IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.126-131
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2015
When a battery is discharging, the battery's current and terminal voltage must both be measured to estimate its state of charge (SOC). If the SOC can be estimated by using only the current or voltage, hardware costs will decrease. This paper proposes an SOC estimation algorithm that needs to measure only the terminal voltage while a battery is discharging. The battery's SOC can be deduced from its open circuit voltage (OCV) through the relationship between SOC and OCV. But when the battery is discharging, it is not possible to measure the OCV due to the voltage drop in the battery's internal resistance (IRdrop). The proposed algorithm calculates OCV by estimating IRdrop using a dynamic terminal voltage measurement. This paper confirms the results of applying the algorithm in a hardware environment via algorithm binarization. To evaluate the algorithm, a Simulink battery model based on actual values was used.
In complex decision making such as ill-defined system, one of the main problem is how to treat ambiguous aspect of the decision making. According to the complexity and ambiguity of the objective systems, many types of evaluation attributes are necessary for the rational decision and the relationship among the attributes become complex and fuzzy. Fuzzy integral is very effective to evalute the complex system with interaction between attributes but how to save the evaluation efforts in the decision making process of grading the membership of the objects or alternative is the problem to be tackled. Because the more object there are to evaluate, the number of decisions to made increase exponentially. Therefore, this paper aimes to propose a new evaluation algorithm based on fuzzy integral which can save the evaluator's efforts in decision making process. The proposed algorithm is constructed as follows : First, compose the fuzzy measure by introducing AHP(Analytical Hierachy Process) & mutual interaction coefficient. Second, generate fuzzy measure value of monotone family set for calculating the fuzzy integral. The effectiveness of the proposed algorithm is investigated through the example and sensitivity of interaction coefficient is illustrated.
In this paper, we extended the division algorithm for the integers to the finite decimals. Though the remainder for the finite decimals is able to be defined as various ways, the remainder could be defined as 'the remained amount' which is the result of the division and as "the remainder" only if 'the remained amount' is decided uniquely by certain conditions. From the definition of "the remainder" for the finite decimal, it could be inferred that 'the division by equal part' and 'the division into equal parts' are proper for the division of the finite decimal concerned with the definition of "the remainder". The finite decimal, based on the unit of measure, seemed to make it possible for us to think "the remainder" both ways: 1" in the division by equal part when the quotient is the discrete amount, and 2" in the division into equal parts when the quotient is not only the discrete amount but also the continuous amount. In this division context, it could be said that the remainder for finite decimal must have the meaning of the justice and the completeness as well. The theorem of the division algorithm for the finite decimal could be accomplished, based on both the unit of measure of "the remainder", and those of the divisor and the dividend. In this paper, the meaning of the division algorithm for the finite decimal was investigated, it is concluded that this theory make it easy to find the remainder in the usual unit as well as in the unusual unit of measure.
A new algorithm using a measure for edge detection from ultrasonic image is proposed. Ultrasonic image is blurred by pre-processing for removing speckle noises and precise edge placement is not clear. Because extracted edge from blurred image is thick, a measure utilizing the absolute difference of mean between two windows is used to thin the thickness of extracted edge in blurred image. The algorithm is effective to process blurred image due to the noise filtering that remove speckle noises. Results of the proposed algorithm using a measure show good edge detection performance comparing with other gradient edge operators.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.94-101
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2019
Building a stable knowledge base is an important issue in the application of knowledge engineering. In this paper, we present an algorithm for detecting and locating discrepancies in the line of the reasoning process especially when discrepancies occur on belief values. This includes backtracking the rule firing from a goal node of the rule network. Retracting a belief function allows the current belief state to move back to another belief state without the rule firing. It also gives an estimate, called contribution measure, of how much the rule has an impact on the current belief state. Examining the measure leads the expert to locate the possible cause of problem in the rule. For non-monotonic reasoning, the belief retraction method moves the belief state back to the previous state. A tracing algorithm is presented to identify and locate the cause of problem. This also gives repair suggestions for rule refinement.
There are two methods in blood pressure measurement ; Invasive methode and Non-invasive method. The Invasive methode can get the 띠cod pressure measurement but, patient feel uncomfortable. So Non-invasive methode used generally. The Oscillometric method is typical Non-Invasive method. This method is commonly used to measure BP in electric sphygmomanometer and has various algorithm. In this paper it is described about a algorithm, it controls, determinates the cuff pressure, and fillers the measured BP data. This system can interface with PC(personal computer) by RS-232 and save the measured data in PC. This system deflates the cuff pressure by Solenoid valve. The main algorithm are oscillometric and maximum amplitude algorithm(MAA). MAA has various measured oscillation, it depends on patient's age, height, weight and arm circumference size. In this paper proposed system can measure Systolic BP, Diastolic BP, and Mean BP using Interpolation, Auto Reinflation algorithm.
One of the most difficult and time-consuming stages in the development of the knowledge-based system is a knowledge acquisition. A splitting algorithm is developed to infer a rule-tree which can be converted to a rule-typed knowledge. A market segmentation may be performed in order to establish market strategy suitable to each market segment. As the sales data of a product market is probabilistic and noisy, it becomes necessary to prune the rule-tree-at an acceptable level while generating a rule-tree. A splitting algorithm is developed using the pruning measure based on a total amount of information gain and the measure of existing algorithms. A user can easily adjust the size of the resulting rule-tree according to his(her) preferences and problem domains. The algorithm is applied to a market segmentation problem of a medium-large computer market. The algorithm is illustrated step by step with a sales data of a computer market and is analyzed.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권4호
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pp.208-215
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2013
Early iterations of the existing Global Positioning System (GPS)-based or radio lateration technique-based vehicle localization algorithms suffer from flip ambiguities, forged relative location information and location information exchange overhead, which affect the subsequent iterations. This, in turn, results in an erroneous neighbor-vehicle map. This paper proposes an extended information overlap measure (EIOM) algorithm to reduce the flip error rates by exchanging the neighbor-vehicle presence features in binary information. This algorithm shifts and associates three pieces of information in the Moore neighborhood format: 1) feature information of the neighboring vehicles from a vision-based environment sensor system; 2) cardinal locations of the neighboring vehicles in its Moore neighborhood; and 3) identification information (MAC/IP addresses). Simulations were conducted for multi-lane highway scenarios to compare the proposed algorithm with the existing algorithm. The results showed that the flip error rates were reduced by up to 50%.
The method of accumulating a sequence of focused images is usually used for reconstruction of 3D object\\`s shape. To acquire a focused image, the conventional methods must calculate the focus measures of all pixels resulting in a long measurement time. This paper proposes a new method of reducing the computation time spent for deciding the focused pixels in the input image, which predicts the area in the image to calculate the focus measure based on a priori information on the object to be measured. The proposed algorithm estimates the area to consider in the next measurement based on the focused area in the present measurement. As the focus measure, Laplacian measure was used in this paper and the experiments have shown that the preposed algorithm may significantly reduce the calculation time. Although, as implied, this algorithm can be applied to only simple objects at this stage, advanced representation schemes will eliminate the restrictions on application domain.
This paper presents a robust algorithm for edge detection based on fuzzy fusion, using a novel local edge information measure based on Renyi's a-order entropy. The calculation of the proposed measure is carried out using a parametric classification scheme based on local statistics. By suitably tuning its parameters, the local edge information measure is capable of extracting different types of edges, while exhibiting high immunity to noise. The notions of fuzzy measures and the Choquet fuzzy integral are applied to combine the different sources of information obtained using the local edge information measure with different sets of parameters. The effectiveness and the robustness of the new method are demonstrated by applying our algorithm to various synthetic computer-generated and real-world images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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