This paper presents a method for Identification of a continuous time linear system parameters. We take the plant driven by percitently exciting input. To express the integral functions in terms of measured periodic output data. We use the Walsh function based on cal-sal functions. The linear algebraic equations for parameter identification is obtained. The present method Is simple and computationally advantageous.
In the acoustic modeling for large vocabulary speech recognition, a sparse data problem caused by a huge number of context-dependent (CD) models usually leads the estimated models to being unreliable. In this paper, we develop a new clustering method based on the C45 decision-tree learning algorithm that effectively encapsulates the CD modeling. The proposed scheme essentially constructs a supervised decision rule and applies over the pre-clustered triphones using the C45 algorithm, which is known to effectively search through the attributes of the training instances and extract the attribute that best separates the given examples. In particular, the data driven method is used as a clustering algorithm while its result is used as the learning target of the C45 algorithm. This scheme has been shown to be effective particularly over the database of low unknown-context ratio in terms of recognition performance. For speaker-independent, task-independent continuous speech recognition task, the proposed method reduced the percent accuracy WER by 3.93% compared to the existing rule-based methods.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.18
no.5
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pp.108-114
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2010
The injection nozzle of an electro-hydraulic injector is being opened and closed by movement of a injector's needle which is balanced by pressure at the nozzle seat and at the needle control chamber, at the opposite end of the needle. In this study, the effects of needle movement in a piezo-driven injector on unsteady cavitating flows behavior inside nozzle were investigated by cavitation numerical model based on the Eulerian-Lagrangian approach. Aimed at simulating the 3-D two-phase flow behavior, the three dimensional geometry model along the central cross-section regarding of one injection hole with real design data of a piezo-driven diesel injector has been used to simulate the cavitating flows for injection time by at fully transient simulation with cavitation model. The cavitation model incorporates many of the fundamental physical processes assumed to take place in cavitating flows. The simulations performed were both fully transient and 'pseudo' steady state, even if under steady state boundary conditions. As this research results, we found that it could analyze the effect the pressure drop to the sudden acceleration of fuel, which is due to the fastest response of needle, on the degree of cavitation existed in piezo-driven injector nozzle.
The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.
This paper proposes a new data-driven method for high-pass approaches, which suppresses slow-varying noise components. Conventional high-pass approaches are based on the idea of decorrelating the feature vector sequence, and are trying for adaptability to various conditions. The proposed method is based on temporal local decorrelation using the information-maximization theory for each utterance. This is performed on an utterance-by-utterance basis, which provides an adaptive channel normalization filter for each condition. The performance of the proposed method is evaluated by isolated-word recognition experiments with channel distortion. Experimental results show that the proposed method yields outstanding improvement for channel-distorted speech recognition.
It has been demonstrated for the finite-difference ocean circulation model that the problem of uncertain forcing and input data can be tackled with an optimization techniques. The uncertainty problem in interesting flow properties is exploring a finite difference ocean circulation model due to the uncertainty in the driving boundary conditions. The mathematical procedure is based upon optimization method by the conjugate gradient method using the simulated data and a simple barotropic model. An example for the ocean circulation model is discussed in which wind forcing and the steady-state circulation are determined from a simulated stream function.
Since the organization of civil servants has been divided and stratified according to the characteristics of the bureaucracy, it is inevitable that the organization and personnel will increase when new tasks arise. Even in the process of informatization, only the processing method was brought online while leaving the existing business processing procedures as they were, so there was no reduction in manpower through informatization. In order to maintain or upgrade the current administrative services while reducing the number of civil servants, it is inevitable to use AI technology. By using data and AI to integrate the 'powers and responsibilities assigned to the officials in charge', manpower can be reduced, and the reduced costs can be reinvested in the collection, analysis, and utilization of on-site data to further promote intelligent informatization. In this study, as a way for the government's success in intelligent informatization innovation, we proposed a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform'. This Platform based on the civil servant proposal system as a reward system and the characteristics of intelligent informatization that are different from the informatization. By establishing a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform', the performance evaluation system of the short-term evaluation method by superiors can be improved to a data-driven always-on evaluation method, thereby alleviating the rigid hierarchy of government organizations. In addition, through the operation of Collaboration Platform, it will become common to define and solve problems using data and AI, and the intelligence informatization of government organizations will be activated.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.3
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pp.97-104
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2016
In this paper, we propose spatial information based simulator for user experience optimization and minimize real space complexity. We focus on developing simulator how to design virtual space model and to implement virtual character using real space data. Especially, we use expanded events-driven inference model for SVM based on machine learning. Our simulator is capable of feature selection by k-fold cross validation method for optimization of data learning. This strategy efficiently throughput of executing inference of user behavior feature by virtual space model. Thus, we aim to develop the user experience optimization system for people to facilitate mapping as the first step toward to daily life data inference. Methodologically, we focus on user behavior and space modeling for implement virtual space.
Yi-Fan Li;Wen-Yu He;Wei-Xin Ren;Gang Liu;Hai-Peng Sun
Smart Structures and Systems
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v.32
no.5
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pp.297-308
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2023
Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.26
no.4
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pp.149-154
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2018
Risk Based Oversight is a way of performing oversight, where planning is driven by the combination of risk profile and safety performance. Risk Based Oversight enables prioritization and allocation of State's safety management resources commensurate with the safety risk profile of each service provider. This paper presents the concept of Risk Based Oversight and applies it to the current Korean aviation safety oversight process. In particular, this study presents a method for generating operating profiles, one of the key concepts of Risk Based Oversight. Operations Specifications of Part 121 Airlines can generate operating profiles. In this study, a practical study was conducted to generate the operating profile and scoped DCTs using Part 121 Airlines's Operations Specifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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