Pointing to the design requirement of prestressed space grid structure being the target cable force, the pretension scheme decision analysis method is studied when there's great difference between structural actual state and the analytical model. Based on recursive formulation of cable forces, the simulative recursive system for pretension process is established from the systematic viewpoint, including four kinds of parameters, i.e., system initial value (structural initial state), system input value (tensioning control force scheme), system state parameters (influence matrix of cable forces), system output value (pretension accomplishment). The system controllability depends on the system state parameters. Based on cable force observation values, the influence matrix for system state parameters can be calculated, making the system controllable. Next, the pretension scheme decision method based on cable force observation values can be formed on the basis of iterative calculation for recursive system. In this way, the tensioning control force scheme that can meet the design requirement when next cyclic supplemental tension finished is obtained. Engineering example analysis results show that the proposed method in this paper can reduce a lot of cyclic tensioning work and meanwhile the design requirement can be met.
This paper proposes a MSHMM(Multi-Section Hidden Markov Model) recognition method based on Fuzzy Concept, as a method on the speech recognition of speaker-independent. In this recognition method, training data are divided into several section and multi-observation sequences given proper probabilities by fuzzy rule according to order of short distance from MSVQ codebook per each section are obtained. Thereafter, the HMM per each section using this multi-observation sequences is generated, and in case of recognition, a word that has the most highest probability is selected as a recognized word. In this paper, other experiments to compare with the results of these experiments are implemented by the various conventional recognition methods(DP, MSVQ, DMS, general HMM) under the same data. Through results of all-round experiment, it is proved that the proposed MSHMM based on fuzzy concept is superior to DP method, MSVQ method, DMS model and general HMM model in recognition rate and computational time, and does not decreases recognition rate as 92.91% in spite of increment of speaker number.
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems arc represented by fuzzy models since fuzzy logic systems arc universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
We revised the OTFTOOL which was developed in Five College Radio Astronomy Observatory (FCRAO) for the On-The-Fly (OTF) observation. Besides the improvement of data resampling function of conventional OTFTOOL, we added a new SELF referencing mode and data pre-reduction function. Since OTF observation data have a large redundancy, we can choose and use only good quality samples excluding bad samples. Sorting out the bad samples is based on the floating level, rms level, antenna trajectory, elevation, $T_{sys}$, and number of samples. And, spikes are also removed. Referencing method can be chosen between CLASSICAL mode in which the references are taken from the OFFs observation and ELLIPSOIDAL mode in which the references are taken from the inner source free region (this is named as SELF reference). Baseline is subtracted with the source free channel windows and the baseline order chosen by the user. Passing through these procedures, the raw OTF data will be an FITS datacube. The revised-OTFTOOL maximizes the advantages of OTF observation by sorting out the bad samples in the earliest stage. And the new self-referencing method, the ELLIPSOIDAL mode, is very powerful to reduce the data. Moreover since it is possible to see the datacube at once without moving them into other data reduction programs, it is very useful and convenient to check whether the data resampling works well or not. We expect that the revised-OTFTOOL can be applied to the facilities of the OTF observation like SRAO, NRAO, and FCRAO.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.5
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pp.523-533
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2020
This paper suggests three available methods for finding nonnegative estimates of variance components of the random effects in mixed models. The three proposed methods based on the concepts of projections are called projection method I, II, and III. Each method derives sums of squares uniquely based on its own method of projections. All the sums of squares in quadratic forms are calculated as the squared lengths of projections of an observation vector; therefore, there is discussion on the decomposition of the observation vector into the sum of orthogonal projections for establishing a projection model. The projection model in matrix form is constructed by ascertaining the orthogonal projections defined on vector subspaces. Nonnegative estimates are then obtained by the projection model where all the coefficient matrices of the effects in the model are orthogonal to each other. Each method provides its own system of linear equations in a different way for the estimation of variance components; however, the estimates are given as the same regardless of the methods, whichever is used. Hartley's synthesis is used as a method for finding the coefficients of variance components.
In this paper we present a clustering procedure based on the use of HMM in order to get multiple statistical models which can well absorb the variants of each speaker with different ways of saying words. The HMM-clustered models obtained from the developed technique are applied to the speaker independent isolated word recognition. The HMM clustering method splits off all observation sequences with poor likelihood scores which fall below threshold from the training set and create a new model out of the observation sequences in the new cluster. Clustering is iterated by classifying each observation sequence as belonging to the cluster whose model has the maximum likelihood score. If any clutter has changed from the previous iteration the model in that cluster is reestimated by using the Baum-Welch reestimation procedure. Therefore, this method is more efficient than the conventional template-based clustering technique due to the integration capability of the clustering procedure and the parameter estimation. Experimental data show that the HMM-based clustering procedure leads to $1.43\%$ performance improvements over the conventional template-based clustering method and $2.08\%$ improvements over the single HMM method for the case of recognition of the isolated korean digits.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.192-196
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2004
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.7
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pp.927-933
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2004
This paper proposes an alternative observation scheme, T-S fuzzy model based indirect adaptive fuzzy observer. Nonlinear systems are represented by fuzzy models since fuzzy logic systems are universal approximators. In order to estimate the unmeasurable states of a given nonlinear system, T-S fuzzy modeling method is applied to get the dynamics of an observation system. T-S fuzzy system uses the linear combination of the input state variables and the modeling applications of them to various kinds of nonlinear systems can be found. The adaptive fuzzy scheme estimates the parameters comprising the fuzzy model representing the observation system. The proposed indirect adaptive fuzzy observer based on T-S fuzzy model can cope with not only unknown states but also unknown parameters. In the process of deriving adaptive law, the Lyapunov theory and Lipchitz condition are used. To show the performance of the proposed observation method, it is applied to an inverted pendulum on a cart.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.30
no.1
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pp.13-26
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2010
The purpose of the study was to investigate the effect of observation knowledge generation based on a scientific observation strategy in 6th grade students. In this study, we selected the topics related to the observation in elementary science curricula and developed worksheets and guidelines such that subjects accomplished the systematic observation based on the method and strategy of the observation knowledge generation. Seventy-five 6thgraders, 38 for the experimental group and 37 for the control group, were chosen for this study. The experimental group was taught the science lessons with 14 sessions based on the generation of various scientific observation types, whereas the control group was provided with traditional lessons. Before and after the treatment, a candle-burning task was set for subjects to test the effect of the lessons of scientific observation knowledge generation. According to the results, subjects in the experimental group were more effective in the generation of various observations than subjects in the traditional one. The observation abilities of the experimental group was shown statistically to have a significantly higher performance in richness and the diversity. In addition, they showed higher scores in the scientific observation ability task than the control one. Therefore, the systematic lesson strategy in scientific observation is presumably effective to improve students' ability of scientific observation knowledge generation.
Purpose: Recent electrophysiological studies have shown that the sensorymotor cortex is activated during both actual action excuted by themselves and observation of action performed by other persons. Observation of action based on mirror neuron system can be used as a cognitive intervention to promote motor learning. The purpose of this study was to investigate the brain activity changes during action observation and action execution using EEG. Methods: Thirty healthy volunteers participated and were requested to perform hand action and to observe the video of hand action performed by another person. The EEG activity was evaluated by a method which segregated the time-locked for each condition. To compare the differences between action observation and execution, the Mu suppression and the relative band power were analysed. Results: The results showed significant mu suppression during the action observation and execution, but the differences between the two conditions were not observed. The relative band power showed a significant difference during the action observation and execution, but there were no differences between the two conditions. Conclusion: These results indicate that action execution and observation involve overlapping neural networks in the sensorymotor cortical areas, proposing positive changes on neurophysiology. We are expected to provide information related to the intervention of cognitive rehabilitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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