• 제목/요약/키워드: Vector Sum

검색결과 258건 처리시간 0.032초

Multioutput LS-SVR based residual MCUSUM control chart for autocorrelated process

  • Hwang, Changha
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제27권2호
    • /
    • pp.523-530
    • /
    • 2016
  • Most classical control charts assume that processes are serially independent, and autocorrelation among variables makes them unreliable. To address this issue, a variety of statistical approaches has been employed to estimate the serial structure of the process. In this paper, we propose a multioutput least squares support vector regression and apply it to construct a residual multivariate cumulative sum control chart for detecting changes in the process mean vector. Numerical studies demonstrate that the proposed multioutput least squares support vector regression based control chart provides more satisfying results in detecting small shifts in the process mean vector.

4채널 환경에서 독립벡터분석 및 주파수대역 빔형성 알고리즘에 의한 혼합잡음제거 (Mixed Noise Cancellation by Independent Vector Analysis and Frequency Band Beamforming Algorithm in 4-channel Environments)

  • 최재승
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제14권5호
    • /
    • pp.811-816
    • /
    • 2019
  • 본 논문에서는 잡음이 포함된 4채널의 음원신호를 주파수 대역의 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 깨끗한 음성신호와 혼합잡음신호를 분리하는 기법을 먼저 제안한다. 제안한 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 분리된 음원신호를 주파수대역 지연합 빔형성기로부터 출력되는 신호와 독립벡터분석으로부터 분리된 출력신호 간의 상호 상관성을 이용하여 향상된 출력음성신호를 구한다. 본 실험에서는 백색잡음이 포함된 0dB, -5dB의 SNR의 입력 혼합잡음음성에 대하여, 본 논문에서 제안하고 있는 알고리즘이 주파수대역 지연합 빔형성기 알고리즘만을 사용하였을 때 보다 최대 10.90dB의 SNR 및 10.02dB의 Segmental SNR이 개선되었음을 확인하였다. 따라서 본 논문의 알고리즘 기법이 주파수대역 지연합 빔형성기와 비교하여 음성품질이 향상된 것을 실험 및 고찰을 통하여 확인할 수 있었다.

Sequential Confidence Set of the Mean Vector of a Multivariate Distribution

  • Kim, Sung Lai
    • 충청수학회지
    • /
    • 제5권1호
    • /
    • pp.87-97
    • /
    • 1992
  • Sequential procedure with ${\beta}$-protection for the mean vector ${\mu}(\theta)$ of a p(> 1)-variate multivariate distribution $P_{\theta}$, ${\theta}{\in}{\Theta}$, with covariance matrix ${\sum}(\theta)$ is considered when the only nuisance parameters is ${\sum}(\theta)$. We obtain a confidence set for ${\mu}(\theta)$ with coverage probability condition and ${\beta}$-protection at ${\mu}-{\delta}(\mu)$ for some imprecision function ${\delta}:\mathbb{R}^p{\rightarrow}\mathbb{R}^p$.

  • PDF

A Prediction Model of the Sum of Container Based on Combined BP Neural Network and SVM

  • Ding, Min-jie;Zhang, Shao-zhong;Zhong, Hai-dong;Wu, Yao-hui;Zhang, Liang-bin
    • Journal of Information Processing Systems
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.305-319
    • /
    • 2019
  • The prediction of the sum of container is very important in the field of container transport. Many influencing factors can affect the prediction results. These factors are usually composed of many variables, whose composition is often very complex. In this paper, we use gray relational analysis to set up a proper forecast index system for the prediction of the sum of containers in foreign trade. To address the issue of the low accuracy of the traditional prediction models and the problem of the difficulty of fully considering all the factors and other issues, this paper puts forward a prediction model which is combined with a back-propagation (BP) neural networks and the support vector machine (SVM). First, it gives the prediction with the data normalized by the BP neural network and generates a preliminary forecast data. Second, it employs SVM for the residual correction calculation for the results based on the preliminary data. The results of practical examples show that the overall relative error of the combined prediction model is no more than 1.5%, which is less than the relative error of the single prediction models. It is hoped that the research can provide a useful reference for the prediction of the sum of container and related studies.

3축 가속도 센서 데이터에 중력 방향 가중치를 사용한 낙상 인식 알고리듬 (Fall Recognition Algorithm Using Gravity-Weighted 3-Axis Accelerometer Data)

  • 김남호;유윤섭
    • 전자공학회논문지
    • /
    • 제50권6호
    • /
    • pp.254-259
    • /
    • 2013
  • 중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.

움직임 벡터 추정을 위한 새로운 빠른 알고리즘 (New Fast Algorithm for the Estimation of Motion Vectors)

  • 정수목
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
    • /
    • 제5권2호
    • /
    • pp.275-280
    • /
    • 2004
  • 본 논문에서는 움직임 벡터(motion vector)를 추정하는 새로운 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 블록 합 피라미드 알고리즘의 움직임 추정 정확도를 유지하면서 연산량을 감소시키기 위하여 Efficient Multilevel Successive Elimination Algorithm의 diamond mesh기법을 개선한 후, 탐색점에서의 MAD추정기법을 적용하여 블록 합 피라미드 알고리즘에 적용한 것이다. 실험을 통하여 제안된 기법이 블록 합 피라미드 알고리즘의 연산량을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.

  • PDF

가중최소제곱법에 의한 제1종 사영제곱합 (Type I projection sum of squares by weighted least squares)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.423-429
    • /
    • 2014
  • 본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.

유추를 통한 코사인정리의 일반화에 대한 연구 (A Study on a Generalization of the Law of Cosine Using Vector)

  • 한인기
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
    • /
    • 제21권1호
    • /
    • pp.51-64
    • /
    • 2007
  • 본 연구에서는 유추를 바탕으로 삼각형의 코사인정리를 n각형으로 일반화시키고, 이를 벡터를 이용하여 증명할 것이다. 이를 통해, 수학교과의 내용을 유추를 통해 확장하는 한 예를 제시할 것이며, 수학 영재 교육에서 수학적 사고(특히 일반화, 유추)를 계발 육성하기 위한 교수-학습 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

  • PDF