Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.201-209
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2013
For censored regression, it is often the case that some input variables are not important, while some input variables are more important than others. We propose a novel algorithm for selecting such important input variables for censored kernel regression, which is based on the penalized regression with the weighted quadratic loss function for the censored data, where the weight is computed from the empirical survival function of the censoring variable. We employ the weighted version of ANOVA decomposition kernels to choose optimal subset of important input variables. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed variable selection method.
Subnormality of bounded weighted composition operators on $L^2({\Sigma})$ of the form $Wf=uf{\circ}T$, where T is a nonsingular measurable transformation on the underlying space X of a ${\sigma}$-finite measure space (X, ${\Sigma}$, ${\mu}$) and u is a weight function on X; is studied. The standard moment sequence characterizations of subnormality of weighted composition operators are given. It is shown that weighted composition operators are subnormal if and only if $\{J_n(x)\}^{+{\infty}}_{n=0}$ is a moment sequence for almost every $x{{\in}}X$, where $J_n=h_nE_n({\mid}u{\mid}^2){\circ}T^{-n}$, $h_n=d{\mu}{\circ}T^{-n}/d{\mu}$ and $E_n$ is the conditional expectation operator with respect to $T^{-n}{\Sigma}$.
Rahman, Mohammad S.;Islam, Mohammad S.;Do, Jeongyun;Kim, Dookie
Structural Engineering and Mechanics
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제63권3호
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pp.303-315
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2017
This paper presents a review on getting a Weighted Multi-Objective Optimization (WMO) of Tuned Mass Damper (TMD) parameters based on Response Surface Methodology (RSM) coupled central composite design and Weighted Desirability Function (WDF) to attenuate the earthquake vibration of a jacket supported Offshore Wind Turbine (OWT). To optimize the parameters (stiffness and damping coefficient) of damper, the frequency ratio and damping ratio were considered as a design variable and the top displacement and frequency response were considered as objective functions. The optimization has been carried out under only El Centro earthquake results and after obtained the optimal parameters, more two earthquakes (California and Northridge) has been performed to investigate the performance of optimal damper. The obtained results also compared with the different conventional TMD's designed by Den Hartog's, Sadek et al.'s and Warburton's method. From the results, it was found that the optimal TMD based on RSM shows better response than the conventional damper. It is concluded that the proposed response model offers an efficient approach regarding the TMD optimization.
대부분 소프트웨어 규모 추정 기법들은 사용자에게 제공될 기능에 기반을 두고 있으며, 기능에 대한 점수를 부여하는 과정에서 복잡도를 함께 고려하고 있다. 완전기능점수 기법은 데이터 처리, 실시간 시스템과 알고리즘 소프트웨어 등 광범위한 분야에 적용되는 장점을 갖고 있는 반면에 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 부여하지 않는 단점도 갖고 있다. 본 논문은 신규로 개발되는 프로젝트와 유지보수 프로젝트들에 적용되는 완전기능점수 계산 방법에 각기능 요소들에 대한 복잡도를 고려하여 소프트웨어 규모를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 기능 점수 기반으로 실측된 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 검증한 결과, 소프트웨어의 규모 추정에 사용되는 속성들인 기능 요소들에 다른 가중치를 적용하였을 경우 보다 좋은 규모 추정이 가능하였다.
In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.
본 논문에서는 12개의 방향성 $5\times{5}$ 그라디언트 마스크를 서명영상에 적용하여 추출한 밀도함수와 가중치 평균퍼지 분류기를 사용하여 오프라인 서명 검증기법을 연구하였다. Nevatia-Babu 그라디언트 마스크에 근간을 두고 추출한 12방향에 대한 밀도함수는 서명영상의 전체적인 형태와 연관이 있어 본 연구의 특징벡터로 사용되었다. 가중치 평균 퍼지분류기의 판단기준이 되는 특징벡터들의 집합은 친필 서명샘플들에서만 추출되어 위조서명의 검출에 적용되었다. 본 논문의 실험결과는 제안된 시스템이 다양한 위조서명에 관한 어떤 사전지식이 없다할지라도 77% 이상의 높은 검증률로 서명영상의 진위여부를 가려낼 수 있음을 보였다.
다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 최적화하는 입력변수의 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 다중반응표면 최적화를 위해 제안된 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 구성요소인 제곱편차와 분산에 서로 다른 가중치를 부여하는 방법이다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여, 개별 반응변수의 WMSE를 구성한 후 이들의 가중합을 최소화하는 가중합 기반 WMSE 최소화법이 제안되었다. 그러나 가중합 기반법은 목적함수 공간에서 볼록하지 않은 구간이 있고 이 구간에서 가장 선호되는 해가 존재할 경우 이 해를 찾아내지 못한다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 가중합 기반법의 한계점을 극복하기 위하여 Tchebycheff Metric 기반 WMSE 최소화법을 제안하고자 한다.
We obtain a two variable generating function for the number of triangular partitions. Using this generating function, we study arithmetic properties of a certain weighted count of triangular partitions. Finally, we introduce a rank-type function for triangular partitions, which gives a combinatorial explanation for a triangular partition congruence.
Continuous time system deadbeat controller(CdbC) has been studied mainly since 1992 especially by Japan researchers. They suggested delay elements. These elements stem from the finite Laplace Transform which is the starting point in deadbeat control system design in continuous time system. Every transfer function is established by these elements. From some conditions such as internal model stability and peasibility of a CdbC controller. unknown polynomials or coefficients can be calculated. In this paper, optimal pole placement of the closed loop system is suggested. From this. a CdbC controller with lower order can be obtained which attains the same level of weighted sensitivity function's H$_{\infty}$ norm used as a measure of the robustness property as existing CdbCs.
In this article, we consider the uniqueness problem of the shift polynomials $f^n(z)(f^m(z)-1){\prod\limits_{j=1}^{s}}f(z+c_j)^{{\mu}_j}$ and $f^n(z)(f(z)-1)^m{\prod\limits_{j=1}^{s}}f(z+c_j)^{{\mu}_j}$, where f(z) is a transcendental entire function of finite order, cj (j = 1, 2, …, s) are distinct finite complex numbers and n(≥ 1), m(≥ 1), s and µj (j = 1, 2, …, s) are integers. With the concept of weakly weighted sharing and relaxed weighted sharing we obtain some results which extend and generalize some results due to P. Sahoo [Commun. Math. Stat. 3 (2015), 227-238].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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