In this paper, the symmetric accelerated overrelaxation (SAOR) method for solving $n{\times}n$ fuzzy linear system is discussed, then the convergence theorems in the special cases where matrix S in augmented system SX = Y is H-matrices or consistently ordered matrices and or symmetric positive definite matrices are also given out. Numerical examples are presented to illustrate the theory.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2736-2754
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2015
Android dominates the mobile operating system market, which stimulates the rapid spread of mobile malware. It is quite challenging to detect mobile malware. System call sequence analysis is widely used to identify malware. However, the malware detection accuracy of existing approaches is not satisfactory since they do not consider correlation of system calls in the sequence. In this paper, we propose a new scheme called Artificial Neural Networks (ANNs) on Co-occurrence Matrices Droid (ANNCMDroid), using co-occurrence matrices to mine correlation of system calls. Our key observation is that correlation of system calls is significantly different between malware and benign software, which can be accurately expressed by co-occurrence matrices, and ANNs can effectively identify anomaly in the co-occurrence matrices. Thus at first we calculate co-occurrence matrices from the system call sequences and then convert them into vectors. Finally, these vectors are fed into ANN to detect malware. We demonstrate the effectiveness of ANNCMDroid by real experiments. Experimental results show that only 4 applications among 594 evaluated benign applications are falsely detected as malware, and only 18 applications among 614 evaluated malicious applications are not detected. As a result, ANNCMDroid achieved an F-Score of 0.981878, which is much higher than other methods.
This paper deals with space Beltrami system with three characteristic matrices in even dimensions, which can be regarded as a generalization of space Beltrami system with one and two characteristic matrices. It is transformed into a nonhomogeneous $p$-harmonic equation $d^*A(x,df^I)=d^*B(x,Df)$ by using the technique of out differential forms and exterior algebra of matrices. In the process, we only use the uniformly elliptic condition with respect to the characteristic matrices. The Lipschitz type condition, the monotonicity condition and the homogeneous condition of the operator A and the controlled growth condition of the operator B are derived.
This paper presents a new method for finding the Block Pulse series coefficients, deriving the Block Pulse integration operational matrices and generalizing the integration operational matrices which are necessary for the control fields using the Block Pulse functions. In order to apply the Block Pulse function technique to the problems of state estimation or parameter identification more efficiently, it is necessary to find the more exact value of the Block Pulse series coefficients and integral operational matrices. This paper presents the method for improving the accuracy of the Block Pulse series coefficients and derives generalized integration operational matrix and applied the matrix to the analysis of linear time-invariant system.
Kotsireas, Ilias S.;Koukouvinos, Christos;Simos, Dimitris E.
Journal of applied mathematics & informatics
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제29권5_6호
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pp.1571-1581
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2011
In this paper, we construct inequivalent Hadamard matrices based on several new and old full orthogonal designs, using circulant and symmetric block matrices. Not all orthogonal designs produce inequivalent Hadamard matrices, because the corresponding systems of equations do not possess solutions. The systems of equations arising when we search for inequivalent Hadamard matrices from full orthogonal designs using circulant and symmetric block matrices, can be concisely described using the periodic autocorrelation function of the generators of the block matrices. We use Maple, Magma, C and Unix tools to find many new inequivalent Hadamard matrices.
There exist several forms of transfer function descriptions for multivariable LTI systems. We treat transfer function matrix with characteristic polynomial as its common denominator named Characteristic Transfer-function Matrices (CTM). First, we clarify necessary and sufficient conditions of CTM, then, we show some related lemmas. These interpretations not only offer deeper explanations but they also provide ways for calculations of all possible transfer matrices, system zeros, and inverse polynomial matrices.
우리나라 고속도로 총 연장 1,899km 가운데 74개 영업소 구간 1.046km가 폐쇄시 요금체계방식에 의해 매일 영업소간 O-D가 산출되고 있다. 그러나 이러한 O-D는 통행의 기·종점인 교통죤간의 O-D가 아니고 영업소간 O-D인 관계로 그 자료의 정확성에도 불구하고 고속도고 교통분석이나 교통수요예측 등에 거의 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이런 상황에서 정확한 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정할 수 있다면 고속도로 교통운영분석을 효율적으로 수행할 수 있을뿐만 아니라 기존의 4단계 교통수요예측에 의해 추정되는 것보다 정확한 고속도로 O-D를 얻을 수 있고 국도 등을 포함한 전국 지역간 O-D추정도 가능한 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 영업소간 O-D를 이용하여 교통죤간 O-D를 추정하는 모형을 구축하고자 수행되었다. 본 모형에 의해 산정된 교통죤간 O-D 배정결과 고속도로 폐쇄식구간 전구간에 걸쳐 실제 교통량과 17.9%의 오차가 발생되는 것으로 분석되어 본 모형을 이용할 경우 기존 방법들보다 더 정확한 고속도로 이용차량에 대한 교통죤간 O-D 산정이 가능하리라 생각된다.
Finite element models of dynamic systems can be updated in two stages. In the first stage, mass and stiffness matrices are updated neglecting damping, and in the second stage, damping matrices are estimated with the mass and stiffness matrices fixed. Three methods to estimate damping matrices for this purpose are proposed in this paper. The methods include one for proportional damping systems and two for non-proportional damping systems. Method 1 utilizes orthogonality of normal modes and estimates damping matrices using the modal parameters extracted from the measured responses. Method 2 estimates damping matrices from impedance matrices which are the inverse of FRF matrices. Method 3 estimates damping using the equation which relates a damping matrix to the difference between the analytical and measured FRFs. The characteristics of the three methods are investigated by applying them to simulated discrete system data and experimental cantilever beam data.
Finite element models of dynamic systems can be updated in two stages. In the first stage, mass and stiffness matrices are updated neglecting damping. In the second stage, a damping matrix is estimated with the mass and stiffness matrices fixed. Methods to estimate a damping matrix for this purpose are proposed in this paper. For a system with proportional damping, a damping matrix is estimated using the modal parameters extracted from the measured responses and the modal matrix calculated from the mass and stiffness matrices from the first stage. For a system with non-proportional damping, a damping matrix is estimated from the impedance matrix which is the inverse of the FRF matrix. Only one low or one column of the FRF matrix is measured, and the remaining FRFs are synthesized to obtain a full FRF matrix. This procedure to obtain a full FRF matrix saves time and effort to measure FRFs.
The ring of invariants of two 2 by 2 matrices C(2, 2) is a polynomial ring with 5 variables [1]. In this paper we find the system of parameters of C(3, 2) by Groebner bases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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