Online or sequential learning is one of the most basic and powerful method to train neuron network, and it has been widely used in disease detection, weather prediction and other realistic classification problem. At present, there are many algorithms in this area, such as MRAN, GAP-RBFN, OS-ELM, SVM and SMC-RBF. Among them, SMC-RBF has the best performance; it has less number of hidden neurons, and best efficiency. However, all the existing algorithms use signal normal distribution as kernel function, which means the output of the kernel function is same at the different direction. In this paper, we use multi-variable normal distribution as kernel function, and derive EKF learning formulas for multi-variable normal distribution kernel function. From the result of the experience, we can deduct that the proposed method has better efficiency performance, and not sensitive to the data sequence.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.1
s.23
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pp.49-57
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2005
Construction labor productivity, which is the greatest source of variation in overall construction productivity, is the critical factor for determining the project performance in terms of time and cost, especially during scheduled overtime when extra time and cost are invested. The objective of this research is to select an appropriate type of probability distribution function representing the variability of daily labor productivity during overtime. Based on the results of statistical data analysis of labor performance during different weekly work hours, lognormal distribution is selected in order to take advantage of easiness of generating correlated random numbers. The selected lognormal distribution can be used for development of a simulation model in construction scheduling, cost analysis, and other applications areas where representation of the correlations between variables are essential.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.3
no.1
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pp.13-17
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2005
The link e daggregation between 10GbE switches requires an advanced framistribution method to be properly and efficiently applied. The fixed or dynamic frame distribution methods, formerly proposed, cannot fully utilize the aggregated links, where the receiving terminal only attaches to a pre-specified link among multiple physical links. A frame distribution method using padding is proposed for the link aggregation between 10GbE switches to solve this problem. We compared the performance of the proposed method with those of the static and dynamic frame distribution methods. As a result, the proposed method shows a better performance when the offered load is below 0.7 and the average length of the frames is longer than 954 bytes.
A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.
In this paper, we investigate the achievable sum rate and energy efficiency of downlink massive multiple-input multiple-output antenna systems with zero-forcing precoding, by taking into account the randomness of user locations. Specifically, we propose two types of non-uniform user distributions, namely, center-intensive user distribution and edge-intensive user distribution. Based on these user distributions, we derive novel tight lower and upper bounds on the average sum rate. In addition, the impact of user distributions on the optimal number of users maximizing the sum rate is characterized. Moreover, by adopting a realistic power consumption model which accounts for the transmit power, circuit power and signal processing power, the energy efficiency of the system is studied. In particular, closed-form solutions for the key system parameters, such as the number of antennas and the optimal transmit signal-to-noise ratio maximizing the energy efficiency, are obtained. The findings of the paper suggest that user distribution has a significant impact on the system performance: for instance, the highest average sum rate is achieved with the center-intensive user distribution, while the lowest average sum rate is obtained with the edge-intensive user distribution. Also, more users can be served with the center-intensive user distribution.
Low voltage direct current (LVDC) distribution system is a suitable techno-economic candidate which can create an innovative solution for distribution network development with respect to rural electrification. This research focuses on the use of LVDC distribution system to replace some of KEPCO's existing traditional medium voltage alternating current (MVAC) distribution network for rural electrification in South Korea. Considering the technical and economic risks and benefits involved in such project, a comparative techno-economic analysis on the LVDC and the MVAC distribution networks is conducted using economic assessment method such as the net present value (NPV) on a discounted cash flow (DCF) basis as well as the sensitivity analysis technique. Each would play a role in an economic performance indicator and a measure of uncertainty and risk involved in the project. In this work, a simulation model and a computational tool are concurrently developed and employed to aid the techno-economic analysis, evaluation, and estimation of the various systems efficiency and/or performance.
Kim, Ju-Hwan;Kim, Jung-Hyun;Lee, Doo-Jin;Woo, Hyung-Min;Bae, Cheol-Ho
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.864-868
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2008
Water transmission and distribution systems play a important role to deliver safe and clean water and are responsible for the most direct impacts of water utilities to customers. Although the performance of WDS(Water Distribution Systems) should be evaluated by a certain standards, interests has not been in WDS and developed due to invisible, hard-working and insufficient information in the evaluation process in Korea till now. The investigations and researches were carried out to develop software to assist the evaluation of WDS with respects to hydraulics, water quality and structural analysis methods. The methodologies have been developed which can be used to estimate the performance to water distribution network and software are implemented by the process. Developed systems are consisted with database, analysis techniques, simulation models, decision support systems and other tools. The concepts and functions are introduced in this paper and the performance index are discussed for accurate assessment of water distribution systems.
The Automobile Industry is an end product, which is manufactured by more than 20,000 component parts and measure international competitiveness and technology of a country. It is basic industry leading national economy. The purpose of the present paper is to study The Effects of Customer Satisfaction of Automobile Distribution System on Corporate Financial Performance. The empirical analysis is as follows. First, the result of the difference between Distribution System and Customer Satisfaction shows similar differences with among confidence index, customer loyalty, oral publicity and wills of repeat purchasing. Second, the result of the difference between Customer Satisfaction and Corporate Financial Performance shows similar differences with among safety ratio, growth ratio, activity ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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