Most of clustering algorithms data to degenerate rapidly on high dimensional spaces. Moreover, high dimensional data often contain a significant a significant of noise. which causes additional ineffectiveness of algorithms. Therefore it is necessary to develop algorithms adapted to the structure and characteristics of the high dimensional data. In this paper, we propose a clustering algorithms CLIP using the projection The CLIP is designed to overcome efficiency and/or effectiveness problems on high dimensional clustering and it is the is based on clustering on each one dimensional subspace but we use the incremental projection to recover high dimensional cluster and to reduce the computational cost significantly at time To evaluate the performance of CLIP we demonstrate is efficiency and effectiveness through a series of experiments on synthetic data sets.
In this paper we introduce a new class of operators which will be called the class of k-quasi-class A(s, t) operators. An operator $T{\in}B(H)$ is said to be k-quasi-class A(s, t) if $$T^{*k}(({\mid}T^*{\mid}^t{\mid}T{\mid}^{2s}{\mid}T^*{\mid}^t)^{\frac{1}{t+s}}-{\mid}T^*{\mid}^{2t})T^k{\geq}0$$, where s > 0, t > 0 and k is a natural number. We show that an algebraically k-quasi-class A(s, t) operator T is polaroid, has Bishop's property ${\beta}$ and we prove that Weyl type theorems for k-quasi-class A(s, t) operators. In particular, we prove that if $T^*$ is algebraically k-quasi-class A(s, t), then the generalized a-Weyl's theorem holds for T. Using these results we show that $T^*$ satisfies generalized the Weyl's theorem if and only if T satisfies the generalized Weyl's theorem if and only if T satisfies Weyl's theorem. We also examine the hyperinvariant subspace problem for k-quasi-class A(s, t) operators.
Han, Jeong Sam;Won, Boreum;Park, Woo-Sun;Ko, Jin Hwan
Structural Engineering and Mechanics
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v.57
no.5
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pp.921-936
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2016
In this study, a model order reduction technique is applied to solve the transient responses of submerged floating tunnel (SFT) from Mokpo to Jeju under seismic excitations. Because the SFT is a very long structure as well as a transient response analysis requires large amount of computational resources, the model order reduction is mandatory in the design stage of the SFT. Thus, we apply a model order reduction based on Krylov subspace to the simplified finite element model of the SFT. The responses of the reduced order model are compared with those of the full order model and also are verified by referring a previous work. In conclusion, the computational resources are dramatically reduced with an acceptable accuracy by using the model order reduction, which eventually is useful for designing the full-scale model of SFTs.
This paper describes effects of infill walls on behavior of RC frame with low strength, including numerical modeling, modal testing and finite-element model updating. For this purpose full scaled, one bay and one story RC frame is produced and tested for plane and brick in-filled conditions. Ambient-vibration testis applied to identify dynamic characteristics under natural excitations. Enhanced Frequency Domain Decomposition and Stochastic Subspace Identification methods are used to obtain experimental dynamic characteristics. A numerical modal analysis is performed on the developed two-dimensional finite element model of the frames using SAP2000 software to provide numerical frequencies and mode shapes. Dynamic characteristics obtained by numerical and experimental are compared with each other and finite element model of the frames are updated by changing some uncertain modeling parameters such as material properties and boundary conditions to reduce the differences between the results. At the end of the study, maximum differences in the natural frequencies are reduced on average from 34% to 9% and a good agreement is found between numerical and experimental dynamic characteristics after finite-element model updating. In addition, it is seen material properties are more effective parameters in the finite element model updating of plane frame. However, for brick in-filled frame changes in boundary conditions determine the model updating process.
Yankui, Zhang;Haiyun, Xu;Bin, Ba;Rong, Zong;Daming, Wang;Xiangzhi, Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2454-2468
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2019
The existing direct position determinations(DPD) for coherently distributed(CD) sources are mostly applicable for uniform linear array(ULA), which result in a low degree of freedom(DOF), and it is difficult for them to realize the effective positioning in underdetermined condition. In this paper, a novel DPD algorithm for coherently distributed sources based on compressed sensing with a moving nested array is present. In this algorithm, the nested array is introduced to DPD firstly, and a positioning model of signal moving station based on nested array is constructed. Owing to the features of coherently distributed sources, the cost function of compressed sensing is established based on vectorization. For the sake of convenience, unconstrained transformation and convex transformation of cost functions are carried out. Finally, the position coordinates of the distribution source signals are obtained according to the theory of optimization. At the same time, the complexity is analyzed, and the simulation results show that, in comparison with two-step positioning algorithms and subspace-based algorithms, the proposed algorithm effectively solves the positioning problem in underdetermined condition with the same physical element number.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.6
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pp.691-696
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2018
We propose an algorithm to update weight to use the mean square error method and mutual coupling matrix in a coherent channel. The algorithm proposed in this paper estimates the desired signal by using the updated weight. The updated weight is obtained by covariance matrix using mean square error and mutual coupling matrix. The MUSIC algorithm, which is direction of arrival estimation method, is mostly used in the desired signal estimation. The MUSIC algorithm has a good resolution because it uses subspace techniques. The proposed method estimates the desired signal by updating the weights using the mutual coupling matrix and mean square error method. Through simulation, we analyze the performance by comparing the classical MUSIC and the proposed algorithm in a coherent channel. In this case of the coherent channel for estimating at the three targets (-10o, 0o, 10o), the proposed algorithm estimates all the three targets (-10o, 0o, 10o). But the classical MUSIC algorithm estimates only one target (x, x, 10o). The simulation results indicate that the proposed method is superior to the classical MUSIC algorithm for desired signal estimation.
This paper presents a number of verification case studies for a recently developed sensitivity/uncertainty code package. The code package, ROMUSE (Reduced Order Modeling based Uncertainty/Sensitivity Estimator) is an effort to provide an analysis tool to be used in conjunction with reactor core simulators, in particular the Virtual Environment for Reactor Applications (VERA) core simulator. ROMUSE has been written in C++ and is currently capable of performing various types of parameter perturbations and associated sensitivity analysis, uncertainty quantification, surrogate model construction and subspace analysis. The current version 2.0 has the capability to interface with the Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications (DAKOTA) code, which gives ROMUSE access to the various algorithms implemented within DAKOTA, most importantly model calibration. The verification study is performed via two basic problems and two reactor physics models. The first problem is used to verify the ROMUSE single physics gradient-based range finding algorithm capability using an abstract quadratic model. The second problem is the Brusselator problem, which is a coupled problem representative of multi-physics problems. This problem is used to test the capability of constructing surrogates via ROMUSE-DAKOTA. Finally, light water reactor pin cell and sodium-cooled fast reactor fuel assembly problems are simulated via SCALE 6.1 to test ROMUSE capability for uncertainty quantification and sensitivity analysis purposes.
Al-shami, Tareq Mohammed;El-Shafei, Mohammed E.;Abo-Elhamayel, Mohammed
Korean Journal of Mathematics
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v.27
no.3
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pp.661-690
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2019
The soft compactness notion via soft topological spaces was first studied in [10,29]. In this work, soft semi-open sets are utilized to initiate seven new kinds of generalized soft semi-compactness, namely soft semi-$Lindel{\ddot{o}}fness$, almost (approximately, mildly) soft semi-compactness and almost (approximately, mildly) soft semi-$Lindel{\ddot{o}}fness$. The relationships among them are shown with the help of illustrative examples and the equivalent conditions of each one of them are investigated. Also, the behavior of these spaces under soft semi-irresolute maps are investigated. Furthermore, the enough conditions for the equivalence among the four sorts of soft semi-compact spaces and for the equivalence among the four sorts of soft semi-$Lindel{\ddot{o}}f$ spaces are explored. The relationships between enriched soft topological spaces and the initiated spaces are discussed in different cases. Finally, some properties which connect some of these spaces with some soft topological notions such as soft semi-connectedness, soft semi $T_2$-spaces and soft subspaces are obtained.
In this study, vibration characteristics of offshore wind turbine tower (WTT) with gravity-based foundation (GBF) are identified from dynamic responses under wave-induced excitations. The following approaches are implemented to achieve the objective. Firstly, the operational modal analysis methods such as frequency domain decomposition (FDD) and stochastic subspace identification (SSI) are selected to estimate modal parameters from output-only dynamic responses. Secondly, a GBF WTT model composed of superstructure, substructure and foundation is simulated as a case study by using a structural analysis program, MIDAS FEA. Thirdly, wave pressures acting on the WTT structure are established by nonlinear regular waves which are simulated from a computational fluid software, Flow 3D. Wave-induced acceleration responses of the target structure are analyzed by applying the simulated wave pressures to the GBF WTT model. Finally, modal parameters such as natural frequencies and mode shapes are estimated from the output-only acceleration responses and compared with the results from free vibration analysis. The effect of wave height and period on modal parameter extraction is also investigated for the mode identification of the GBF WTT.
This study develops a damage detection method based on neural networks. The performance of the method is numerically and experimentally verified using a three-story shear building model. The framework is mainly composed of two hierarchical stages to identify damage location and extent using artificial neural network (ANN). The normalized damage signature index, that is a normalized ratio of the changes in the natural frequency and mode shape caused by the damage, is used to identify the damage location. The modal parameters extracted from the numerically developed structure for multiple damage scenarios are used to train the ANN. The positive alarm from the first stage of damage detection activates the second stage of ANN to assess the damage extent. The difference in mode shape vectors between the intact and damaged structures is used to determine the extent of the related damage. The entire procedure is verified using laboratory experiments. The damage is artificially modeled by replacing the column element with a narrow section, and a stochastic subspace identification method is used to identify the modal parameters. The results verify that the proposed method can accurately detect the damage location and extent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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