Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.229-239
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2007
We present a diagnostic method for the quasi-likelihood estimators in generalized linear models. Since these estimators can be usually obtained by iteratively reweighted least squares which are well known to be very sensitive to unusual data, a diagnostic step is indispensable to analysis of data. We extend the local influence approach based on the maximum likelihood function to that on the quasi-likelihood function. Under several perturbation schemes local influence diagnostics are derived. An illustrative example is given and we compare the results provided by local influence and deletion.
We investigate the influence of subjects or observations on regression coefficients of generalized estimating equations using the influence function and the derivative influence measures. The influence function for regression coefficients is derived and its sample versions are used for influence analysis. The derivative influence measures under certain perturbation schemes are derived. It can be seen that the influence function method and the derivative influence measures yield the same influence information. An illustrative example in longitudinal data analysis is given and we compare the results provided by the influence function method and the derivative influence measures.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.1334-1337
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2006
System identification is the field of modeling dynamic systems from experimental data. As a modeling technique, we can mention finite element method (FEM). In addition, we are able to measure modal data as the experimental data. The system can be generally categorized into a gray box and black box. In the gray box, we know mathematical model of a system, but we don't know structural parameters exactly, so we need to estimate structural parameters. In the black box, we don't know a system completely, so we need to identify system from nothing. To date, various system identification methods have been developed. Among them, we introduce system realization theory which uses Hankel matrix and Eigensystem Realization Algorithm (ERA) that enable us to identify modal parameters from noisy measurement data. Although we obtain noise-free data, however, we are likely to face difficulties in identifying a structure with hidden modes. Hidden modes can be occurred when the input or output position comes to a nodal point. If we change a system using a mode decoupling controller, the hidden modes can be revealed. Because we know the perturbation quantities in a closed loop system with the controller, we can realize an original system by subtracting perturbation quantities from the closed loop system. In this paper, we propose a novel method to identify a structure with hidden modes using the mode decoupling controller and the associated example is given for illustration.
Generalized 2D correlation spectroscopy has been applied extensively to the analysis of spectral data sets obtained during the observation of a system under some external perturbation. It is used in various fields of spectroscopy including IR, Raman, UV, fluorescence, X-ray diffraction, and X-ray absorption spectroscopy (XAS) as well as chromatography. 2D hetero-spectral correlation analysis compares two completely different types of spectra obtained for a system under the same perturbation. Because of the wide range of applications of this technique, it has become one of the standard analytical techniques for the analytical chemistry, physical chemistry, biochemistry, and so on, and for studies of polymers, biomolecules, nanomaterials, etc. In this paper, we will introduce the principle of generalized 2D correlation spectroscopy and its applications that we have studied.
In this paper, we generalized the results of [23, 26], and get the results of the condition number of the W-weighted Drazin-inverse solution of linear system W AW\chi=b, where A is an $m{\times}n$ rank-deficient matrix and the index of A W is $k_1$, the index of W A is $k_2$, b is a real vector of size n in the range of $(WA)^{k_2}$, $\chi$ is a real vector of size m in the range of $(AW)^{k_1}$. Let $\alpha$ and $\beta$ be two positive real numbers, when we consider the weighted Frobenius norm $\|[{\alpha}W\;AW,\;{\beta}b]\|$(equation omitted) on the data we get the formula of condition number of the W-weighted Drazin-inverse solution of linear system. For the normwise condition number, the sensitivity of the relative condition number itself is studied, and the componentwise perturbation is also investigated.
The purpose of this study was to find out the ability of coordination of the articulatory motor and the ability of control of the respiration and laryngeal for spastic dysarthria by acoustic analysis. The sustained of vowel /a/ and repetition of syllable /pa/ in 15 normal and 10 spastic dysarthria were measured. Multi-Speech, MDVP, and MSP were used for data recording and analysis. As a result, the mean DDK rate in the spastic group was significantly slower than in the normal. The maximum phonation time in the spastic group ($4.80{\pm}1.94$) was shorter than in the normal ($11.20{\pm}3.72$). The DDKjit in the spastic group was significantly higher than in the normal. The DDKsla was reduced in the spastic group. The mean syllable duration in the spastic group (146.2ms) was significantly longer than in the normal (75.8ms). The mean energy was reduced in the spastic group. The range of Fo was greater than in the normal. The frequency perturbation (jitter, vFo) and amplitude perturbation (shimmer, vAm) were higher than in the normal group. The NHR was higher than in the normal group. The parameters of this were significantly difference between the spastic dysarthria and the normal (p<0.05). Finally, the spastic dysarthria has short respiration, slow speech rate, and voice quality problem. The these results will help to establish a plan and the intervention of treatment.
In this article, we investigate the solution of the inverse problem for one dimensional heat equation with Neumann and Robin boundary conditions, that is, we determine the temperature and source term with given initial and boundary conditions. Three radial basis functions(RBFs) have been used for numerical solution, and Homotopy perturbation method for analytic solution. Numerical solutions which are obtained by considering each of the three RBFs are compared to the exact solution. For appropriate value of shape parameter c, numerical solutions best approximates exact solutions. Furthermore, we have shown the impact of noisy data on the numerical solution of u and f.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Wu Wang;Kaiwen Li;Yuchuan Guo;Conglong Jia;Zeguang Li;Kan Wang
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.12
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pp.4685-4694
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2023
The ability to calculate the material density sensitivity coefficients of power with respect to the material density has broad application prospects for accelerating Monte Carlo-Thermal Hydraulics iterations. The second-order material density sensitivity coefficients for the general Monte Carlo score have been derived based on the differential operator sampling method in this paper, and the calculation of the sensitivity coefficients of cell power scores with respect to the material density has been realized in continuous-energy Monte Carlo code RMC. Based on the power-density sensitivity coefficients, the sensitivity coefficients of power scores to some other physical quantities, such as power-boron concentration coefficients and power-temperature coefficients considering only the thermal expansion, were subsequently calculated. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in the power-density coefficients problems of the pressurized water reactor (PWR) moderator and the heat pipe reactor (HPR) reflectors. The calculations were carried out using RMC and the ENDF/B-VII.1 neutron nuclear data. It is shown that the calculated sensitivity coefficients can be used to predict the power scores accurately over a wide range of boron concentration of the PWR moderator and a wide range of temperature of HPR reflectors.
For the overdetermined linear system, when both the data matrix and the observed data are contaminated by noise, Total Least Squares method is an appropriate approach. Since an ill-conditioned data matrix with noise causes a large perturbation in the solution, some kind of regularization technique is required to filter out such noise. In this paper, we consider a Dual regularized Total Least Squares problem. Unlike the Tikhonov regularization which constrains the size of the solution, a Dual regularized Total Least Squares problem considers two constraints; one constrains the size of the error in the data matrix, the other constrains the size of the error in the observed data. Our method derives two nonlinear equations to construct the iterative method. However, since the Jacobian matrix of two nonlinear equations is not guaranteed to be nonsingular, we adopt a trust-region based iteration method to obtain the solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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