The design problem of optimal constant PIDM (proportional-integral-derivative and measurable variable) feedback controller for linear time-invariannt systems is investigated with the time-weighted quadratic performance index. Necessary conditions for an optimality of the controller are derived and an algorithm for computing the optimal feedback gain is presented. It is shown via example that the design mithod using the time-weighted quadratic performance index improves the transient responses of the closed-loop system.
An optimization problem minimizing n given time-weighted performance index for discrete-time linear multi-input systems is investigated for the prespecified closed-loop eigenvalues. Necessary conditions for an optimality of the controller that satisfies the specified closed-loop eigenvalues are derived. A computational algorithm solving the optimal constant feedback gain is presented and a numerical example is given to show the effect of a time-weighted performance index on the transient responses.
Recently, many researches have been conducted to automatically recognize license plates of vehicles and use the analyzed information to manage stolen vehicles and track the vehicle. However, such a system must eventually be investigated by people through direct monitoring. Therefore, in this paper, the system of tracking a vehicle is implemented by sharing the information analyzed by the vehicle image among cameras registered in the IoT environment to minimize the human intervention. The distance between cameras is indicated by the node and the weight value of the weighted-graph, and the eigenvector centrality is used to select the camera to search. It demonstrates efficiency by comparing the time between analyzing data using weighted graph searching algorithm and analyzing all data stored in databse. Finally, the path of the vehicle is indicated on the map using parsed json data.
In this paper the Local Weighted Regression LWR technique is applied to the estimation of aircrcraft parameters. The method consists In improving the Local Weighted Regression LWR technique by adding a data Retention-and-Deletion RD strategy. The improvement comes with reduced computational effort since the two techniques can share their main computational procedures. The purpose of the study was to establish if the proposed algorithm could provide fast and reliable real-time estimations, with accuracy comparable to other well-known off-line identification schemes. The algorithm was tested using specific parameter estimation maneuvers and flight data of the NASA F/A-18 HARV. The results were compared with both the estimation obtained from ...
This paper is proposed a Modified WLD (Weighted Levenshtein Distance) algorithm for processor desihn of code-string matching. A proposed MWLD (Modified Weighted Levenshtein Distance) algorithm is consist of 1-dimension bit-serial array processor to pattern matching using a Hamming Distance. The proposed processor is applied to recognition of character with real time input. The recognition rate of Hangul strokes is resulted to 98.65$\%$
Image processing steps are consist of image acquisition, preprocessing, region, segmentation and recognition. But image corrupted commonly by noise reduction methods, many filters were proposed like mean filter, median filter, weighted median filter, Cheikh filter, and Kyu-cheol lee filter as spatial noise reduction filtering. We propose a new edge detection algorithm so that we find out edge existence and nonexistence. In non-edge area, we selectively apply weighted median filter based upon using information of difference value between weighted median filter's value and center pixel's value. As a result, we finally prove a better performance of noise reduction by applying adaptive weighted median filter and improvement of processing time through using simple algorithm.
The energy conservation is one of the most important issues in recent years. Especially, the energy conservation through improved control strategies is one of the most highly possible area to be implemented in the near future. The energy conservation of the ice storage system can be accomplished through the improved control strategies. A real time building load prediction algorithm was developed. The expected highest and the lowest outdoor temperature of the next day were used to estimate the next day outdoor temperature profile. The measured dry bulb temperature and the measured building load were used to estimate system parameters by using the on-line weighted recursive least square method. The estimated hourly outdoor temperatures and the estimated hourly system parameters were used to predict the next day hourly building loads. In order to see the effectiveness of the building load prediction algorithm, two different types of building models were selected and analysed. The simulation results show less than 1% in error for the prediction of the next day building loads. Therefore, this algorithm may successfully be used for the development of improved control algorithms of the ice storage system.
It has been known that GMM (Gaussian Mixture Model) based speaker identification systems using ML (Maximum Likelihood) and WMR (Weighting Model Rank) demonstrate very high performances. However, such systems are not so effective under practical environments, in terms of real time processing, because of their high calculation costs. In this paper, we propose a new speaker-pruning algorithm that effectively reduces the calculation cost. In this algorithm, we select 20% of speaker models having higher likelihood with a part of input speech and apply MWMR (Modified Weighted Model Rank) to these selected speaker models to find out identified speaker. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we performed speaker identification experiments using TIMIT database. The proposed method shows more than 60% improvement of reduced processing time than the conventional GMM based system with no pruning, while maintaining the recognition accuracy.
본 논문에서는 WDRR(Weighted Deficit Round Robin) 기법을 토대로 군사 위성통신망의 QoS를 향상시키기 위한 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 동적 WDRR기법은 통신망 대기열의 패킷의 크기가 커지는 경우 지수이동평균을 이용, 적절한 추가 퀀텀을 부여하여 대기열의 패킷을 효율적으로 전송하는 방법이다. 제안된 알고리즘의 효용성을 증명하기 위해 OPNET Modeler를 이용하여 모의실험환경을 구축하고, 제안된 알고리즘의 신뢰성 및 실시간성을 분석하였다. 이를 통하여, 기존 군사용 위성통신망 스케줄링 기법에 사용되는 WRR(Weighted Round Robin), DRR(Deficit Round Robin), WDRR(Weighted Deficit Round Robin) 등을 비교 분석한 모의실험 결과를 통해 통신망 지연시간과 패킷 손실율에 관한 성능 향상을 보였다.
A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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