International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권4호
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pp.593-603
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2016
This paper presents the development of linear quadratic regulation and output tracking algorithms using output feedback when both the measurement and performance output equations contain direct feedthrough terms. Although all physical systems can be modeled without direct feedthrough, there are still many situations where system models with direct feedthrough are important. For this situation, we modify previous work on the same topic for systems without direct feedthrough. It is shown that for the regulation problem, the optimal output feedback gain for a direct feedthrough case can be directly obtained, via a transformation, from the approach used for systems without direct feedthrough. However, for the tracking problem, a new set of coupled matrix equations for determining the optimal output feedback gain is derived from the necessary conditions for minimizing the cost function. The effectiveness of the developed algorithms is demonstrated using numerical examples.
The effects of the nonlinear (quadratic) term in wind pressure have been analyzed in many papers with reference to linear structural models. The present paper addresses the problem of the response of nonlinear structures to stochastic nonlinear wind pressure. Adopting a single-degree-of-freedom structural model with polynomial nonlinearity, the solution is obtained by means of the moment equation approach in the context of It$\hat{o}$'s stochastic differential calculus. To do so, wind turbulence is idealized as the output of a linear filter excited by a Gaussian white noise. Response statistical moments are computed for both the equivalent linear system and the actual nonlinear one. In the second case, since the moment equations form an infinite hierarchy, a suitable iterative procedure is used to close it. The numerical analyses regard a Duffing oscillator, and the results compare well with Monte Carlo simulation.
The Paper describes the implementation of a quadratic interior point method for optimal power flow involves the determination of the optimal of a given objectives function subject to given constraints. The scheme developed solves the quadratic or linear optimization problem subject to linear constraints. The algorithm has been evaluated on a 14-bus system, and its accuracy and speed are demonstrated.
Support vector machine(SVM) approach to regression can be found in information science literature. SVM implements the regularization technique which has been introduced as a way of controlling the smoothness properties of regression function. In this paper, we propose a new estimation method based on quadratic loss SVM for a linear fuzzy regression model of Tanaka's, and furthermore propose a estimation method for nonlinear fuzzy regression. This approach is a very attractive approach to evaluate nonlinear fuzzy model with crisp input and output data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.229-240
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2002
Whether to use linear or quadratic model in the analysis of regression data is one of the important problems in classical regression model and measurement error model (MEM). In MEM, four goodness of fit test statistics are available In solving that problem. Two are from the derivation of estimators of quadratic MEM, and one is from that of the general $k^{th}$-order polynomial MEM. The fourth one is derived as a variation of goodness of fit test statistic used in linear MEM. The purpose of this paper is to find the most powerful test statistic among them through the small-scale simulation.
In this paper, a new design methodology named FNNN(Fuzzy Polynomial Neural Network) algorithm is proposed to identify the structure and parameters of fuzzy model using PNN(Polynomial Neural Network) structure and a fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Handling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. The premise of fuzzy inference rules defines by triangular and gaussian type membership function. The fuzzy inference method uses simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used. Each node of the FPNN is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy architecture Several numerical example are used to evaluate the performance of out proposed model. Also we used the training data and testing data set to obtain a balance between the approximation and generalization of proposed model.
It is shown that every almost linear mapping $h{\;}:{\;}X{\;}{\rightarrow}{\;}Y$ of a complex normed space X to a complex normed space Y is a linen. mapping when h(rx) = rh(x) (r > 0,$r\;{\neq}\;1$$x{\;}{\in}{\;}X$, that every almost quadratic mapping $h{\;}:{\;}X{\;}{\rightarrow}{\;}Y$ of a complex normed space X to a complex normed space Y is a quadratic mapping when $h(rx){\;}={\;}r^2h(x){\;}(r{\;}>{\;}0,r\;{\neq}\;1)$ holds for all $x{\;}{\in}{\;}X$, and that every almost cubic mapping $h{\;}:{\;}X{\;}{\rightarrow}{\;}Y$ of a complex normed space X to a complex normed space Y is a cubic mapping when $h(rx){\;}={\;}r^3h(x){\;}(r{\;}>{\;}0,r\;{\neq}\;1)$ holds for all $x{\;}{\in}{\;}X$.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.449-455
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2004
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 regression models for crisp input-output data. The proposed method is based on quadratic loss SVM, which implements quadratic programming approach giving more diverse spread coefficients than a linear programming one. The proposed algorithm here is model-free method in the sense that we do not have to assume the underlying model function. Experimental result is then presented which indicate the performance of this algorithm.
본 연구는 육성돈에 있어 복합생균제 급여가 생산성, 영양소 소화율, 혈액성상 및 분뇨내 악취물질 발생량에 미치는 효과를 규명하고자 실시하였다. 육성돈 48두를 공시하였으며, 시험 개시시 체중은 20.12kg이었다. 시험설계는 1) CON (basal diet), 2) Pro1 (basal diet + 0.1% complex probiotics) and 3) Pro2 (basal diet + 0.2% complex probiotics)으로 총 3처리를 하여 처리당 8반복, 반복당 2두씩 완전임의 배치하였다. 사양시험은 6주간 실시하였다 전체 시험기간동안 일당증체량은 생균제 첨가 수준이 증가함에 따라 유의적으로 증가하였다(P<0.05). 그러나 생균제 급여는 일당사료섭취량 및 사료효율에 영향을 미치지 못하였다. 복합 생균제 급여는 건물 소화율을 증가시켰다(linear effect, P<.0.05). 또한 질소 소화율을 개선시켰으며, Pro 1 처리구가 가장 높게 나타났다(linear and quadratic effect, P<0.05). 생균제 급여는 혈액내 WBC, RBC, lymphocyte 및 BUN함량에 영향을 미치지 못하였다. 생균제 첨가 수준의 증가함에 따라 분뇨내 $NH_3-N$ 발생량은 감소하였으며(linear and quadratic effect, P<0.05), $H_2S$ 발생량은 감소하였다(linear and quadratic effect, P<0.05). 결론적으로 사료내 복합생균제의 첨가 급여는 생산성을 증가시켰으며, 분뇨내 악취물질 발생량을 감소 시켰다.
Objective: This study was conducted to determine the optimal dose of novel iron amino acid complexes (Fe-Lys-Glu) by measuring laying performance, egg quality, egg iron (Fe) concentrations, and blood biochemical parameters in laying hens. Methods: A total of 1,260 18-week-old healthy Beijing White laying hens were randomly divided into 7 groups with 12 replicates of 15 birds each. After a 2-wk acclimation to the basal diet, hens were fed diets supplemented with 0 (negative control, the analyzed innate iron content was 75.06 mg/kg), 15, 30, 45, 60, and 75 mg Fe/kg as Fe-Lys-Glu or 45 mg Fe/kg from FeSO4 (positive control) for 24 wk. Results: Results showed that compared with the negative and positive control groups, dietary supplementation with 30 to 75 mg Fe/kg from Fe-Lys-Glu significantly (linear and quadratic, p<0.05) increased the laying rate (LR) and average daily egg weight (ADEW); hens administered 45 to 75 mg Fe/kg as Fe-Lys-Glu showed a remarkable (linear, p<0.05) decrease in feed conversion ratio. There were no significant differences among all groups in egg quality. The iron concentrations in egg yolk and serum were elevated by increasing Fe-Lys-Glu levels, and the highest iron content was found in 75 mg Fe/kg group. In addition, hens fed 45 mg Fe/kg from Fe-Lys-Glu had (linear and quadratic, p<0.05) higher yolk Fe contents than that with the same dosage of FeSO4 supplementation. The red blood cell (RBC) count and hemoglobin content (linear and quadratic, p<0.05) increased obviously in the groups fed with 30 to 75 mg Fe/kg as Fe-Lys-Glu in comparison with the control group. Fe-Lys-Glu supplementation also (linear and quadratic, p<0.05) enhanced the activity of copper/zinc-superoxide dismutase (Cu/Zn-SOD) in serum, as a result, the serum malonaldehyde content (linear and quadratic, p<0.05) decreased in hens received 60 to 75 mg Fe/kg as Fe-Lys-Glu. Conclusion: Supplementation Fe-Lys-Glu in laying hens could substitute for FeSO4 and the optimal additive levels of Fe-Lys-Glu are 45 mg Fe/kg in layers diets based on the quadratic regression analysis of LR, ADEW, RBC, and Cu/Zn-SOD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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