KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6009-6027
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2019
Support vector machine (SVM) classifiers have been widely used for object detection. These methods usually locate the object by finding the region with maximal score in an image. With bag-of-features representation, the SVM score of an image region can be written as the sum of its inside feature-weights. As a result, the searching process can be executed efficiently by using strategies such as branch-and-bound. However, the feature-weight derived by optimizing region classification cannot really reveal the category knowledge of a feature-point, which could cause bad localization. In this paper, we represent a region in an image by a collection of local feature-points and determine the object by the region with the maximum posterior probability of belonging to the object class. Based on the Bayes' theorem and Naive-Bayes assumptions, the posterior probability is reformulated as the sum of feature-scores. The feature-score is manifested in the form of the logarithm of a probability ratio. Instead of estimating the numerator and denominator probabilities separately, we readily employ the density ratio estimation techniques directly, and overcome the above limitation. Experiments on a car dataset and PASCAL VOC 2007 dataset validated the effectiveness of our method compared to the baselines. In addition, the performance can be further improved by taking advantage of the recently developed deep convolutional neural network features.
In school mathematics, concepts of definite integral and integration by substitution have mathematical connection with introduction of probability density function, expectation of continuous random variable, and standardization of normal distribution. However, we have difficulty in finding mathematical connection between integration and continuous probability distribution in the curriculum manual, 13 kinds of 'Basic Calculus and Statistics' and 10 kinds of 'Integration and Statistics' authorized textbooks, and activity books applied to the revised curriculum. Therefore, the purpose of this study is to provide a teaching method connected with mathematical concepts of integral in regard to three concepts in continuous probability distribution chapter-introduction of probability density function, expectation of continuous random variable, and standardization of normal distribution. To find mathematical connection between these three concepts and integral, we analyze a survey of student, the revised curriculum manual, authorized textbooks, and activity books as well as 13 domestic and 22 international statistics (or probability) books. Developed teaching method was applied to actual classes after discussion with a professional group. Through these steps, we propose the result by making suggestions to revise curriculum or change the contents of textbook.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1171-1177
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2007
We consider estimation of the right-tail probability in a log-Laplace random variable, As we derive the density of ratio of two independent log-Laplace random variables, the k-th moment of the ratio is represented by a special mathematical function. and hence variance of the ratio can be represented by a psi-function.
In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability.
Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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한국통신학회 1987년도 춘계학술발표회 논문집
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pp.191-195
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1987
When a 160QAM receiver in the band of spread spectrum system is interfered with a pseudo-random frequency-hopp-ing signal the interference signal has the form of the pulse amplitude probability density function. Each interfrering pulse amplitude probability density function Each interfering pulse amplitude is dependent upon theprobability density function of hopping frequency and the selectivity characteristic of 16QAM system in this paper the error rate equation of a system performance has been derived in the above condition which are interfrerence form and impulsive noise environmensts. The results of system analysis show us that the system performance is de-graded by impulsive noise and interference power, which improved as the frequency hopping bandsidth increases whit respect to receiver bandwidth
In this paper, a random number generator for simulation of speech-waveform coders was designed. A random number generator having a desired probability density function and a desired power spectral density is discussed and experimental results are presented. The technique is based on Sondhi algorithm which consists of a linear filter and a memoryless nonlinearity. Several methods of obtaining memoryless nonlinearities for some typical continuous distributions are discussed. Sondhi algorithm is analyzed in the time domain using the diagonal expansion of the bivariate Gaussian probability density function. It is shown that the Sondhi algorithm gives satisfactory results when the memoryless nonlinearity is given in an antisymmetric form as in uniform, Cauchy, binary and gamma distribution. It is shown that the Sondhi algorithm does not perform well when the corresponding memoryless nonlinearity cannot be obtained analytically as in Student-t and F distributions, and when the memoryless nonlinearity can not be expressed in an antisymmetric form as in chi-squared and lognormal distributions.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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한국소음진동공학회 2003년도 추계학술대회논문집
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pp.47-55
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2003
This paper Presents active control algorithm using probability density function of structural energy. It is assumed that the structural energy under excitation has Rayleigh probability distribution. This assumption is based on the fact that Rayleigh distribution satisfies the condition that the structural energy is always positive and the occurrence probability of minimum energy is zero. The magnitude of control force is determined by the probability that the structural energy exceeds the specified target critical energy, and the sign of control force is determined by Lyapunov controller design method. Proposed control algorithm shows much reduction of peak responses under seismic excitation compared to LQR controller, and it can consider control force limit in the controller design. Also, chattering problem which sometimes occurs in Lyapunov controller can be avoided.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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제30권3호
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pp.295-303
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2012
Clarify wind energy productivity depends on three factors: the wind probability density function(PDF), the turbine's power curve, and the air density. The wind PDF gives the probability that a variable will take on the wind speed value. Wind shear refers to the change in wind speed with height above ground. The wind speed tends to increase with the height above ground. also, Wind PDF refers to the change with height above ground. Wind analysts typically use the Weibull distribution to characterize the breadth of the distribution of wind speeds. The Weibull distribution has the two-parameter: the scale factor c and the shape factor k. We can use a linear least squares algorithm(or Ln-least method) and moment method to fit a Weibull distribution to measured wind speed data which data was located same site and different height. In this study, find that the scale factor is related to the average wind speed than the shape factor. and also different types of terrain are characterized by different the scale factor slop with height above ground. The gross turbine power output (before accounting for losses) was caculated the power curve whose corresponding air density is closest to the air density. and air desity was choose two way. one is the pressure of the International Standard Atmosphere up to an elevation, the other is the measured air pressure and temperature to calculate the air density. and then each power output was compared.
De Domenico, Dario;Falsone, Giovanni;Laudani, Rossella
Structural Engineering and Mechanics
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제68권4호
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pp.423-442
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2018
In this paper, masonry infilled reinforced concrete (RC) frames are analyzed through a probabilistic approach. A macro-modeling technique, based on an equivalent diagonal pin-jointed strut, has been resorted to for modelling the stiffening contribution of the masonry panels. Since it is quite difficult to decide which mechanical characteristics to assume for the diagonal struts in such simplified model, the strut width is here considered as a random variable, whose stochastic characterization stems from a wide set of empirical expressions proposed in the literature. The stochastic analysis of the masonry infilled RC frame is conducted via the Probabilistic Transformation Method by employing a set of space transformation laws of random vectors to determine the probability density function (PDF) of the system response in a direct manner. The knowledge of the PDF of a set of response indicators, including displacements, bending moments, shear forces, interstory drifts, opens an interesting discussion about the influence of the uncertainty of the masonry infills and the resulting implications in a design process.
Performance analysis is very important to transmit the high quality information and to construct the optimal system for the minimze the noise from the channel of spread spectrum system. In this paper the error rate performance is analyzed with computer simulation in noncoherent frequency hopping M-qry frequency shift keying(FH/MFSk) systems with regard to thermal noise under the partial band jamming environments. AS a result, in case the thermal noise is disregarded, bit error probability of system in jamming fraction ρ and Eb/Nj(bit energy to jamming power density) is reduced with the increase of K and in worst case 32FSK system is better than 2FSK system by 3.23dB with the variatio of Eb/Nj. In case thermal noise is considered, bit error probability of system by 3.23dB with the variation of Eb/Nj. In case thermal noise is considered, bit error probability of system are reduced with the increase of K and Eb/No(bit energy to thermal noise density). Bit error probability in connection with worst case ρ is not largely influenced form over the 14dB to K=1 and 8dB to K=5 accordingly thermal noise disregarding. These results may be useful for avoiding the common vulnerabilities when the spread spectrum system is designed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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