Online or sequential learning is one of the most basic and powerful method to train neuron network, and it has been widely used in disease detection, weather prediction and other realistic classification problem. At present, there are many algorithms in this area, such as MRAN, GAP-RBFN, OS-ELM, SVM and SMC-RBF. Among them, SMC-RBF has the best performance; it has less number of hidden neurons, and best efficiency. However, all the existing algorithms use signal normal distribution as kernel function, which means the output of the kernel function is same at the different direction. In this paper, we use multi-variable normal distribution as kernel function, and derive EKF learning formulas for multi-variable normal distribution kernel function. From the result of the experience, we can deduct that the proposed method has better efficiency performance, and not sensitive to the data sequence.
Construction labor productivity, which is the greatest source of variation in overall construction productivity, is the critical factor for determining the project performance in terms of time and cost, especially during scheduled overtime when extra time and cost are invested. The objective of this research is to select an appropriate type of probability distribution function representing the variability of daily labor productivity during overtime. Based on the results of statistical data analysis of labor performance during different weekly work hours, lognormal distribution is selected in order to take advantage of easiness of generating correlated random numbers. The selected lognormal distribution can be used for development of a simulation model in construction scheduling, cost analysis, and other applications areas where representation of the correlations between variables are essential.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권1호
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pp.13-17
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2005
The link e daggregation between 10GbE switches requires an advanced framistribution method to be properly and efficiently applied. The fixed or dynamic frame distribution methods, formerly proposed, cannot fully utilize the aggregated links, where the receiving terminal only attaches to a pre-specified link among multiple physical links. A frame distribution method using padding is proposed for the link aggregation between 10GbE switches to solve this problem. We compared the performance of the proposed method with those of the static and dynamic frame distribution methods. As a result, the proposed method shows a better performance when the offered load is below 0.7 and the average length of the frames is longer than 954 bytes.
A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.
In this paper, we investigate the achievable sum rate and energy efficiency of downlink massive multiple-input multiple-output antenna systems with zero-forcing precoding, by taking into account the randomness of user locations. Specifically, we propose two types of non-uniform user distributions, namely, center-intensive user distribution and edge-intensive user distribution. Based on these user distributions, we derive novel tight lower and upper bounds on the average sum rate. In addition, the impact of user distributions on the optimal number of users maximizing the sum rate is characterized. Moreover, by adopting a realistic power consumption model which accounts for the transmit power, circuit power and signal processing power, the energy efficiency of the system is studied. In particular, closed-form solutions for the key system parameters, such as the number of antennas and the optimal transmit signal-to-noise ratio maximizing the energy efficiency, are obtained. The findings of the paper suggest that user distribution has a significant impact on the system performance: for instance, the highest average sum rate is achieved with the center-intensive user distribution, while the lowest average sum rate is obtained with the edge-intensive user distribution. Also, more users can be served with the center-intensive user distribution.
Low voltage direct current (LVDC) distribution system is a suitable techno-economic candidate which can create an innovative solution for distribution network development with respect to rural electrification. This research focuses on the use of LVDC distribution system to replace some of KEPCO's existing traditional medium voltage alternating current (MVAC) distribution network for rural electrification in South Korea. Considering the technical and economic risks and benefits involved in such project, a comparative techno-economic analysis on the LVDC and the MVAC distribution networks is conducted using economic assessment method such as the net present value (NPV) on a discounted cash flow (DCF) basis as well as the sensitivity analysis technique. Each would play a role in an economic performance indicator and a measure of uncertainty and risk involved in the project. In this work, a simulation model and a computational tool are concurrently developed and employed to aid the techno-economic analysis, evaluation, and estimation of the various systems efficiency and/or performance.
상수도는 깨끗하고 안전한 물을 수용가에 공급하기 위한 시설로서 수요량의 증가에 따라 신규 및 확장사업이 계속되고 있으나, 계획의 일관성이 부족한 상태에서 건설된 관로시설은 노후화의 진행에 따라 통수능 저하, 정체구역 발생, 누수 및 관로의 파손으로 인한 급수중단, 지역적 시간적 수압불량 및 수량부족, 녹물을 비롯한 수질의 악화 등 구조적 기능적 문제를 사회 곳곳에서 야기하고 있다. 이러한 상수관로의 송수 및 급배수과정에 대한 정확한 성능평가와 진단을 위하여 우리나라 실정에 적합한 합리적이고 과학적인 평가지표를 개발하고 소프트웨어화 하였다. 이는 관망의 성능평가에 필요한 데이터베이스, 수리학적 적정성, 수질 안전성, 관로시설 노후도 등을 추정할 수 있는 모델군과 측정자료 등을 근거로 의사결정을 지원하는 것으로 구성되었다. 또한 CAD 및 GIS를 기반으로 하여 누구나 손쉽게 관망해석에 필요한 관망도를 작성하고 수량 및 수질예측 시뮬레이션 모델을 통하여 지하 상수관망의 흐름을 예측할 수 있고 노후 수도관 평가 및 잔존수명 추정모델을 포함하고 있다. 이를 활용하여 관망의 성능평가 및 진단을 실시하여 대상관망이 가지고 있는 문제점을 파악하고 이를 근거로 시설의 개량이나 운영의 개선방안을 도출하고자 하였다.
기업성과 평가는 일정기간동안 기업 활동의 결과로서 기업의 경쟁력 수준을 제시함과 동시에 미래 기업의 활동 방향에 대한 지침으로서 역할을 수행한다. 경영환경이 급속히 변화하는 지식정보사회에서 재무적인 측정지표에 근거한 성과측정은 그 효과성이 제한되어 있음을 부인할 수 없다. 그러나 재무지표의 비중을 너무 가볍게 여겨서는 안 될 것이다. 그 이유는 품질이나 고객만족 또는 혁신 등과 같은 기업 목표들은 매우 전략적이고 좋은 것이기는 하지만 이것들은 반드시 재무적인 성과로 연결이 되어야 하고 나아가 기업성과로 구체화되어야 하기 때문이다. 즉, 재무적 성과는 다른 관점의 성과들과 상호보완적이고 균형적인 관계를 유지해야 한다. 자동차 유통시스템의 고객만족도와 재무적 성과 사이에 차이가 있는지를 살펴본 결과 신뢰도, 고객충성도, 재구매의사 및 구전광고에서는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 고객만족도와 재무적 성과 사이에 차이가 있는지를 살펴본 결과 재무적 성과 변수인 안정성, 성장성, 활동성에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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