrate the navigation, browsing and searching function of the hypermedia system in hyman factor perspective and provides the user-friendly user interface mechanism.
In this paper, the robustness of the artificial neural networks to noise is demonstrated with a multilayer perceptron, and the reason of robustness is due to the statistical orthogonality among hidden nodes and its hierarchical information extraction capability. Also, the misclassification probability of a well-trained multilayer perceptron is derived without any linear approximations when the inputs are contaminated with random noises. The misclassification probability for a noisy pattern is shown to be a function of the input pattern, noise variances, the weight matrices, and the nonlinear transformations. The result is verified with a handwritten digit recognition problem, which shows better result than that using linear approximations.
Multi-agent robot system is the system which executes by cooperating with each robots and controlling several robots. Capability and function of each robot must be considered for cooperation behavior. Furthermore, it is necessary to analyze the given environment and to replace complex task with some simple tasks. Analysis of the given environment and role assignment for the given tasks are composed of discret event. In this paper, the hierarchical controller for multi-agent robot system using the petri-net state diagram is proposed. The proposed modeling method is implemented for soccer robot system. The effectiveness of proposed modeling method is shown through experiment.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.262-265
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2018
Deep learning, a sub-field of machine learning changing the prospects of artificial intelligence (AI) because of its recent advancements and application in various field. Deep learning deals with algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. This works reviews basic architecture and recent advancement of deep structured learning. It also describes contemporary applications of deep structured learning and its advantages over the treditional learning in artificial interlligence. This study is useful for the general readers and students who are in the early stage of deep learning studies.
Tung, Serene En Hui;Ch'ng, Yi Zhang;Karnan, Thaneswary V;Chong, Pei Nee;Zubaidah, Jamil Osman;Chin, Yit Siew
Nutrition Research and Practice
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제14권5호
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pp.490-500
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2020
BACKGROUND/OBJECTIVES: A cross-sectional study was undertaken to evaluate fluid intake and hydration status in association with cognitive function among 230 adolescents (10-14 years of age) in Petaling Perdana, Selangor, Malaysia. SUBJECTS/METHODS: Urine color was used to measure hydration status, while fluid intake was assessed using the 15-item beverage intake questionnaire. Cognitive function was assessed using the Wechsler Intelligence Scale for Children, Fourth Edition. RESULTS: More than half of the adolescents were mildly or moderately dehydrated (59.6%) and only one-third (33.0%) were well hydrated. Among the daily fluid types, intakes of soft drinks (r = -0.180; P = 0.006), sweetened tea (r = -0.184; P = 0.005) and total sugar-sweetened beverages (SSBs) (r = -0.199; P = 0.002) were negatively correlated with cognitive function. In terms of hydration status, cognitive function score was significantly higher (F-ratio = 4.102; P = 0.018) among hydrated adolescents (100.38 ± 12.01) than in dehydrated (92.00 ± 13.63) counterparts. Hierarchical multiple linear regression analysis, after adjusting for socio-demographic factors, showed that soft drinks (β = -0.009; P < 0.05) and sweetened tea (β = -0.019; P < 0.05) negatively predicted cognitive function (ΔR2 = 0.044). When further control for sources of fluid, hydration status (β = -2.839; P < 0.05) was shown to negatively predict cognitive function (ΔR2 = 0.021). The above variables contributed 20.1% of the variance in cognitive function. CONCLUSIONS: The results highlight the links between fluid intake (soft drinks, sweetened tea, total SSBs) and hydration status with cognitive function in adolescents. Interventions aimed at decreasing the consumption of SSBs and increasing hydration status through healthy fluid choices, such as water, could improve cognitive performance in adolescents.
Background: Depression and cognitive function have a positive effect on the improvement of quality of life and extension of lifespan in the elderly. In addition, it appears as a major factor influencing oral health status. Therefore, this study looked at the relationship between the Geriatric Oral Health Assessment Index (GOHAI), depression, and cognitive function in the elderly using the Korea Longitudinal Study of Aging. Methods: In this study, 4,535 elderly people aged 65 years and over were targeted using the 7th data of the 2018 Korea Longitudinal Study of Aging. A t-test and ANOVA analysis were performed to compare GOHAI, depression, and cognitive function by group. In addition, hierarchical multiple linear regression was performed to understand the effect of the elderly's perceived depression scale and cognitive ability on GOHAI. Results: As a result of adding the depression scale and cognitive function variables to Model 2, the explanatory power was 22%. Educational level, marital status, private health insurance subscription, average monthly allowance, subjective health status, use of dentures, smoking status, economic activity, depression scale, and cognitive function were found to have significant influence (p<0.05). In addition, when controlled and viewed with all factors, depression and cognitive function were found to have an effect on oral health-related quality of life. Conclusion: The findings indicate that depression and cognitive function are associated with oral health-related quality of life in the Korean elderly. As the age increases, the quality of life declines due to depression and cognitive function problems, in addition to oral discomfort, eating disorders, and physical discomfort.
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