In this paper, we proposed an optimazation method using Genetic Algorithm for nonlinear system modeling. Fuzzy Neural Network(FNNs) was used as basic model of nonlinear system. FNNs was fused of Fuzzy Inference which has linguistic property and Neural Network which has learning ability and high tolerence level. This paper, We used FNNs which was proposed by Yamakawa. The FNNs was composed Simple Inference and Error Back Propagation Algorithm. To obtain optimal model, parameter of membership function, learning rate and momentum coefficient of FNNs are tuned using genetic algorithm. And we used simplex algorithm additionaly to overcome limit of genetic algorithm. For the purpose of evaluation of proposed method, we applied proposed method to traffic choice process and waste water treatment process, and then obtained more precise model than other previous optimization methods and objective model.
Software reliability growth models are used in testing stages of software development to model the error content and time intervals betwewn software failures. In this paper, using priors for the number of fault with the negative binomial distribution nd the error rate with gamma distribution, Bayesian inference and model selection method for Jelinski-Moranda and Goel-Okumoto and Schick-Wolverton models in software reliability. For model selection, we explored the sum of the relative error, Braun statistic and median variation. In Bayesian computation process, we could avoid the multiple integration by the use of Gibbs sampling, which is a kind of Markov Chain Monte Carolo method to compute the posterior distribution. Using simulated data, Bayesian inference and model selection is studied.
The classical HMM is defined by a parameter triple = (, A, B), where each parameter represents a collection of probability distributions: initial state, state transition and output distributions in order. This paper proposes a new stationary parameter e = (e1, e2, …, eN) where N is the number of states and et = P(|xt = i, y) for describing how an input pattern y ends in state xt = i at time t followed by nothing. It is often said that all is well that ends well. We argue here that all should end well. The paper sets the framework for the theory and presents an efficient inference and training algorithms based on dynamic programming and expectation-maximization. The proposed model is applicable to analyzing any sequential data with two or more finite segmental patterns are concatenated, each forming a context to its neighbors. Experiments on online Hangul handwriting characters have proven the effect of the proposed augmentation in terms of highly intuitive segmentation as well as recognition performance and 13.2% error rate reduction.
본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 다항식 네트워크 패턴 분류기(Polynomial Network Pattern Classifier; PNC)를 설계하고 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하여 PNC 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, FCM 클러스터링의 퍼지화 계수(fuzzification Coefficient)를 최적화한다. 제안된 PNC 구조는 FCM 클러스터링에 기반한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. PNC 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 제안된 PNC는 다항식 기반 구조의 퍼지 추론 특성으로 인해 출력 공간상에 비선형 판별 함수(nonlinear discernment function)가 생성되어 분류기로서의 성능을 높인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제6권3호
/
pp.801-812
/
1999
Change-point hazard rate models arise for example in applying "burn-in" techniques to screen defective items and in studing times until undesirable side effects occur in clinical trials. Sometimes in screening defectives it might be sensible to model two stages of burn-in. In a clinical trial there might be an initial hazard rate for a side effect which after a period of time changes to an intermediate hazard rate before settling into a long term hazard rate. In this paper we consider the multiple change points hazard rate model. The classical approach's asymptotics can be poor for the small to all moderate sample sizes often encountered in practice. We propose a Bayesian approach avoiding asymptotics to provide more reliable inference conditional only upon the data actually observed. The Bayesian models can be fitted using simulation methods. Model comparison is made using recently developed Bayesian model selection criteria. The above methodology is applied to a generated data and to a generated data and the Lawless(1982) failure times of electrical insulation.
최근 웨어러블 디바이스를 통한 다양한 개인 정보를 수집하고 이를 활용하는 분야가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 함께 일상 생활에서 착용하여 사용이 용이한 웨어러블 디바이스인 스마트워치를 통하여 심박 정보를 수집하고, 이를 위치 정보와 결합한 분석을 토대로 해당 위치에서의 감정 맞춤형 장소 추천이 가능한 어플리케이션을 개발한다. 이는 감정 추론 결과에 위치 정보를 추가함으로써 개인화서비스 제공 분야의 활용도를 높일 수 있으며, 부가적인 장치가 필요 없이 단지 스마트폰의 어플리케이션과 스마트워치의 사용으로 정보 수집과 분석이 이루어지므로 다양한 맞춤형 서비스 제공에 용이하게 활용될 수 있다.
감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.
Kwon, Oh-Kook;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae;L. S. Shieh
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
/
제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
/
pp.244-249
/
1998
In this paper, the hybrid state space self-tuning control technique Is studied within the framework of fuzzy systems and dual-rate sampling control theory. We show that fuzzy modeling techniques can be used to formulate chaotic dynamical systems. Then, we develop the hybrid state space self-tuning fuzzy control techniques with dual-rate sampling for digital control of chaotic systems. An equivalent fast-rate discrete-time state-space model of the continuous-time system is constructed by using fuzzy inference systems. To obtain the continuous-time optimal state feedback gains, the constructed discrete-time fuzzy system is converted into a continuous-time system. The developed optimal continuous-time control law is then convened into an equivalent slow-rate digital control law using the proposed digital redesign method. The proposed technique enables us to systematically and effective]y carry out framework for modeling and control of chaotic systems. The proposed method has been successfully applied for controlling the chaotic trajectories of Chua's circuit.
International Journal of Reliability and Applications
/
제13권2호
/
pp.91-104
/
2012
Sarhan and Kundu (2009) introduced a new distribution named as the generalized linear failure rate distribution. This distribution generalizes several well known distributions. The probability density function of the generalized linear failure rate distribution can be right skewed or unimodal and its hazard function can be increasing, decreasing or bathtub shaped. This distribution can be used quite effectively to analyze lifetime data in place of linear failure rate, generalized exponential and generalized Rayleigh distributions. In this paper, we apply the simulated annealing algorithm to obtain the maximum likelihood point estimates of the parameters of the generalized linear failure rate distribution. Simulated annealing algorithm can not only find the global optimum; it is also less likely to fail because it is a very robust algorithm. The estimators obtained using simulated annealing algorithm have been compared with the corresponding traditional maximum likelihood estimators for their risks.
International Journal of Reliability and Applications
/
제12권1호
/
pp.1-14
/
2011
This paper discusses the stochastic analysis and the statistical inference of a quadratic failure rate semi-Markov reliability model. Maximum likelihood procedure will be used to obtain the estimators of the parameters included in this reliability model. Based on the assumption that the lifetime and repair time of the system units are random variables with quadratic failure rate, the reliability function of this system is obtained. Also, the distribution of the first passage time of this system is derived. Many important special cases are discussed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.