A filtering algorithm based on the decentralized moving average Kalman filter with uncertainties is proposed in this paper. The proposed filtering algorithm presented combines the Kalman filter with the moving average strategy. A decentralized fusion algorithm with the weighted sum structure is applied to the local moving average Kalman filters (LMAKFs) of different window lengths. The proposed algorithm has a parallel structure and allows parallel processing of observations. Hence, it is more reliable than the centralized algorithm when some sensors become faulty. Moreover, the choice of the moving average strategy makes the proposed algorithm robust against linear discrete-time dynamic model uncertainties. The derivation of the error cross-covariances between the LMAKFs is the key idea of studied. The application of the proposed decentralized fusion filter to dynamic systems within a multisensor environment demonstrates its high accuracy and computational efficiency.
Telecommunication networks include repeaters that serve to monitor the condition of each line within the network, and a center that dispatches repairmen to fix broken repeaters. In such a set-up, however, a problem arises : where is the most effective location for the center? First of all, we consider the network problem in which the nodes are the telephone offices and the arcs are the transmission lines. Here we deal with the center location problem in which the center must be located at a node and calls for service are assumed to occur on the arcs. This thesis proposes to prove that this problem can be transformed into a 1-median problem. Furthermore, the transformed problem will be proven to be equivalent to the center location problem that minimizes the sum of the distances weighted by the degrees of each node.
A heterogeneous VRP which considers various capacities, fixed and variable costs was suggested in this study. The transportation cost for vehicle is composed of its fixed and variable costs incurred proportionately to the travel distance. The main objective is to minimize the total sum of transportation costs. A mathematical programming model was suggested for this purpose and it gives an optimal solution by using OPL-STUDIO (ILOG CPLEX). A genetic algorithm which considers improvement of an initial solution, new fitness function with weighted cost and distance rates, and flexible mutation rate for escaping local solution was also suggested. The suggested algorithm was compared with the results of a tabu search and sweeping method by Taillard and Lee, respectively. The suggested algorithm gives better solutions rather than existing algorithms.
회귀계수 추정을 위해 잔차의 절대값의 합을 최소화하는 과정에서 회귀선이 어떤 점을 지난 다고 가정하였을 경우에는 $L_1$ 회귀계수는 표본 관측점과 주어진 점과의 기울기들의 가 중 중앙값으로 정의할 수 있음을 보였다. 그러므로 $L_1$ 방법은 회귀선이 통과하는 하나 의 최적점을 발견하는 것으로 간주될 수 있다.
Taguchi's robust design methodology has focused only on a single performance characteristic or response, but the quality of most products is seldom defined by a characteristic, and is rather the composite of a family of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The multiple performance characteristics problem is how to compromise the conflicts among the selected levels of the design parameters for each individual performance characteristic. In this paper, the modified desirability function using SN ratio which can be optimized by univariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the best balance among several different response variables is developed We reanalyze two existing case studies by the proposed method and compare these results with ones by the sum of SN ratios and the expected weighted loss.
This paper investigates the average run length (ARL) of a selectively moving average (S-MA) control chart. The S-U chart is designed to detect shifts in the process mean. The basic idea of the S-MA chart is to accumulate previous samples selectively in order to increase the sensitivity. The ARL of the S-MA chart was shown to be monotone decreasing with respect to the decision length in a previous research [3]. This paper derives the steady-state ARL in a closed-form and shows that the monotone property is resulted from head-start assumption. The steady-state ARL is shown to be a sum of head-start ARL and an additional term. The statistical design procedure for the S-MA chart is revised according to this result. Sensitivity study shorts that the steady-state ARL performance is still better than the CUSUM chart or the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) chart.
This research was designed to investigate biomechanical aspects of the evolution based on the hypothesis of dynamic cooperative interactions between the locomotion pattern and the body shape in the evolution of human bipedal walking The musculoskeletal model used in the computer simulation consisted of 12 rigid segments and 26 muscles. The nervous system was represented by 18 rhythmic pattern generators. The genetic algorithm was employed based on the natural selection theory to represent the evolutionary mechanism. Evolutionary strategy was assumed to minimize the cost function that is weighted sum of the energy consumption, the muscular fatigue and the load on the skeletal system. The simulation results showed that repeated manipulations of the genetic algorithm resulted in the change of body shape and locomotion pattern from those of chimpanzee to those of human. It was suggested that improving locomotive efficiency and the load on the musculoskeletal system are feasible factors driving the evolution of the human body shape and the bipedal locomotion pattern. The hypothetical evolution method employed in this study can be a new powerful tool for investigation of the evolution process.
Visual saliency detection is an important part in various vision-based applications. There are a myriad of techniques for saliency detection in color images. However, the number of methods for saliency detection in infrared images is inadequate. In this paper, we introduce a simple approach for pedestrian identification in infrared images using saliency. The input image is thresholded into several Boolean maps, an initial saliency map is then calculated as a weighted sum of created Boolean maps. The initial map is further refined by using thresholding, morphology operation, and Gaussian filter to produce the final, high-quality saliency map. The experiment showed that the proposed method produced high performance results when applied to real-life data.
According to the fast growth of information on the Internet, it is becoming increasingly difficult to find and organize useful information. To reduce information overload, it needs to exploit automatic text classification for handling enormous documents. Support Vector Machine (SVM) is a model that is calculated as a weighted sum of kernel function outputs. This paper describes a document classifier for web documents in the fields of Information Technology and uses SVM to learn a model, which is constructed from the training sets and its representative terms. The basic idea is to exploit the representative terms meaning distribution in coherent thematic texts of each category by simple statistics methods. Vector-space model is applied to represent documents in the categories by using feature selection scheme based on TFiDF. We apply a category factor which represents effects in category of any term to the feature selection. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.
Tchamna, Rodrigue;Qyyum, Muhammad Abdul;Zahoor, Muhammad;Kamga, Camille;Kwok, Ezra;Lee, Moonyong
Korean Journal of Chemical Engineering
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제36권3호
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pp.356-367
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2019
This work presents an advanced and systematic approach to analytically design the optimal parameters of a two parameter second-order internal model control (IMC) filter that satisfies operational constraints on the output process, the manipulated variable as well as rate of change of the manipulated variable, for a first-order plus dead time (FOPDT) process. The IMC parameters are designed to minimize a control objective function composed of the weighted sum of the error between the process variable and the set point, and the rate of change of the manipulated variable, and to satisfy the desired constraints. The feasible region of the constrained IMC control parameters was graphically analyzed, as the process parameters and the constraints varied. The resulting constrained IMC control parameters were also used to find the corresponding industrial proportional-integral controller parameters of a Smith predictor structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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