작은 데이터에서 베이지안망 분류기(Bayesian network classifier, BNC)를 학습할 때, 과대적합(overfitting)으로 인한 일반화 성능의 저하가 초래된다 이런 경우, 베이지안 모델 평균화(Bayesian model averaging, BMA)는 모델 자체에 대한 불확실성을 분석 과정에서 고려함으로써, 성능 저하를 피할 수 있는 수단을 제공한다. 본 논문에서는 BNC의 BMA의 작은 데이터에 대한 성능을 평가 및 분석한다. 특히, 노드의 순서에 대한 평균화의 효과가 연구된다. 인공데이터에 대한 실험 결과, 노드의 순서가 BNC의 BMA의 분류 성능에 미치는 영향은 지대하며, 이는 데이터의 크기가 극히 작은 경우의 성능 저하에 직접적인 원인이 된다.
By using fractional calculus and the circuit-averaging technique, the modeling and analysis of a Buck converter with fractional order inductor and fractional order capacitor in discontinuous conduction mode (DCM) operations is investigated in this study. The equivalent averaged circuit model of the fractional order Buck converter in DCM operations is established. DC analysis is conducted by using the derived DC equivalent circuit model. The transfer functions from the input voltage to the output voltage, the duty cycle to the output voltage, the input impedance, and the output impedance of the fractional order Buck converter in DCM operations are derived from the corresponding AC-equivalent circuit model. Results show that the DC equilibrium point, voltage ratio, and all derived transfer functions of the fractional order Buck converter in DCM operations are affected by the inductor order and/or capacitor order. The fractional order inductor and fractional order capacitor are designed, and PSIM simulations are performed to confirm the correctness of the derivations and theoretical analysis.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제24권E2호
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pp.63-73
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2008
In this study, neural network models (NNMs) were examined as alternatives to dispersion models in predicting the short-term $SO_2$ concentrations in a coastal area because the performances of dispersion models in coastal areas have been found to be unsatisfactory. The NNMs were constructed for various combinations of averaging time and prediction time in advance by using the historical data of meteorological parameters and $SO_2$ concentrations in 2002 in the coastal area of Boryeung, Korea. The NNMs were able to make much more accurate predictions of 1 hr $SO_2$ concentrations at ground level in the morning in coastal area than the atmospheric dispersion models such as fumigation models, ADMS3 and ISCST3 for identical conditions of atmospheric stability, area, and weather. Even when predictions of 24-h $SO_2$ concentrations were made 24 hours in advance, the predictions and measurements were in good accordance(correlation coefficient=0.65 for n=216). This accordance level could be improved by appropriate expansion of training parameters. Thus it may be concluded that the NNMs can be successfully used to predict short-term ground level concentrations averaged over time less than 24 hours even in complex terrain. The prediction performance of ANN models tends to improve as the prediction lagging time approaches the concentration averaging time, but to become worse as the lagging time departs from the averaging time.
백두산 화산분출물의 이류와 확산 예측 특성을 살펴보기 위하여 3차원 대기역학 모형인 WRF와 입자 확산 모형인 FLEXPART를 결합하여 다양한 수치실험을 실시하였다. 기상자료의 시간 평균화에 따른 영향을 보기 위하여 네가지 서로 다른 평균화 기간을 가진 수치 실험을 실시하였다. 본 연구에 적용된 기상자료의 평균화 기간은 각각 1개월, 10일, 3일이다. 또한 평균화를 실시하지 않은 실시간자료를 이용한 수치실험도 실시하였다. 기상자료의 평균화 시간이 길어질수록 주풍성분인 동서 방향의 운동이 뚜렷해지고, 짧을수록 주풍의 법선 방향인 남북 운동이 명확하게 나타나며, 화산분출물을 가정한 입자의 확산 역시 동일한 특성이 나타난다. 상하층의 바람은 강도의 차이가 명확하고, 평준화 기간에 따른 영향이 다르게 나타나기 때문에 상층입자와 하층입자의 이동과 지상 침적이 다양하게 나타난다. 또한 한반도의 지상 침적은 방출고도 2 km 이하의 입자가 주로 영향을 미친다. 따라서 기상자료의 평균화 시간 간격이 화산분출물의 지상 침적을 결정하는 하나의 요인으로 작용하기 때문에, 확산 실험 전에 적절한 기상자료의 시간평균을 결정할 필요가 있다.
In this paper, we propose a novel method to improve the performance of the improved minima controlled recursive averaging (IMCRA) in non-stationary noisy environment. The conventional IMCRA algorithm efficiently estimate the noise power by averaging past spectral power values based on a smoothing parameter that is adjusted by the signal presence probability in frequency subbands. Since the minimum of smoothing parameter is defined as 0.85, it is difficult to obtain the robust estimates of the noise power in non-stationary noisy environments that is rapidly changed the spectral characteristics such as babble noise. For this reason, we proposed the modified IMCRA, which adaptively estimate and updata the noise power according to the noise type classified by the Gaussian mixture model (GMM). The performances of the proposed method are evaluated by perceptual evaluation of speech quality (PESQ) and composite measure under various environments and better results compared with the conventional method are obtained.
A non-clipped semi-active stochastic optimal control strategy for nonlinear structural systems with MR dampers is developed based on the stochastic averaging method and stochastic dynamical programming principle. A nonlinear stochastic control structure is first modeled as a semi-actively controlled, stochastically excited and dissipated Hamiltonian system. The control force of an MR damper is separated into passive and semi-active parts. The passive control force components, coupled in structural mode space, are incorporated in the drift coefficients by directly using the stochastic averaging method. Then the stochastic dynamical programming principle is applied to establish a dynamical programming equation, from which the semi-active optimal control law is determined and implementable by MR dampers without clipping in terms of the Bingham model. Under the condition on the control performance function given in section 3, the expressions of nonlinear and linear non-clipped semi-active optimal control force components are obtained as well as the non-clipped semi-active LQG control force, and thus the value function and semi-active nonlinear optimal control force are actually existent according to the developed strategy. An example of the controlled stochastic hysteretic column is given to illustrate the application and effectiveness of the developed semi-active optimal control strategy.
To evaluate the short term air pollution dispersion model, the diffusion experiment was conducted on the flat terrain near Chuncheon. Sulfur hexafluoride $(SF_6)$ gas was used to determine the horizontal spread of plume $(\sigmay)$ for calculated by CRSTER model. Results show that CRSTER model underestimates $\sigma$y because averaging time adjustment is not applied to calculate the $\sigma$y. The scheme that can estimate the atmospheric stability more accurate than Turner method, was presented.
The control design of inductive power transfer (IPT) systems has attracted a lot of attention in the field of wireless power transmission. Due to the high-order resonant networks and multiple loads in IPT systems, a simplified model of an IPT system is preferred for analysis and control design, and a controller with strong robustness is required. Hence, an active disturbance rejection control (ADRC) for IPT systems is proposed in this paper. To realize the employment of ADRC, firstly a small-signal model of an LC series-compensative IPT system is derived based on generalized state-space averaging (GSSA), then the ADRC is implemented in the designed IPT system. The ADRC not only provides superior robustness to unknown internal and external disturbances, but also requires few knowledge of the IPT system. Due to the convenient realization of ADRC, the designed IPT system retains its simple structure without any additional circuits. Finally, a frequency domain analysis and experimental results have validated the effectiveness of the employed ADRC, especially its robustness in the presence of frequency drifts and other common disturbances.
This paper presents a stability analysis of AC-DC power system feeding a speed controlled DC motor in which this load behaves as a constant power load (CPL). A CPL can significantly degrade power system stability margin. Hence, the stability analysis is very important. The DQ and generalized state-space averaging methods are used to derive the mathematical model suitable for stability issues. The paper analyzes the stability of power systems for both speed control natural frequency and DC-link parameter variations and takes into account controlled speed motor dynamics. However, accurate DC-link filter and DC motor parameters are very important for the stability study of practical systems. According to the measurement errors and a large variation in a DC-link capacitor value, the system identification is needed to provide the accurate parameters. Therefore, the paper also presents the identification of system parameters using the adaptive Tabu search technique. The stability margins can be then predicted via the eigenvalue theorem with the resulting dynamic model. The intensive time-domain simulations and experimental results are used to support the theoretical results.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권3호
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pp.687-698
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2007
A normal mixture model with which dependence between classes is incorporated is proposed in order to detect differentially expressed genes. Gene clustering approaches suffer from the high dimensional column of microarray expression data matrix which leads to the over-fit problem. Various methods are proposed to solve the problem. In this paper, use of simple averaging data within each class is proposed to overcome the various problems due to high dimensionality when the normal mixture model is fitted. Some experiments through simulated data set and real data set show its availability in actuality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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