Instance based learning algorithm is the best known lazy learner and has been successfully used in many areas such as pattern analysis, medical analysis, bioinformatics and internet applications. However, its feature weighting scheme is too naive that many other extensions are proposed. Our version of IB3 named as eXtended IBL (XIBL) improves feature weighting scheme by backward stepwise regression and its distance function by VDM family that avoids overestimating discrete valued attributes. Also, XIBL adopts leave-one-out as its noise filtering scheme. Experiments with common artificial domains show that XIBL is better than the original IBL in terms of accuracy and noise tolerance. XIBL is applied to two important applications - intrusion detection and spam mail filtering and the results are promising.
The paper presents a generalized optimal active control algorithm for earthquake-resistant structures. The study included the weighting matrix configuration, stability, and time-delays for achieving control effectiveness and optimum solution. The sensitivity of various time-delays in the optimal solution is investigated for which the stability regions are determined. A simplified method for reducing the influence of time-delay on dynamic response is proposed. Numerical examples illustrate that the proposed optimal control algorithm is advantageous over others currently in vogue. Its feedback control law is independent of the time increment, and its weighting matrix can be flexibly selected and adjusted at any time during the operation of the control system. The examples also show that the weighting matrix based on pole placement approach is superior to other weighting matrix configurations for its self-adjustable control effectiveness. Using the time-delay correction method can significantly reduce the influence of time-delays on both structural response and required control force.
Typical meteorological data is fundamental to computer simulation introduced for environment-friendly architecture designs. Therefore, in order to improve accuracy of computer simulation, typical meteorological data should be established. By examining how to choose typical meteorological data, this study selected the optimized weight factor for TRY where weighting factor was not clearly set. As a result, the same weighting factor was applied to each climatic element and TRY data where the weight factor was applied could have the distribution very similar to measurement data. The weighting factor is considered to reflect geographical characteristics of Seoul and applied climatic elements.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권1호
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pp.77-94
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2006
Case-based Reasoning (CBR) is widely used in business and industry prediction. It is suitable to solve complex and unstructured business problems. Recently, the prediction accuracy of CBR has been enhanced by not only various machine learning algorithms such as genetic algorithms, relative weighting of Artificial Neural Network (ANN) input variable but also data mining technique such as feature selection, feature weighting, feature transformation, and instance selection As a result, CBR is even more widely used today in business area. In this study, we investigated the usefulness of the CBR method in forecasting success in implementing ERP systems. We used a CBR method based on the feature weighting technique to compare the performance of three different models : MDA (Multiple Discriminant Analysis), GECBR (GEneral CBR), FWCBR (CBR with Feature Weighting supported by Analytic Hierarchy Process). The study suggests that the FWCBR approach is a promising method for forecasting of successful ERP implementation in Small and Medium sized Enterprises.
Optimizing transient response for both tracking reference signals and disturbance rejection is determined by the poles and zeros of the transfer function. Thus, optimal pole assignment and how should weighting matrix for the performance index be chosen is very important to achieve optimum transient response. This paper focus its attention on the choosing and analysis of weighting matrix for optimum pole assignment. Optimum pole assignment is defined for linear time-invariant continuous systems.
현장조사를 통해 암반사면의 안정성을 평가하기 위해서 여러 연구자들에 의해 평가법이 제안되었다. 그러나 기존의 평가법들은 제안자의 주관적 판단에 의해 평가항목의 선정과 가중치가 달리 적용되고 있어 평가법에 따라 안정성 평가결과도 서로 상이하게 나타나고 있다. 따라서 각 평가항목에 대한 가중치의 객관성을 확보하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하여 안정성 평가법을 제안하였다.
OFDM에서 PAPR(peak-to-average power ratio) 저감에 효과적인 SPW(subblock phase weighting) 방법을 연구하였다. 이 방법은 OFDM 신호 블록을 여러 개의 하부 블록으로 나누고 하부 블록별로 위상을 적절히 조절하여 peak power를 낮추는 것이다. SPW는 하나의 IFFT로 구현할 수 있어 시스템의 복잡도를 낮출 수 있다. 인접, 인터리브드, 랜덤 subblock분할 방법을 적용하여 PAPR저감 성능을 분석하였다 랜덤 subblock분할 방법이 가장 우수한 PAPR 저감성능을 보인다. SPW에서 하부 블록의 수가 증가할수록 효과적인 PAPR 저감성능을 보이지만 반복 탐색 횟수가 증가하여 처리 시간이 길어진다. 본 논문에서는 새로이 상보 시퀀스 특성의 weighting factor조합을 임계치 기법과 혼합하여 사용하므로 처리시간 문제를 해결한다. weighting factor에 대 한 부가 정보를 fed forward 형태로 전송하므로 데이터를 복원할 수 있으며, BER 성능을 분석하였다.
In the multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) system, orthogonal random beamforming (ORBF) scheme is proposed to serve multiple users simultaneously in order to achieve the multi-user diversity gain. The opportunistic space-division multiple access system (OSDMA-S) scheme performs multiple weighting matrices during the training phase and chooses the best weighting matrix to be used to broadcast data during the transmitting phase. The OSDMA-S scheme works better than the original ORBF by decreasing the inter-user interference during the transmitting phase. To save more time in the training phase, a partly random multiple weighting matrices selection scheme is proposed in this paper. In our proposed scheme, the Base Station does not need to use several unitary matrices to broadcast pilot symbol. Actually, only one broadcasting operation is needed. Each subscriber generates several virtual equivalent channels with a set of pre-saved unitary matrices and the channel status information gained from the broadcasting operation. The signal-to-interference and noise ratio (SINR) of each beam in each virtual equivalent channel is calculated and fed back to the base station for the weighting matrix selection and multi-user scheduling. According to the theoretical analysis, the proposed scheme relatively expands the transmitting phase and reduces the interactive complexity between the Base Station and subscribers. The asymptotic analysis and the simulation results show that the proposed scheme improves the throughput performance of the multi-user MIMO system.
A three-step sextic simple-root finder is constructed with the use of weighting functions of derivative-to-derivative ratios. Their convergence and computational properties are investigated along with concrete numerical examples to verify the theoretical analysis.
For a weighting method to be practically valid, it should produce weights which coincide with the relative importance of attributes perceived by the decision maker. In this paper, 'bootstrapping' is used to compare the practical validities of five weighting methods frequently used; the rank order centroid method, the rank reciprocal method, the rank sum method, the entropic method, and the geometric mean method. Bootstrapping refers to the procedure where the analysts allow the decision maker to make careful judgements on a series of similar cases, then infer statistically what weights he was implicitly using to arrive at the particular ranking. The weights produced by bootstrapping can therefore be regarded as well reflecting the decision maker's perceived relative importances. Bootstrapping and the five weighting methods were applied to a job selection problem. The results showed that both the rank order centroid method and the rank reciprocal method had higher level of practical validity than the other three methods, though a large difference could not be found either in the resulting weights or in the corresponding solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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