Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권3호
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pp.843-850
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2006
In this paper, we consider the Bayesian multiple comparisons problem for K bivariate exponential populations to make inferences on the relationships among the parameters based on observations. And we suggest the Bayesian procedure based on fractional Bayes factor when noninformative priors are applied for the parameters. Also, we give a numerical examples to illustrate our procedure.
We propose a new method to deal with the optimized auto-tuning for the PID controller which is used to the process -control in various fields. First of all, in this method, initial values of DC motor are determined by the Ziegler-Nichols method. Finally, after studying the parameters of PID controller by input vector of multiple regression analysis, when we give new K, L, T values to multiple regression model, the optimized parameters of PID controller is found by multiple regression analysis program.
본 논문은 다중 경로 다중입력 (Multiple-input multiple-output : MIMO) 채널에서 space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터 추정 성능을 확인한다. 성능을 비교하기 위해 781 대역의 제주도 측정지역에서의 채널 파라미터로부터 시변 채널 환경 채널 파라미터 추정을 SAGE 알고리즘을 통해 추정하고 원본 데이터와 비교한다. 이를 통해 SAGE 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며 일반적인 파라미터 계산보다 SAGE 알고리즘을 통해 추정하는 것이 지연 확산(Delay Spread), 도래각 확산(Arrive of Angular Spread)이 적어 정확 측면에서 성능이 뛰어나고 안정적이다.
in this paper, the propagation characteristics of the dominant modes in multiple coupled microstrip lines on a magnetized ferrite substrate are analyzed. The propagation constants and characteristic impedances are calculated by using the spectral domain method. With the numerical results, multi-port impedance parameters as well as scattering parameters are derived from nonreciprocal transmission line equations which are consistent with conventional transmission line theory. In additon, the numerical resutls of nonreciprocal characteristics for various values of structural, material parameters, and external magnetic fields are also presented.
The objective of this study is to evaluate the design parameters and to develop the cooling and heating load prediction equations of office buildings. The building load calculation simulation was carried out using the DOE-2.1E program. The results of the simulation was used as a data for ANOVA and multiple regression analysis which could develop the load prediction equations.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.466-470
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2011
This paper proposes the new method based on fuzzy logic which recognizes between normal and abnormal. The object image was the Thyroid Gland cell image that was diagnosed as normal and abnormal(two types of abnormal : follicular neoplastic cell, and papillary neoplastic cell), respectively. The nuclei were successfully diagnosed as normal and abnormal. The multiple feature parameters (pre-obtained 16 feature parameters of image data) were used to extract the features of each nucleus. As a consequence of using fuzzy logic algorithm, proposed in this paper, average recognition rate of 98.25% was obtained.
The parameters of the multiple-vertical-line-element model (MVLEM) of reinforced concrete (RC) shear walls are often empirically determined, which causes large simulation errors. To improve the simulation accuracy of the MVLEM for RC shear walls, this paper proposed a novel method to determine the MVLEM parameters using the artificial neural network (ANN). First, a comprehensive database containing 193 shear wall specimens with complete parameter information was established. And the shear walls were simulated using the classic MVLEM. The average simulation errors of the lateral force and drift of the peak and ultimate points on the skeleton curves were approximately 18%. Second, the MVLEM parameters were manually optimized to minimize the simulation error and the optimal MVLEM parameters were used as the label data of the training of the ANN. Then, the trained ANN was used to generate the MVLEM parameters of the collected shear walls. The results show that the simulation error of the predicted MVLEM was reduced to less than 13% from the original 18%. Particularly, the responses generated by the predicted MVLEM are more identical to the experimental results for the testing set, which contains both flexure-control and shear-control shear wall specimens. It indicates that establishing MVLEM for RC shear walls using ANN is feasible and promising, and that the predicted MVLEM substantially improves the simulation accuracy.
It is essential to estimating positions of multiple robots in order to perform cooperative task in common workspace. Accordingly, we propose a new approach of cooperative localization for multiple robots utilizing correlation among GPS errors in common workspace. Assuming that GPS data of individual robot are correlated strongly as the distance among robots are close, it is confirmed that the proposed method provides improved localization accuracy. In addition, we define two operational parameters to apply proposed method in multiple robot system. With mentioned two parameters, we present a practical solution to accumulated position error in traveling long distance.
In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm to detect and isolate multiple faults in a system. The proposed fault diagnosis algorithm is based on a multiple fault classifier which consists of two ART2 NN(adaptive resonance theory2 neural network) modules and the algorithm is composed of three main parts - parameter estimation, fault detection and isolation. When a change in the system occurs, estimated parameters go through a transition zone in which residuals between the system output and the estimated output cross the threshold, and in this zone, estimated parameters are transferred to the multiple faults classifier for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that when the proposed diagnosis algorithm is performed successfully, it detects and isolates faults in the position control system of a DC motor.
본 논문은 다물체 복합시스템 인자의 변위에 강인한 중앙집중식 연속반복학습제어기(Repetitive Controller, RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신, 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 중앙집중식 복수모형 설계기법으로 엄의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 다물체 복합시스템에서 중앙집중식 복수모형설계 기법을 단수모형 설계기법과 함께 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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