The notion of linearity is fundamental in science and engineering. Much of system and control theory is based on the analysis of linear system, which does not care whether it is nonlinear and complex. The dynamic programming is one of concerned technology when users are interested in choosing best choice from system operation for nonlinear or dynamic system‘s performance and control problem. In this paper, we will introduce the dynamic programming which is based on discrete system. When the discrete system is constructed with discrete state, transfer between states, and the event to induct transfer, the discrete system can describe the system operation as dynamic situation or symbolically at the logical point of view. We will introduce technologies which are related with controllable of Controlled Markov Chain as shown example of simple game. The dynamic programming will be able to apply to optimal control part which has adaptable performance in the discrete system.
Distinct from the Markov random field or pseudo 2D HMM models for image analysis, this paper proposes a new model of 2D hidden Markov mesh chain(HMMM) model which subsumes the definitions of and the assumptions underlying the conventional HMM. The proposed model is a new theoretical realization of 2D HMM with the causality of top-down and left-right progression and the complete lattice constraint. These two conditions enable an efficient mesh decoding for model estimation and a recursive maximum likelihood estimation of model parameters. Those algorithms are developed in theoretical perspective and, in particular, the training algorithm, it is proved, attains the optimal set of parameters.
Facial expression recognition systems using video devices have emerged as an important component of natural human-machine interfaces which contribute to various practical applications such as security systems, behavioral science and clinical practices. In this work, we present a new method to analyze, represent and recognize human facial expressions using a sequence of facial images. Under our proposed facial expression recognition framework, the overall procedure includes: accurate face detection to remove background and noise effects from the raw image sequences and align each image using vertex mask generation. Furthermore, these features are reduced by principal component analysis. Finally, these augmented features are trained and tested using Hidden Markov Model (HMM). The experimental evaluation demonstrated the proposed approach over two public datasets such as Cohn-Kanade and AT&T datasets of facial expression videos that achieved expression recognition results as 96.75% and 96.92%. Besides, the recognition results show the superiority of the proposed approach over the state of the art methods.
International Journal of Reliability and Applications
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제12권1호
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pp.1-14
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2011
This paper discusses the stochastic analysis and the statistical inference of a quadratic failure rate semi-Markov reliability model. Maximum likelihood procedure will be used to obtain the estimators of the parameters included in this reliability model. Based on the assumption that the lifetime and repair time of the system units are random variables with quadratic failure rate, the reliability function of this system is obtained. Also, the distribution of the first passage time of this system is derived. Many important special cases are discussed.
This paper investigates the issue of performance testing on web browsing environments. Among the typical non-functional characteristics, index of link validity will be deeply explored. A framework to certify link correctness in web site is proposed. All possible navigation paths are first formulated to represent a usage model with the Markov chain property, which is then used to generate test script file statistically. With collecting any existing failure information followed by tracing these testing browsed paths, certification analysis may be performed by applying Markov chain theory. The certification result will yield some significant information such as: test coverage, reliability measure, confidence interval, etc. The proposed mechanism may provide not only completed but also systemic methodologies to find any linking errors and other web technologies errors. Besides, an actual practice of the proposed approach to a web-based system will be demonstrated quantitatively through a certification tool.
As smart devices and social network services (SNSs) become increasingly pervasive, individuals produce large amounts of data in real time. Accordingly, studies on unstructured data analysis are actively being conducted to solve the resultant problem of information overload and to facilitate effective data processing. Many such studies are conducted for filtering inappropriate information. In this paper, a feature-weighting method considering SNS-message features is proposed for the classification of short text messages generated on SNSs, using Markov logic networks for category inference. The performance of the proposed method is verified through a comparison with an existing frequency-based classification methods.
본 연구에서는 금강유역의 가뭄과 한반도 주변 지역의 기후 인자들과의 상관관계를 파악하고 이를 바탕으로 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 가뭄을 예측하였다. 1974 - 2015년 동안 11 - 5월에 발생한 강우 자료와 NOAA에서 제공하는 NCEP-NCAR 자료를 이용하여 한반도 주변 기후인자와 금강유역의 강우가 과거 발생한 가뭄과 어떠한 상관관계를 갖는지를 분석하였다. 금강유역의 강우 패턴을 4개의 스테이지로 구분한 후 이를 상태층으로 참고하였으며, 관측 자료는 학습단계에 활용하였다. 이러한 기후인자와 강우 관계의 학습 결과를 바탕으로 기후변화 시나리오를 적용하고 미래의 기후요소를 예측하였으며 이를 통해 미래 금강유역의 가뭄을 예측하였다. 본 연구의 결과는 금강권역 수자원 공급 계획 및 설계의 기초자료로 제공될 수 있으며, 가뭄 대비 대책 사업의 우선순위 결정에 대한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Reliability and Applications
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제11권1호
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pp.1-16
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2010
In this paper we will discuss the stochastic analysis of a three state semi-Markov reliability model. Maximum likelihood procedure will be used to obtain the estimators of the parameters included in this reliability model. Based on the assumption that the lifetime and repair time of the system units are generalized linear failure rate random variables, the reliability function of this system is obtained. Also, the distribution of the first passage time of this system will be derived. Some important special cases are discussed.
이 논문의 1부에서는, 곱셈꼴 잡음과 일차 마르코프 덧셈꼴 잡음으로 손상된 약한 신호를 검파할 수 있는 검정 통계량을 얻었다. 이제, 이 2부에서는 이를 바탕으로 여러 검파기의 점근 상대 효율 및 유한 표본 크기 성능을 얻고 견준다. 검파 성능을 처음 뜻한 만큼 내려면 간섭끼리의 의존성을 생각해야 함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3110-3125
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2014
Network coding improves TCP's performance in lossy wireless networks. However, the complex congestion window evolution of network coded TCP (TCP-NC) makes the analysis of end-to-end throughput challenging. This paper analyzes the evolutionary process of TCP-NC against lossy links. An analytic model is established by applying a two-dimensional Markov chain. With maximum window size, end-to-end erasure rate and redundancy parameter as input parameters, the analytic model can reflect window evolution and calculate end-to-end throughput of TCP-NC precisely. The key point of our model is that by the novel definition of the states of Markov chain, both the number of related states and the computation complexity are substantially reduced. Our work helps to understand the factors that affect TCP-NC's performance and lay the foundation of its optimization. Extensive simulations on NS2 show that the analytic model features fairly high accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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