Pythagorean fuzzy sets (PFSs) are capable of modelling information with more uncertainties in decision-making problems. The essential feature of PFSs is that they are described by three parameters: membership function, non-membership function and hesitant margin, with the total of the squares of each parameter equal to one. The purpose of this article is to suggest some new similarity measures and weighted similarity measures for PFSs. Numerical computations have been carried out to validate our proposed measures. Applications of these measures have been applied to some real-life decision-making problems of pattern detection and medicinal investigations. Moreover, a descriptive illustration is employed to compare the results of the proposed measures with the existing analogous similarity measures to show their effectiveness.
The paper has been devoted to study the uniqueness problem of meromorphic function and its linear differential polynomial sharing two values. We have pointed out gaps in one of the theorem due to [1]. We have further extended the corrected form of Chen-Li-Li's result which in turn extend the an earlier result of [8] in a large extent. In fact, we have subtly use the notion of weighted sharing of values in this particular section of literature which was unexplored till now. A handful number of examples have been provided by us pertinent to different discussions. Specially we have given an example to show that one condition in a theorem can not be dropped.
본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.
In this study, we develope a revised model as well as application of decision problem under ambiguity based on the subjectively weighted linear utility medel. Bayes'rule is used when there are ambiguous probabilities on a decision problem and test information is available. A procedure for assessing the ambiguity aversion function is also presented. Decision problem of chemical corporation is used for an illustration of the application of the subjectively weighted linear utility model using Bayesian approach. We present the optimal decisiond using newly developed model. We also perform the sensitivity analysis to assure ourselves about the conclusion we obtianed on degree of ambiguity aversion due to characterize parameter of subjectively weighted linear utility model.
In this paper, the problem of adaptively identifying time-varying nonlinear systems is considered. For that purpose, the discrete time-varying Volterra series is employed as a system model, and the filtered weighted least squares (FWLS) algorithm, developed for adaptive identification of linear time-varying systems, is utilized for the adaptive identification of time-varying quadratic Volterra systems. To demonstrate the performance of the proposed approach, some simulation results are provided. Note that the FWLS algorithm, decomposing the conventional weighted basis function (WBF) algorithm into a cascade of two (i.e., estimation and filtering) procedures, leads to fast parameter tracking with low computational burden, and the proposed approach can be easily extended to the adaptive identification of time-varying higher-order Volterra systems.
Staggered dimples printed on opposite walls of an internal cooling channel are formulated numerically and optimized to enhance heat transfer performance. Nusselt number and friction factor based objectives are considered and a weighted average surrogate model is used to approximate the data generated by numerical simulation. The dimpled channel shape is defined by three geometric design variables, and the design point within design space are selected using Latin hypercube sampling. A weighted-sum method for multi-objective optimization is applied to integrate multiple objectives into a single objective. By the optimization, the objective function value is improved largely and heat transfer rate is increase much higher than pressure loss increase due to shape deformation. Channel with vertically non-symmetric optimum dimples is tested and found that the best appears if dimples on opposite wall are displaced by one quarter of dimple spacing.
In this paper we will consider the weighted composition operators W = $uC_{\tau}$ between $L^{p}$$(X,\sum,\mu$) spaces and Orlicz spaces $L^{\phi}$$(X,\sum,\mu$) generated by measurable and non-singular transformations $\tau$ from X into itself and measurable functions u on X. We characterize the functions u and transformations $\tau$ that induce weighted composition operators between $L^{p}$ -spaces by using some properties of conditional expectation operator, pair (u,${\gamma}$) and the measure space $(X,\sum,\mu$). Also, some other properties of these types of operators will be investigated.
For c > -1, let ${\nu}_c$ denote a weighted radial measure on ${\mathbb{C}}$ normalized so that ${\nu}_c(D)=1$. For $c_1,c_2>-1$ and $f{\in}L^1(D^2,\;{\nu}_{c_1}{\times}{\nu}_{c_2})$, we define the weighted Berezin transform $B_{c_1,c_2}f$ on $D^2$ by $$(B_{c_1,c_2})f(z,w)={\displaystyle{\smashmargin2{\int\nolimits_D}{\int\nolimits_D}}}f({\varphi}_z(x),\;{\varphi}_w(y))\;d{\nu}_{c_1}(x)d{\upsilon}_{c_2}(y)$$. This paper is about the space $M^p_{c_1,c_2}$ of function $f{\in}L^p(D^2,\;{\nu}_{c_1}{\times}{\nu}_{c_2})$ ) satisfying $B_{c_1,c_2}f=f$ for $1{\leq}p<{\infty}$. We find the identity operator on $M^p_{c_1,c_2}$ by using invariant Laplacians and we characterize some special type of functions in $M^p_{c_1,c_2}$.
In [1], Beznosova proved that the bound on the norm of the dyadic paraproduct with b ∈ BMO in the weighted Lebesgue space L2(w) depends linearly on the Ad2 characteristic of the weight w and extrapolated the result to the Lp(w) case. In this paper, we provide the weighted norm estimates of the dyadic paraproduct πb with b ∈ VMO and reduce the dependence of the Ad2 characteristic to 1/2 by using the property that for b ∈ VMO its mean oscillations are vanishing in certain cases. Using this result we also reduce the quadratic bound for the commutators of the Calderón-Zygmund operator [b, T] to 3/2.
최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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