In this paper, we consider the relationship between nonlinearity and correlation immunity of Boolean functions. In particular, we discuss the nonlinearity of correlation immune functions suggested by P. Camion et al. For the analysis of such functions, we present a simple method of generating the same set of functions, which makes it possible to construct correlation immune functions with controllable correlation immunity and nonlinearity. Also, we find a bound for the correlation immunity of functions having maximal nonlinearity.
In this paper, we consider Lebesgue-type theorems in non-additive measure theory and then investigate interval-valued Choquet integrals and interval-valued fuzzy integral with respect to a additive monotone set function. Furthermore, we discuss the equivalence among the Lebesgue's theorems, the monotone convergence theorems of interval-valued fuzzy integrals with respect to a monotone set function and find some sufficient condition that the monotone convergence theorem of interval-valued Choquet integrals with respect to a monotone set function holds.
In this paper, we consider Lebesgue-type theorems in non-additive measure theory and then investigate interval valued Choquet integrals and interval-valued fuzzy integral with respect to a additive monotone set function. Furthermore, we discuss the equivalence among the Lebesgue's theorems, the monotone convergence theorems of interval-valued fuzzy integrals with respect to a monotone set function and find some sufficient condition that the monotone convergence theorem of interval-valued Choquet integrals with respect to a monotone set function holds.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1755-1777
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2022
The development of wireless communication technology has led to the underutilization of radio spectra. To address this limitation, an intelligent cognitive radio network was developed. Specific emitter identification (SEI) is a key technology in this network. However, in realistic non-cooperative scenarios, the system may detect signal classes beyond those in the training database, and only a few labeled signal samples are available for network training, both of which deteriorate identification performance. To overcome these challenges, a meta-learning-based open-set identification system is proposed for SEI. First, the received signals were pre-processed using bi-spectral analysis and a Radon transform to obtain signal representation vectors, which were then fed into an open-set SEI network. This network consisted of a deep feature extractor and an intrinsic feature memorizer that can detect signals of unknown classes and classify signals of different known classes. The training loss functions and the procedures of the open-set SEI network were then designed for parameter optimization. Considering the few-shot problems of open-set SEI, meta-training loss functions and meta-training procedures that require only a few labeled signal samples were further developed for open-set SEI network training. The experimental results demonstrate that this approach outperforms other state-of-the-art SEI methods in open-set scenarios. In addition, excellent open-set SEI performance was achieved using at least 50 training signal samples, and effective operation in low signal-to-noise ratio (SNR) environments was demonstrated.
변경의 Parameter를 제어 함으로써 임의의 조합논리함수를 이차원가변논리회로로 실현하는 일반적이고 조직적인 방법을 개발하였다. n변수-n출력 조합논리회로의 진리치표를 상태할당에 의해서 상태가의 변환으로 포착하여 이를 다치일변수 영리수수의 실현문제로 취급하였다. 이 다위일변수 함수집합이 정규결합연산에 환하여 반군을 이룬다는 사실에 착안하여 3개의 기저함수를 정의하고 이 기저함수에 의하여 임의의 다치일변수함수를 생성하는 기저함수렬의 조직적 구성법을 구하였다. 기저함수를 실현하는 기본회로를 단위회로의 일차원 배열로 구성하고 오직 하나의 기본회로만으로 3개의 기저함수외에도 몇개의 기저함수의 계열과 또 기저함수의 역함수를 실현하도록 하였다. 이 기본회로를 이차원으르 배열하고 변경의 parameter만을 적절히 설정 함으로써 임의의 조합논리회로를 실현하는 알고리즘을 구성하였다.
There is an ever-increasing demand for assessment of earthquake effects on transportation structures, emphasised by the crippling consequences of recent earthquakes hitting developed countries reliant on road transportation. In this work, vulnerability functions for RC bridges are derived analytically using advanced material characterisation, high quality earthquake records and adaptive inelastic dynamic analysis techniques. Four limit states are employed, all based on deformational quantities, in line with recent development of deformation-based seismic assessment. The analytically-derived vulnerability functions are then compared to a data set comprising observational damage data from the Northridge (California 1994) and Hyogo-ken Nanbu (Kobe 1995) earthquakes. The good agreement gives some confidence in the derived formulation that is recommended for use in seismic risk assessment. Furthermore, by varying the dimensions of the prototype bridge used in the study, and the span lengths supported by piers, three more bridges are obtained with different overstrength ratios (ratio of design-to-available base shear). The process of derivation of vulnerability functions is repeated and the ensuing relationships compared. The results point towards the feasibility of deriving scaling factors that may be used to obtain the set of vulnerability functions for a bridge with the knowledge of a 'generic' function and the overstrength ratio. It is demonstrated that this simple procedure gives satisfactory results for the case considered and may be used in the future to facilitate the process of deriving analytical vulnerability functions for classes of bridges once a generic relationship is established.
We introduce Lipschitz algebras of differentiable functions of a perfect compact plane set X and extend the definition to Lipschitz algebras of infinitely differentiable functions of X. Then we define the subalgebras generated by polynomials, rational functions, and analytic functions in some neighbourhood of X, and determine the maximal ideal spaces of some of these algebras. We investigate the polynomial and rational approximation problems on certain compact sets X.
In this article, we introduce the quasi strongly E-convex function and pseudo strongly E-convex function on strongly E-convex set which generalizes strongly E-convex function defined by Youness [10]. Some non trivial examples have been constructed that show the existence of these functions. Several interesting properties of these functions have been discussed. An important characterization and relationship of these functions have been established. Furthermore, a nonlinear programming problem for quasi strongly E-convex function has been discussed.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NNWFM)을 이용하여 Wisconsin breast cancer의 예측을 수행하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NNWFM는 자기적응적(self adaptive)가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이론 기반으로 예측을 수행한다. 신경망 구조의 중간 부분인 하이퍼박스(hyperbox)들은 n개의 대, 중, 소의 가중 퍼지소속함수 집합으로 구성되며, 학습 후 각 집합은 퍼지집합의 bounded sum을 사용하여 다시 하나의 가중 퍼지소속함수로 합성된다. n개의 특징입력(feature input)은 학습된 모든 하이퍼박스에 연결되어 예측 작업을 수행한다. NNWFM으로 추출된 2개의 퍼지규칙은 99.41%의 예측 인식율을 가지며 이는 퍼지규칙의 수와 인식율에 있어 현재 발표된 논문의 결과보다 우수함을 보여준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.107-114
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2022
The main purpose of this study is to substantiate the theoretical and methodological foundations of the organizational and economic mechanism of development of the agro-industrial complex in modern conditions. Organizational and economic mechanism is presented as a complex organizational structure of the system type, which is aimed at performing specific functions, the characteristic feature of which is the constant support of process changes without which the organizational and economic mechanism can not exist. There are four components of the agro-industrial complex, represented by agriculture and the national economy, which ensure its operation, including industry, processing of agricultural products, its storage and transportation, sale and repair and maintenance of agricultural machinery and more. It is proved that the organizational and economic mechanism of development of agro-industrial complex in modern conditions it is expedient to consider: from the point of view of system and process approaches; as a set of economic levers and organizational measures to influence the agro-industrial complex; constituent components of organizational influence on the development of the complex; a set of components, elements that are integrated into the system of economic relations of the subjects of the agro-industrial complex; a set of purposeful stimulators of agro-industrial complex development. The functions of the organizational component of the mechanism of agro-industrial complex include: redistributive, planning, interaction, control, integration and regulatory functions, the functions of the economic component include consumer, investment and innovation, social, incentive, monitoring functions of the mechanism. The symbiosis of the functions of organizational and economic components ensure the effectiveness of the organizational and economic mechanism of the organizational and economic mechanism through its functionalities as a whole.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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