This study is concerned with the identification of fuzzy models. To address the optimization of fuzzy model, we proposed an improved space search evolutionary algorithm (ISSA) which is realized with the combination of space search algorithm and Gaussian mutation. The proposed ISSA is exploited here as the optimization vehicle for the design of fuzzy models. Considering the design of fuzzy models, we developed a hybrid identification method using information granulation and the ISSA. Information granules are treated as collections of objects (e.g. data) brought together by the criteria of proximity, similarity, or functionality. The overall hybrid identification comes in the form of two optimization mechanisms: structure identification and parameter identification. The structure identification is supported by the ISSA and C-Means while the parameter estimation is realized via the ISSA and weighted least square error method. A suite of comparative studies show that the proposed model leads to better performance in comparison with some existing models.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.1-12
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2006
Many software reliability growth models(SRGM) have been proposed since the software reliability issue was raised in 1972. The technology to estimate and grow the reliability of developing S/W to target value during testing phase were developed using them. Most of these propositions assumed the S/W debugging testing efforts be constant or even did not consider them. A few papers were presented as the software reliability evaluation considering the testing effort was important afterwards. The testing effort forms which have been presented by this kind of papers were exponential, Rayleigh, Weibull, or logistic functions, and one of these 4 types was used as a testing effort function depending on the S/W developing circumstances. I propose the methology to evaluate the SRGM using least square estimator and maximum likelihood estimator for those 4 functions, and then examine parameters applying actual data adopted from real field test of developing S/W.
This paper presents a discrete adaptive observer for MIMO system of an IM model in DQ reference model. The IM model in the stationary frame is discretized and it is transformed into the canonical observer form. The unknown parameter is choosen as rotor speed. The adaptive law for parameter adjustment is obtained as a set of recursive equations which are derived by utilizing an exponentially weighted normalized least-square method. The proposed adaptive observer converges rapidly and is also shown to track time-varying plant parameter quickly. Its effectiveness has been demonstrated by computer simulation.
As an extension of a previous work by the authors (Song and Esogbue, 2006), a new algorithm for automated modeling of nonstationary seasonal time series is presented in this paper. Issues relative to the methodology for building automatically seasonal time series models and periodic time series models are addressed. This is achieved by inspecting the trend, estimating the seasonality, determining the orders of the model, and estimating the parameters. As in our previous work, the major instruments used in the model identification process are correlograms of the modeling errors while the least square method is used for parameter estimation. We provide numerical illustrations of the performance of the new algorithms with respect to building both seasonal time series and periodic time series models. Additionally, we consider forecasting and exercise the models on some sample time series problems found in the literature as well as real life problems drawn from the retail industry. In each instance, the models are built automatically avoiding the necessity of any human intervention.
Source localization has developed in various fields of signal processing including radar, sonar, and wireless communication, etc. Source localization can be found by estimating the time difference of arrival between the each of sensors. Several methods like the NLS(Nonlinear Least Square) cost function have been proposed in order to improve the performance of time delay estimation. In this paper, we propose a clustering method using the four sensors with the same aperture as previous methods of using the three sensors. Clustering method can be improved the source localization performance by grouping similar estimated values. The performance of source localization using clustering method is evaluated by Monte Carlo simulation.
The existing methods for detection of fire smoke in a video easily lead to misjudgment of cloud, fog and moving distractors, such as a moving person, a moving vehicle and other non-smoke moving objects. Therefore, an algorithm for detection of fire smoke in a video based on wavelet energy slope fitting is proposed in this paper. The change in wavelet energy of the moving target foreground is used as the basis, and a time window of 40 continuous frames is set to fit the wavelet energy slope of the suspected area in every 20 frames, thus establishing a wavelet-energy-based smoke judgment criterion. The experimental data show that the algorithm described in this paper not only can detect smoke more quickly and more accurately, but also can effectively avoid the distraction of cloud, fog and moving object and prevent false alarm.
본 논문에서는 재귀최소자승법을 이용한 수퍼커패시터 뱅크의 실시간 커패시턴스 추정방법에 대해 서술하였으며, 커패시터의 수명은 초기용량에서 약 25%가 감소한 경우 수명을 다했다고 판단한다. 수명을 다한 커패시터를 사용할 경우 시스템의 성능과 안전을 보장할 수 없으므로 커패시터를 교체할 적절한 시기를 판단하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 재귀최소자승법으로 수퍼커패시터 뱅크의 커패시턴스를 측정할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
This paper proposes algorithm for the obstacle detection and classification using a single laser scanner. In a measurement data from a laser scanner, there exist points with large differential value called singular points, which can be used to obtain the boundary of an obstacle such that obstacle information can be analyzed. On the other hand, measurement data include a lot of measurement error, which makes it difficult to analyze the accurate obstacle information. To solve this problem, the least square estimation algorithm is used to obtain the accurate information using a single laser scanner, by compensation for the measurement error. This algorithm can be used for the effective obstacle avoidance of mobile robots, and the experimental results are included to demonstrate the effectiveness of the propose algorithm.
본 논문은 시변 파라미터를 갖는 직류 모터의 적응 제어를 위한 온라인 상태궤환 제어시스템을 구성한다. 모터의 전기자 저항은 공칭값에 대하여 가우시안 랜덤변수로 가정하고 온라인 최소자승 추정법을 이용하여 실시간으로 추정한다. 모터의 부하 토크 또한 시변 특성을 가지며 이런 시스템 환경의 변화에 대해서도 설정치를 잘 추종하는 특성을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기법의 타당성을 검증하며 기존의 상태궤환 제어기법과 비교분석하여 성능의 우수성을 입증한다.
Three-dimensional neutron flux and fluence of Kori Unit 3 were evaluated using the synthesis technique described in Regulatory Guide 1.190 for all reactor geometry. For this purpose DORT neutron transport calculations from Cycle 1 to Cycle 15 were performed using BUGLE-96 cross-section library. The calculated flux and fluence were validated by comparing the calculated reaction rates to the measurement data from the dosimetry sensor set of the $5^{th}$ surveillance capsule withdrawn at the end of cycle 15 of Kori Unit 3. And then the best estimation of the neutron exposures for the reactor vessel beltline region was performed using the least square evaluation. These results can be used in the assessment of the state of embrittlement of Kori Unit 3 pressure vessel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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