Consider the regression model $Y_i=g(x_i)+e_i\;for\;i=1,\;2,\;{\ldots},\;n$, where: (1) $x_i$ are fixed design points, (2) $e_i$ are independent random errors with mean zero, (3) g($\cdot$) is unknown regression function defined on [0, 1]. Under $Y_i$ are censored randomly, we discuss the asymptotic normality of the weighted kernel estimators of g when the censored distribution function is known or unknown.
In this paper we consider weighted arithmetic and geometric means of several positive definite operators proposed by Sagae and Tanabe and we establish a reverse inequality of the arithmetic and geometric means via Specht ratio and the Thompson metric on the convex cone of positive definite operators.
In this paper, we observe that the design of optimal weighted order statistic(WOS) filters minimizing the mean absolute error criterion can be though of as a two-class linear classification problem. Based on this observation, the perceptron algorithm is applied to design WOS filters. It is shown, through experiments, that the perceptron algorithm can find optimal or near optimal WOS filters in practical situations.
The purpose of this study was to develop a ridge regression (RR) model to estimate BOD and TP load using runoff weighted value. The concept of runoff weighted value, based on distributed curve-number (CN), was introduced to reflect the impact of land covers on runoff. The estimated runoff depths by distributed CN were closer to the observed values than those by area weighted mean CN. The RR is a technique used when the data suffers from multicollinearity. The RR model was developed for five flow duration intervals with the independent variables of daily runoff discharge of seven land covers and dependent variables of daily pollutant load. The RR model was applied to Heuk river watershed, a subwatershed of the Han river watershed. The variance inflation factors of the RR model decreased to the value less than 10. The RR model showed a good performance with Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.73 and 0.87, and Pearson correlation coefficient of 0.88 and 0.93 for BOD and TP, respectively. The results suggest that the methods used in the study can be applied to estimate pollutant load of different land cover watersheds using limited data.
Kim, Chang-Bok;Cho, Jae-Hwan;Dong, Kyung-Rae;Chung, Woon-Kwan
Journal of Magnetics
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제17권2호
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pp.153-157
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2012
This study evaluated the ability of Diffusion-Weight Image (DWI), which is one of pulse sequences used in MRI based on the T2 weighted images, to detect samples placed within phantoms according to their size. Two identically sized phantoms, which could be inserted into the breast coil bilaterally, were prepared. Five samples with different sizes were placed in the phantoms, and the T2 weighted images and DWI were obtained. The Breast 2 channel coil of SIEMENS MAGNETOM Avanto 1.5 Tesla equipment was used for the experiments. 2D T2 weighted images were obtained using the following parameters: TR/TE = 6700/74 msec, Thickness/gap = 5/1 mm, Inversion Time (TI) = 130 ms, and matrix = $224{\times}448$. The parameters of DWI were that TR/TE = 8100/90 msec, Thickness/gap = 5/1 mm, matrix = $128{\times}128$, Inversion Time = 185 ms, and b-value = 0, 100, 300, 600, 1000 s/mm. The ratio of the sample volume on DWI compared to the T2 weighted images, which show excellent ability to detect lesions on MR images, was presented as the mean b-value. The measured b-value of the samples was obtained: 0.5${\times}$0.5 cm=0.33/0.34 square ${\times}$ cm (103%), 1${\times}$1 cm=1.28/1.25 square ${\times}$ cm (102.4%), 1.5${\times}$1.5 cm = 2.28/2.67 square ${\times}$ cm (85.39%), 2${\times}$2 cm=3.56/4.08 square ${\times}$ cm (87.25%), and 2.5${\times}$2.5 cm=7.53/8.77 square ${\times}$ cm (85.86%). In conclusion, the detection ability by the size of a sample was measured to be over 85% compared to T2 weighted image, but the detection ability of DWI was relatively lower than that of T2 weighted image.
최근 들어, 영상 추적(Visual Tracking)에서의 목표물을 sparse coefficient vector로 나타낼 수 있게 되면서, L1 minimization 방법을 이용한 영상처리 속도 향상이 필요하게 되었다. 더 나아가서, L1 minimization 방법은 영상 추적 과정에서 주로 발생하는 occlusion 문제를 해결하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 다라서 본 논문에서는 영상 추적 과정에서 발생하는 occlusion 문제의 해결을 위해서 L1 minimization의 parameter를 분석하였다. L1 minimization에는 최소화 결과에 영향을 미치는 weighted parameter가 존재하며, 이들은 고정 상수나 목표물의 중간값, 평균값, 표준편차로 나타내어 진다. 실험 결과를 바탕으로 분석하였을 때, weighted parameter 중에서 평균값이 OPE(One Pass Evaluation)을 기반으로 한 success rate와 precision performance에서 좋은 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
In level set method, material properties are made to change smoothly across an interface of two materials with different properties by introducing an interpolation or smoothing scheme. So far, the weighted arithmetic mean (WAM) method has been exclusively adopted in level set method, without complete assessment for its validity. We showed here that the weighted harmonic mean (WHM) method for rate constants of various rate processes, including viscosity, thermal conductivity, electrical conductivity, and permittivity, gives much more accurate results than the WAM method. The selection of interpolation scheme is particularly important in multi-phase electrohydrodynamic problems in which driving force for fluid flow is electrical force exerted on the phase interface. Our analysis also showed that WHM method for both electrical conductivity and permittivity gives not only more accurate, but also more physically realistic distribution of electrical force at the interface. Our arguments are confirmed by numerical simulations of drop deformation under DC electric field.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.421-427
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2001
In this paper, a method for selection of the optimal feature vectors is proposed for the classification of closed 2D shapes using the bispectrum of a contour sequence. The bispectrum based on third order cumulants is applied to the contour sequences of the images to extract feature vectors for each planar image. These bispectral feature vectors, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two-dimensional planar images, but there is no certain criterion on the selection of the feature vectors for optimal classification of closed 2D images. In this paper, a new method for selecting the optimal bispectral feature vectors based on the variances of the feature vectors. The experimental results are presented using eight different shapes of aircraft images, the feature vectors of the bispectrum from five to fifteen and an weighted mean fuzzy classifier.
Lot-streaming is the process of splitting a job (lot) into a number of smaller sublots to allow the overlapping of operations between successive machines in a multi-stage production system. A new genetic algorithm (NGA) is proposed for minimizing the mean weighted absolute deviation of job completion times from due dates when jobs are scheduled in a no-wait lot-streaming flow shop. In a no-wait flow shop, each sublot must be processed continuously from its start in the first machine to its completion in the last machine without any interruption on machines and without any waiting in between the machines. NGA replaces selection and mating operators of genetic algorithms (GAs), which often lead to premature convergence, by new operators (marriage and pregnancy operators) and adopts the idea of inter-chromosomal dominance. The performance of NGA is compared with that of GA and the results of computational experiments show that NGA works well for this type of problem.
Lot-streaming is the process of splitting a job (lot) into a number of smaller sublots and then scheduling these sublots in order to accelerate the completion of jobs in a multi-stage production system. Anew genetic algorithm (NGA) is proposed for an-job, m-machine, equal-size sublot lot-streaming flow shop scheduling problem with delivery windows in which the objective is to minimize the mean weighted absolute deviation of job completion times from due dates. The performance of NGA is compared with that of an adjacent pairwise interchange (API) method and the results of computational experiments show that NGA works well for this type of problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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