Communications for Statistical Applications and Methods
/
제29권6호
/
pp.641-653
/
2022
Penalized least squares methods are important tools to simultaneously select variables and estimate parameters in linear regression. The penalized maximum likelihood can also be used for the same purpose assuming that the error distribution falls in a certain parametric family of distributions. However, the use of a certain parametric family can suffer a misspecification problem which undermines the estimation accuracy. To give sufficient flexibility to the error distribution, we propose to use the symmetric log-concave error distribution with LASSO penalty. A feasible algorithm to estimate both nonparametric and parametric components in the proposed model is provided. Some numerical studies are also presented showing that the proposed method produces more efficient estimators than some existing methods with similar variable selection performance.
In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.
다행관측행렬을 복원하는 기존의 알고리즘은 단일행의 복원방법인 Cholesky Factor Downdating(CFD) 을 이용하여 행렬 $Z^{T}$ 의 각 행을 순차적으로 복원하는 방법으로 필요한 실수연산의 횟수는 2/5 p $n^{2}$이다. 이에 비하여 본 논문에서 제안한 HCFD(Hybrid Cholesky Factor Downdating)기법은 p$\geq$n 인 크기의 다행관측행 렬 $Z^{T}$를 복원하는데 필요한 실수연산의 횟수가 p $n^{2}$+6/5 $n^{3}$이다. HCFD 기법은 $Z^{T}$ 로부터 $Z^{T}$ = $Q_{z}$ RT/Z을 구하고, RT/Z에 대해 CFD 알고리즘을 적용함으로 필요한 시간복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, HCFD 기법 과 기존의 CFD 기법을 Sun SPARC/2와 국산주전산기I에서 실험한 결과, HCFD 기법이 CFD기법에 비하여 성능이 우수함을 보여 주었으며, 특히 복원하려는 행이 많을 경우 에 HCFD기법이 CFD 기법에 비하여 성능이 크게 항상됨을 알 수 있었다.었다.
This paper proposes a design and implementation of transversal adaptive digital filter using LMS (Least Mean Squares) adaptive algorithm. The filter structure is based on Distributed Arithmetic (DA) which is able to calculate the inner product by shifting and accumulating of partial products and storing in look-up table, also the desired adaptive digital filter will be multiplierless filter. In addition, the hardware implementation uses VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) and synthesis using FLEX10K Altera FPGA (Field Programmable Gate Array) as target technology and uses Leonardo Spectrum and MAX+plusII program for overall development. The results of this design are shown that the speed performance and used area of FPGA. The experimental results are presented to demonstrate the feasibility of the desired adaptive digital filter.
Two simple algorithm modifications are made to the THRASH data retrieval program with the aim of improving analysis speed for complex Fourier transform ion cyclotron resonance (FTICR) mass spectra. Instead of calculating the least-squares fit for every charge state in the backup charge state determination algorithm, only some charge states are pre-selected based on the plausibility values obtained from the FT/Patterson analysis. Second, a modification is made to skip figure-of-merit (FOM) calculations in the central m/z region between two neighboring peaks in isotopic cluster distributions, in which signal intensities are negligible. These combined modifications result in a significant improvement in the analysis speed, which reduces analysis time as much as 50% for ubiquitin (8.6 kDa, 76 amino acids) FTICR MS and MS/MS spectra at the reliability (RL) value = 0.90 and five pre-selected charge states with minimal decreases in data analysis quality (Table 3).
Kim, Suna;Yoon, Dae-Young;Park, Hyung Chul;Yoon, Giwan;Lee, Sang-Gug
ETRI Journal
/
제36권1호
/
pp.12-21
/
2014
In this paper, we propose a new digital blind in-phase/quadrature-phase (I/Q) mismatch compensation technique for image rejection in a direct-conversion receiver (DCR). The proposed image-rejection circuit adopts DC offset cancellation and a sign-sign least mean squares (LMS) algorithm with a unique step size adaptation both for a fast and precise I/Q mismatch estimation. In addition, several performance-optimizing design considerations related to accuracy, speed, and hardware simplicity are discussed. The implementation of the proposed circuit in an FPGA results in an image-rejection ratio (IRR) of 65 dB, which is the best performance with modulated signals, along with an adaptation time of 0.9 seconds, which is a tenfold increase in the compensation speed as compared to previously reported circuits. The proposed technique will be a promising solution in the area of image rejection to increase both the speed and accuracy of future DCRs.
Scattered look-ahead (SLA) 파이프라인 방법은 디지털 IIR 필터의 고속 또는 저전력 응용분야에 효율적으로 사용된 수 있다. 그러나 이 방법을 통하여 파이프라인된 필터의 안정성이 보장될 수 있지만 필터의 극점들이 임계지역에 밀집될 때에는 큰 라운드오프 잡음에 영향을 받게 된다. 파이프라인된 필터에서 밀집된 극점들을 피하기 위해 수정된 Remez exchange 알고리즘과 최소 자승법을 이용하여 극점의 각도와 반지름을 제한한 IIR 필터 설계 방식을 제안하였으며, 그 결과 향상된 주파수 응답과 감소된 계수 민감도를 얻을 수 있었다. 또한 모의실험 결과를 통하여 제안된 방법이 일반적인 방법에 비해 $33{\%}$의 면적감소와 $45{\%}$의 전력을 감소시킴을 확인하였다.
Support vector machine (SVM) has been very successful in pattern recognition and function estimation problems for crisp data. This paper proposes a new method to evaluate interval linear and nonlinear regression models combining the possibility and necessity estimation formulation with the principle of SVM. For data sets with crisp inputs and interval outputs, the possibility and necessity models have been recently utilized, which are based on quadratic programming approach giving more diverse spread coefficients than a linear programming one. SVM also uses quadratic programming approach whose another advantage in interval regression analysis is to be able to integrate both the property of central tendency in least squares and the possibilistic property In fuzzy regression. However this is not a computationally expensive way. SVM allows us to perform interval nonlinear regression analysis by constructing an interval linear regression function in a high dimensional feature space. In particular, SVM is a very attractive approach to model nonlinear interval data. The proposed algorithm here is model-free method in the sense that we do not have to assume the underlying model function for interval nonlinear regression model with crisp inputs and interval output. Experimental results are then presented which indicate the performance of this algorithm.
Mode shape expansion is useful in structural dynamic studies such as vibration based structural health monitoring; however most existing expansion methods can not consider the modelling errors in the finite element model and the measurement uncertainty in the modal properties identified from vibration data. This paper presents a reliable approach for expanding mode shapes with consideration of both the errors in analytical model and noise in measured modal data. The proposed approach takes the perturbed force as an unknown vector that contains the discrepancies in structural parameters between the analytical model and tested structure. A regularisation algorithm based on the Tikhonov solution incorporating the L-curve criterion is adopted to reduce the influence of measurement uncertainties and to produce smooth and optimised expansion estimates in the least squares sense. The Canton Tower benchmark problem established by the Hong Kong Polytechnic University is then utilised to demonstrate the applicability of the proposed expansion approach to the actual structure. The results from the benchmark problem studies show that the proposed approach can provide reliable predictions of mode shape expansion using only limited information on the operational modal data identified from the recorded ambient vibration measurements.
예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.