In this paper, we deal with the separation of data by concurrently determined, piecewise nonlinear discriminant functions. Toward the end, we develop a new $l_1$-distance norm error metric and cast the problem as a mixed 0-1 integer and linear programming (MILP) model. Given a finite number of discriminant functions as an input, the proposed model considers the synergy as well as the individual role of the functions involved and implements a simplest nonlinear decision surface that best separates the data on hand. Hence, exploiting powerful MILP solvers, the model efficiently analyzes any given data set for its piecewise nonlinear separability. The classification of four sets of artificial data demonstrates the aforementioned strength of the proposed model. Classification results on five machine learning benchmark databases prove that the data separation via the proposed MILP model is an effective supervised learning methodology that compares quite favorably to well-established learning methodologies.
This paper describes the modeling of the failure rate estimation technique for applying the asset management technique to electric power facilities. There are many modeling techniques to estimate the failure rate. In this paper, the characteristics of the normal distribution, exponential distribution, weibull distribution, and piecewise linear functions are discussed. When evaluating reliability, the evaluation may be less meaningful if the sample data is insufficient. Therefore, Weibull distribution and piecewise linear function are adopted as the most suitable functions for estimating the failure rate of power facilities and the resulting failure rate function is derived.
본 연구에서는 추계론적 동적시스템의 응답거동을 예측할 수 있는 반해석적 절차를 개발하였으며, 이를 이용하여 구분적선형시스템의 동적거동특성을 확률적 영역에서 분석하였다. 반 해석적 절차는 시스템의 추계론적 미분방정식에 상응하는 Fokker-Planck 방정식을 path-integral solotion을 이용하여 풂으로써 구할 수 있다. 결합확률밀도함수의 시간에 따른 전개과정을 통하여 시스템의 동적 응답거동 특성의 예측과 분석을 하고 시스템의 거동에 미치는 외부노이즈의 영향 또한 조사하였다. 반 해석적 방법은 위상면 상에서 결합확률밀도 함수를 통하여 응답거동의 예측은 물론 거동특성에 대하여 적절한 정보를 제공하는 것을 밝혔다. 혼돈거동의 특성은 외부노이즈가 존재하는 상황에서도 시스템의 응답 안에 잔재하는 것을 밝혔다.
표준 매개변수 소속 함수(SPMF)에 기반을 둔 구간 선형 변환 방법(PLTM)을 제안한다. 이는 구간 선형 변환 방법을 사용해서 비 매개변수 소속 함수(NPMF)로 표현된 퍼지 집합이 매개변수 소속 함수(PMF)로 표현된 퍼지 집합으로 변환될 수 있다는 생각에서 유래되었다. 이 경우, 이들 매개변수들은 퍼지 집합의 구조를 결정하기 위한 특징점들 이라고 할 수 있다. 결과적으로 구간 선형 변환 방법은 비 매개변수 소속 함수를 매개변수 소속 함수로 변환해 줌으로써 비 매개변수 소속 함수에 기반을 둔 퍼지 시스템과 비교해 볼 때 퍼지 시스템이 상대적으로 빠르게 처리될 수 있게 한다. 한편, 표준 매개변수 소속 함수들의 전형적인 형태가 소개되고 분석된다. 끝으로, PLTM의 전형적인 응용을 제시하고 수치적인 예를 보여준다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.300-305
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2004
This paper concerns controller design for the Takagi-Sugeno (TS) fuzzy systems. The design method proposed in this paper is derived in the framework of the optimal control theory utilizing the piecewise quadratic optimal value functions. The major part of the proposed design procedure consists of solving linear matrix inequalities (LMIs). Since LMIs can be solved efficiently within a given tolerance by the recently developed interior point methods, the design procedure of this paper is useful in practice. A design example is given to illustrate the applicability of the proposed method.
Using the concept of a piecewise linear function, we present new operations for fuzzy arithmetic and then compare the operation based by the extension principle with the new operation.
재료적 비선형성과 합리적인 좌표계의 도입이 압밀문제에 있어 중요한 자리를 점한다는 인식에서 비선형 유한변형압밀이론이 제안되어 왔으나 너무 어려운 매개변수 설정 등의 문제점에 의해 일반적인 압밀해석에서 널리 사용되고 있지는 못하다. 본 연구에서는 구분선형(piecewise-linear) 압밀이론을 이용하여 점토의 변형률 속도 의존성을 고려한 압밀해석이 가능한 해석법을 제시하는 것을 목표로 하였다. 특히 유사한 방법에서 큰 문제가 되어 왔던 압축곡선의 유일성을 해결할 수 있는 방안으로 기준곡선을 이용하는 방안을 도입하였다. 개발된 해석법의 검증을 위해 실시된 일련의 과정을 통해 모델의 적용성을 일부 확인하였으며 향후 제한적인 실내실험결과에서 확장하여 실제 압밀문제에 대한 적용성 확인 등의 연구가 수행되어야 할 것으로 판단하고 있다.
신뢰성 있는 채널 모델은 다양한 데이터 검출 알고리즘의 개발과 성능 평가에 중요한 척도가 되므로 정확한 모델링이 요구된다. 본 논문에서는 Super-RENS (Super-Resolution Near-field Structure) 시스템의 비선형 모델링을 위해 정규 구간선형 모델 (canonical piecewise-linear; PWL)과 2차 볼테라 (second-order Volterra) 모델을 적용하고자 한다. 또한 이를 바탕으로 비선형 심볼간 간섭 (Inter-Symbol Interference; ISI)을 제거하기 위해 새로운 비선형 등화기를 제안한다. Super-RENS 디스크로부터 획득한 RF 신호 샘플들을 사용하여 모의실험을 수행한 결과, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 정규 구간선형 모델과 2차 볼테라 모델이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인하였고 제안된 비선형 등화기의 성능은 비트오율 측면에서 등화기가 없는 경우보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 기술자를 이용한 매칭 방법을 개선하여 고해상도영상에서 보다 많은 매칭쌍(tie points)을 추출함으로써 고해상도영상 자동기하보정의 결과향상을 목적으로 한다. 이를 위해 기준(reference)영상과 대상(sensed)영상의 특징점(interest points)간의 위치관계를 추가적으로 이용하여 매칭쌍을 추출하였다. SIFT 기술자를 이용하여 어핀(affine)변환계수를 추정한 후, 이를 통해 대상영상의 특징점 좌표를 기준영상 좌표체계로 변환하였다. 변환된 대상영상의 특징점과 기준영상의 특징점간의 공간거리(spatial distance)정보를 이용하여 최종적으로 매칭쌍을 추출하였다. 추출된 매칭쌍으로 piecewise linear function을 구성하여 고해상도 영상간 자동기하보정을 수행하였다. 제안한 기법을 통하여, 기존 SIFT 기법에 의해 추출한 결과에 비해 영상 전역에 걸쳐 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었다.
랜덤하중 하에서의 구분적선형시스템이 갖는 노이즈의 영향으로 인해 그 특성이 많이 감소되거나 소멸된 응답거동으로부터 chaos거동을 검출하는 방법을 개발, 분석하였다. 해양에서 구조물이 받는 파력은 결정론적이 아닌 추계론적이다. 바람, 파도 그리고 조류 등에 의한 파력은 유한도의 랜던성을 갖으며, 이러한 파력은 지배적인 조화가진하중과 정규 백색노이즈를 더함으로써 표현할 수 있다. 외적 동요를 받는 시스템의 응답거동은 그 거동이 방해를 받으며, 이로 인해 chaos응답거동을 확인하기가 어려우며, 그 거동의 특성이 일반적인 랜덤거동과 다를 바가 없다. 이러한 경우, 평균 포인케어맵을 이용하여 랜덤노이즈에 의해 발견되지 않는 chaos응답거동을 식별할 수 있다. 본 연구에서는 직접수치시뮬레이션상에서 이러한 평균 포인케어맵을 만드는 방법을 개발하였으며, 얻어진 평균 포인케어맵의 적용범위에 대하여 분석하였다. 평균 포인케어맵은 노이즈가 포함된 조화가진하중을 받는 시스템의 chaos응답거동을 확인하는데 있어서 노이즈의 강도가 높을 때 일반적인 포인케어맵만으로는 놓칠 수 있는 chaos응답거동을 성공적으로 확인할 수 있음을 알아내었다. 또한 시스템의 응답거동에서 chaos의 특성이 완전히 사라지는 노이즈의 강도를 얻을 수 있음도 알아내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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