In the problem of estimating estimable functions in classification linear models, we propose a method of obtaining least squares estimators of estimable functions. This method is based on the hierarchical Bayesian approach for estimating a vector of unknown parameters. Also, we verify that estimators obtained by our method are identical to least squares estimators of estimable functions obtained by using either generalized inverses or full rank reparametrization of the models. Some examples are given which illustrate our results.
The theory with hierarchical warping functions had been used to analyze composite thin-walled structure, laminated beam and had good results. In the present paper, a series of hierarchical warping functions are developed to analyze the cylindrical bending problems of composite lamina. These warping functions which refine through-the-thickness variation of displacements were composed of basic and corrective functions by taking into account of anisotropic, material discontinues, and transverse shear and normal strain. Then the hierarchical finite element method was used to form a numerical algorithm. The distribution of the displacements, in-plane stresses, transverse shear stresses and transverse normal stress for composite laminate were analyzed with the present model. The results show that the present model has precise mechanical response compared with the first deformation transverse theory and the corrective order affects the accuracy of result.
본 논문에서는 수신기에서 I/Q 위상 및 진폭 불균형을 갖는 계층적 MPSK(Hierarchical M-ary Phase Shift Keying) 신호에 대해 수치 적분이 필요 없는 정확하고 일반화된 closed-form 형태의 비트 오류 확률(Bit Error Probability) 표현을 유도한다. 새롭게 유도된 비트 오류 확률 표현은 간결한 형태의 일반화된 식으로 되어 있어 다양한 환경으로의 적용이 용이하다. 뿐만 아니라, 계층적 MPSK를 적용하는 많은 디지털 통신 시스템에서 복조시 발생할 수 있는 I/Q 불균형들에 의한 시스템 성능 변화에 대하여 정확한 이론적 성능 기준을 제공할 것으로 기대된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.192-200
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2012
In order for humans and robots to interact in daily life, robots need to understand human speech and link it to their actions. This paper proposes a hierarchical behavior model for robot action control using natural language commands. The model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, uses a sentential cognitive system that includes multiple modules for perception, action, reasoning and memory. Human speech commands are translated to sentences with a natural language processor that are syntactically parsed. A semantic parsing procedure was applied to human speech by analyzing the verbs and phrases of the sentences and linking them to the cognitive information. The cognitive system performed according to the hierarchical behavior model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, which are implemented in the system. In the experiments, a possible episode, "Water the pot," was tested and its feasibility was evaluated.
Since product design strongly depends on the experience and ability of the designers, and a long lead time is required for the product design stage, introducing a support system related to this experience and ability is an effective technique to reduce the lead time. In this paper, an information system is developed to support the development of engineering mechanisms with the evaluation of the assembly process on the basis of the abstract functions required for new products. The developed system is based on a database system involving the following data structure: (1) a hierarchical structure related to information about the product functions, (2) the relationship between the parts and engineering functions and/or mechanisms of products, and (3) the relationship between the parts and manufacturing characteristics. The system stores the relationships between the product functions, structure of parts, and assembly characteristics. This information can then be interactively retrieved using the data structure described in (1), (2), and (3). A procedure for designing new products is proposed that involves using the information about existing products. This paper presents the characteristics of the proposed procedure and the developed information system. In addition, a case study of the redesign of a simple structured robot by using the proposed procedure is discussed.
A two dimensional hierarchical elements are investigated for a use on the incompressible flow computation. The construction of hierarchical elements are explained through the tensor product of 1-D hierarchical functions, and a systematic treatment of essential boundary values has been developed for the degrees of freedom corresponding to higher order terms. The numerical study for the poisson problem showed that the present scheme can increase the convergence and accuracy of finite element solutions, and can be more efficient than the standard first order with many elements. Also, for Stokes and cavity flow cases, solutions from hierarchical elements showed better resolutions and future promises for higher order solutions.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.749-754
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2015
This article presents Bayesian approach to regression splines with knots on a grid of equally spaced sample quantiles of the independent variables under functional measurement error model.We consider small area model by using penalized splines of non-linear pattern. Specifically, in a basis functions of the regression spline, we use radial basis functions. To fit the model and estimate parameters we suggest a hierarchical Bayesian framework using Markov Chain Monte Carlo methodology. Furthermore, we illustrate the method in an application data. We check the convergence by a potential scale reduction factor and we use the posterior predictive p-value and the mean logarithmic conditional predictive ordinate to compar models.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.19-30
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2003
Spatiotemporal statistical models are used for analyzing space-time data in many fields, such as environmental sciences, meteorology, geology, epidemiology, forestry, hydrology, fishery, and so on. It is well known that classical spatiotemporal process modeling requires the estimation of space-time variogram or covariance functions. In practice, the estimation of such variogram or covariance functions are computationally difficult and highly sensitive to data structures. We investigate a Bayesian hierarchical model which allows the specification of a more realistic series of conditional distributions instead of computationally difficult and less realistic joint covariance functions. The spatiotemporal model investigated in this study allows both spatial component and autoregressive temporal component. These two features overcome the inability of pure time series models to adequately predict changes in trends in individual sites.
본 논문은 $Ni-A{\ell}_2O_3$로 구성된 금속-세라믹 이종 입자복합재의 2차원 미세구조(microstructure) 생성과 미세구조 스케일(scale)에 따라 정의되는 계층적 모델들의 역학적 특성 분석에 관한 내용이다. 이종 입자복합재의 미세구조는 수학적인 MDF(random morphology description functions) 모델링기법을 복합재의 2차원 RVE(representative volume element) 영역에 적용하여 생성하였다. 그리고 미세구조 생성에 필요한 가우스 함수들의 개수에 따라 미세구조의 계층적 모델을 정의하였다. 한편 임의 미세구조 내 금속과 세라믹 입자가 차지하는 체적분율(volume fraction)은 RMDF 함수의 레벨을 조정함으로서 설정하였다. RMDF기법에 의한 미세구조들은 가우스 함수들의 개수가 일정할지라도 랜덤하게 생성된다. 이렇게 랜덤하게 생성되는 미세구조들을 2차원 보(beam) 모델에 적용하여 미세구조의 스케일에 따른 수직응력과 전단응력의 계층적 변동을 수치 해석적으로 고찰하였다. 또한, 균열해석을 통해 RMDF의 랜덤성과 가우스 함수들의 개수가 균열선단에서의 응력값에 미치는 영향을 고찰하였다.
This paper presents a method of hierarchical state estimation of the time-varying linear systems via Block-pulse function(BPF). When we estimate the state of the systems where noise is considered, it is very difficult to obtain the solutions because minimum error variance matrix having a form of matrix nonlinear differential equations is included in the filter gain calculation. Therefore, hierarchical approach is adapted to transpose matrix nonlinear differential equations to a sum of low order state space equation from and Block-pulse functions are used for solving each low order state space equation in the form of simple and recursive algebraic equation. We believe that presented methods are very attractive nd proper for state estimation of time-varying linear systems on account of its simplicity and computational convenience. (author). 13 refs., 10 figs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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