Due to the difficulties in numerical generation of random fields that satisfy not only the probabilistic distribution but the spectral characteristics as well. it is relatively hard to find an exact response variability of a structural response with a specific random field which has its features in the spatial and spectral domains. In this study. focusing on the fact that the random field assumes a constant over the domain under consideration when the correlation distance tends to infinity, a semi-theoretical solution of response variability is proposed for in-plane and plate bending structures. In this procedure, the probability density function is used directly resulting in a semi-exact solution for the random field in the state of random variable. It is particularly noteworthy that the proposed methodology provides response variability for virtually any type of probability density functions.
In this paper an active random noise control using adaptive learning rate neural networks is presented. The adaptive learning rate strategy increases the learning rate by a small constant if the current partial derivative of the objective function with respect to the weight and the exponential average of the previous derivatives have the same sign, otherwise the learning rate is decreased by a proportion of its value. The use of an adaptive learning rate attempts to keep the learning step size as large as possible without leading to oscillation. It is expected that a cost function minimize rapidly and training time is decreased. Numerical simulations and experiments of active random noise control with the transfer function of the error path will be performed, to validate the convergence properties of the adaptive learning rate Neural Networks. Control results show that adaptive learning rate Neural Networks control structure can outperform linear controllers and conventional neural network controller for the active random noise control.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.865-868
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1993
This paper describes a simple random signal generator employing by CMOS analog technology in current mode. The system is a nonlinear dynamical system described by a difference equation, such as x(t+1) = f(x(t)) , t = 0,1,2, ... , where f($.$) is a nonlinear function of x(f). The tent map is used as a nonlinear function to produce the random signals with the uniform distribution. The prototype is implemented by using transistor array devices fabricated in a mass product line. It can be easily realized on a chip. Uniform randomness of the signal is examined by the serial correlation test and the $\chi$2 test.
One of the primary goals of the simulation experiments is to understand the overall system behavior and to analyze the system, ultimately to optimize the system. Optimizing the system includes determining the optimum condition of the system parameters of interest. This paper is concerned with the simulation methodology for estimating the unknown objective function for the system of interest and optimizing the system with respect to the controllable factors. In the process of estimating the unknown objective function, which is assumed to be a second order spline function, we use common random numbers for different set of the controllable factors resulting in more accurate parameter estimation for the objective function. We will show some mathematical result for the benefit of using common random numbers.
For a stationary field $\{X_{\b{j}},\b{j}{\;}\in{\;}{\mathbb{Z}}^d_{+}\}$ of associated random variables with distribution function $F(x)\;=\;P(X_{\b{1}}\;{\leq}\;x)$ we study strong consistency and asymptotic normality of the empirical distribution function, which is proposed as an estimator for F(x). We also consider strong consistency and asymptotic normality of the empirical survival function by applying these results.
This paper deals with the performance comparison of a PSO algorithm inspired in the process of simulating the behavior pattern of the organisms. The PSO algorithm finds the optimal solution (fitness value) of the objective function based on a stochastic process. Generally, the stochastic process, a random function, is used with the expression related to the velocity included in the PSO algorithm. In this case, the random function of the normal distribution (Gaussian) or uniform distribution are mainly used as the random function in a PSO algorithm. However, in this paper, because the probability distribution which is various with 2 shape parameters can be expressed, the performance comparison of a PSO algorithm using the beta probability distribution function, that is a random function which has a high degree of freedom, is introduced. For performance comparison, 3 functions (Rastrigin, Rosenbrock, Schwefel) were selected among the benchmark Set. And the convergence property was compared and analyzed using PSO-FIW to find the optimal solution.
본 논문에서는 일반적으로 사용되는 fixed priority 방식과 round-robin 방식의 장점을 살리고 단점을 극복하기 위해 위 두 방식에 랜덤 함수 매니저를 결합하여 두 방식을 모두 사용할 수 있는 랜덤 함수 중재 방식을 제안하였다. Fixed priority 방식에서는 우선순위가 낮은 마스터의 스타베이션 현상이 발생하는 문제점을 가지고 있으며, round-robin 방식은 중요한 마스터에게 우선권을 줄 수 없는 단점이 있다. 그러나 제안한 랜덤 함수 중재 방식은 F-F:R-R의 비율을 사용자가 임의로 조정할 수 있어서 기존 중재방식의 문제점을 해결할 수 있었다. TLM 시뮬레이션 결과, 마스터의 버스점유율을 32%에서 16%로 사용자가 임의 조절이 가능했으며, 마스터의 스타베이션 현상도 방지할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.225-230
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1997
We, in this paper, propose an estimator of mean residual life function by using the residual survival function under random censoring and prove the uniform consistency and weak convergence result of this estimator. Also an example is illustrated by the real data.
시간과 공간에 따라 변화하는 난류성분의 변동풍하중을 받는 고층건물의 경량화 및 연성화 현상은 고유진동수와 감쇠비를 적게함으로서 동적으로 매우 불리한 진동문제을 발생하게 되어, 변동풍하중을 받는 도심의 고층건물에 대한 동적해석의 중요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 돌풍과 같이 짧은 시간동안에 통계적 성질이 변화하는 변동풍하중을 나타내기 위하여 정상불규칙 풍하중에 시간에 따라 변화하는 결정적함수(A(t) = 1-exp($-{\beta}t$))를 곱하여 나타냈고, 이러한 변동풍하중을 받는 고층건물에 대한 평균류방향의 동적변위응답해석은 진동이론으로부터 Time-dependent Response Spectral Density함수를 나타냈고, 진동함수를 포함하여 나타내는 Time-dependent Response Spectral Density의 진동수영역에 대한 적분의 해로부터 동적응답을 해석적으로 구하기 위하여 Contour적분에서 Cauchy의 적분정리와 잔유치 정리(residue theorem)에 의한 잔유치 적분으로부터 해석함수를 구했다. 해석 예에서 본 논문에서 구한 해석함수와 기존의 수치해석방법에 따른 결과를 비교 검토했고, 고층건물의 동적 특성에 따른 해석결과도 비교 검토했다.
본 논문은 Even-Mansour 암호에 대해 안전성 약화 없이 키 사이즈를 줄이는 방법에 대해 다룬다. Even과 Mansour는 랜덤 순열 모델에서 랜덤 순열 P와 두 개의 키를 이용하여 평문 M을 암호화하는 기법($C=k_2\bigoplus P(M\bigoplus k_1)$)을 제안하였다. ASIACRYPT 2004에서 Gentry와 Ramzen은 4 라운드의 Feistel 구조를 이용하여 Even-Mansour 모델의 랜덤 순열을 랜덤 함수로 대치한 새로운 모델을 제안하고 안전성을 증명하였다. 본 논문에서는 Gentry-Ramzen 모델에 필요한 키 사이를 반으로 줄이는 방법을 살펴보고 제안한 방법에 대한 안전성을 랜덤 함수 모델에서 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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