In this paper we present initial convergence properties of the Kalman filtering algorithm, we put an arbitrary small positive correlation matrix as an initial condition in the recursive algorithm. This arbitrary small initial condition perturbs the Kalman filtering algorithm and may lead to initial instability. We derive a condition which insures the stable operation of the Kalman filtering algorithm from the stochastic Lyapunov difference equation.
In this paper, we propose a collaborative filtering recommendation algorithm based on the LDA2Vec topic model. By extracting and analyzing the article's content, calculate their semantic similarity then combine the traditional collaborative filtering algorithm to recommend. This approach may promote the system's recommend accuracy.
In this paper, an filtering method of FI(Fault Indication) information generated by FRTU(Feeder Remote Terminal Unit)s is proposed for the present DAS(Distribution Automation System). In order to find fault area, correct FI information should be generated. But when a single line-to-ground fault occurs, FI information is generated in downside of the fault in some circumstance because existing FI algorithm considers only magnitude. These wrong FI information can be removed by changing existing algorithm. An improved algorithm considers both the direction of zero-sequence current and the phase of three-phase current&voltage. But many FRTUs are distributed in DAS and Changing the algorithm all of FRTU will spend a lot of time and cost. On the other hand, an filtering algorithm proposed in this paper can substitute for it. The filtering algorithm also considers both the direction of zero-sequence current and the phase of three-phase current&voltage. In case study, the proposed method has been shown the reasonability in filtering the fault indication information.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권4호
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pp.456-465
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2006
The problem of recursive filtering far linear discrete-time systems with uncertainties is considered. A new suboptimal filtering algorithm is herein proposed. It is based on the fusion formula, which represents an optimal mean-square linear combination of local Kalman estimates with weights depending on cross-covariances between local filtering errors. In contrast to the optimal weights, the suboptimal weights do not depend on current measurements, and thus the proposed algorithm can easily be implemented in real-time. High accuracy and efficiency of the suboptimal filtering algorithm are demonstrated on the following examples: damper harmonic oscillator motion and vehicle motion constrained to a plane.
정보 통신 기술의 발달로 엄청난 양의 정보가 World Wide Web을 통해 저장되고 공유된다. 특히, 사용자가 WWW을 이용하여 필요한 정보를 얻고자할 때, 가장 많이 사용되는 것이 Web search engine이다. 그러나 Web search engine의 algorithm 자체의 부정확성과 악의적으로 작성된 Web page로 인해 search engine 결과가 사용자의 요구와 일치하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 여러 Web search algorithm 중에서 Web structure management 기법을 중심으로 문제점을 분석하고 이를 해결할 수 있는 수정된 algorithm을 제시한다. 마지막으로 제시된 algorithm이 spamming page를 filtering하는 과정을 예시하여 논증한다.
Automated collaborative filtering is on the verge of becoming a popular technique to reduce overloaded information as well as to solve the problems that content-based information filtering systems cannot handle. In this paper, we describe three different algorithms that perform collaborative filtering: GroupLens that is th traditional technique; Best N, the modified one; and an algorithm that uses clustering. Based on the exeprimental results using real data, the algorithm using clustering is compared with the existing representative collaborative filtering agent algorithms such as GroupLens and Best N. The experimental results indicate that the algorithms using clustering is similar to Best N and better than GroupLens for prediction accuracy. The results also demonstrate that the algorithm using clustering produces the best performance according to the standard deviation of error rate. This means that the algorithm using clustering gives the most stable and the best uniform recommendation. In addition, the algorithm using clustering reduces the time of recommendation.
본 연구에서는 요일별 교통량 변동 패턴 기반 평활화법을 활용하여 정량적 이상치 판정 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 활용하여 2010년 일반국도 상시조사 지점 중 14개 지점의 교통량 자료에 대한 이상치 필터링을 수행하여 알고리즘의 적합성 여부를 평가하였다. 그 결과 정상일 필터링율은 98.2%, 이상일 중 오필터링율은 8.0%로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘은 수집된 교통량 자료의 1차적인 이상치 필터링에 충분히 적용 가능할 것이다.
센서 태그의 데이터는 태그 정보와 센싱 정보를 동시에 가지며 미들웨어 또는 상위 레벨에서의 필터링 및 가공이 필요하다는 특정을 가지고 있다. 기존의 필터링 알고리즘에서는 태그데이터와 센서 데이터를 각각 필터링하는 알고리즘이 주로 제안되었다. 그러나 센서 태그의 사용 요구는 점차 증가하고 있으며, 사용요구에 적합한 필터링을 위해서는 센싱 데이터와 RFID 데이터를 통합 처리할 수 있는 새로운 필터링 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 필터링 알고리즘에서는 각 태그의 시간 축에 대한 필터링만을 고려하는 것이 아니라 공간적으로 근접한 태그의 데이터도 함께 고려하여 필터링하여 오류 및 이벤트 검출의 정확성을 향상시키고 데이터의 대표값 저장으로 데이터 저장에 필요한 비용을 감소시킬 수 있다.
본 논문은 고속의 병렬 패킷 여과를 위한 다중프로세서 시스템이 가지는 단일 버퍼에서 단일 버퍼의 판독을 위한 다중프로세서 간의 경합을 중재하기 위한 효율적인 단일 버퍼 관리 방안을 제안하고 이를 실제의 다중 프로세서 시스템에 적용하여 실험함으로써 제안한 방안이 납득할 만한 성능을 제공함을 증명하였다. 병렬 패킷 여과시스템으로는 처리의 고속화를 위하여 패킷 여과규칙을 다중의 프로세서에 걸쳐 분산 처리하는 경우를 모델로 정하였다. 실제의 실험은 다중 프로세서를 가지는 네트워크 프로세서에서 이루어졌으며 100Mbps 의 통신망을 배경으로 하였다. 제안한 방안의 성능을 고찰하기 위하여 프로세서 수의 변화 및 여과 규칙의 처리 시간의 변화 등에 따르는 실제 패킷 전송률을 측정하였다.
This paper proposes a short-term water demand forecasting algorithm based on kalman filtering with data mining for sustainable water supply and effective energy saving. The proposed algorithm utilizes a mining method of water supply data and a decision tree method with special days like Chuseok. And the parameters of MLAR (Multi Linear Auto Regression) model are estimated by Kalman filtering algorithm. Thus, we can achieve the practicality of the proposed forecasting algorithm through the good results applied to actual operation data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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