• 제목/요약/키워드: Kernel Parameter

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Claims Reserving via Kernel Machine

  • Kim, Mal-Suk;Park, He-Jung;Hwang, Chang-Ha;Shim, Joo-Yong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제19권4호
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    • pp.1419-1427
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    • 2008
  • This paper shows the kernel Poisson regression which can be applied in the claims reserving, where the row effect is assumed to be a nonlinear function of the row index. The paper concentrates on the chain-ladder technique, within the framework of the chain-ladder linear model. It is shown that the proposed method can provide better reserve estimates than the Poisson model. The cross validation function is introduced to choose optimal hyper-parameters in the procedure. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed model.

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PSO-optimized Pareto and Nash equilibrium gaming-based power allocation technique for multistatic radar network

  • Harikala, Thoka;Narayana, Ravinutala Satya
    • ETRI Journal
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    • 제43권1호
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    • pp.17-30
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    • 2021
  • At present, multiple input multiple output radars offer accurate target detection and better target parameter estimation with higher resolution in high-speed wireless communication systems. This study focuses primarily on power allocation to improve the performance of radars owing to the sparsity of targets in the spatial velocity domain. First, the radars are clustered using the kernel fuzzy C-means algorithm. Next, cooperative and noncooperative clusters are extracted based on the distance measured using the kernel fuzzy C-means algorithm. The power is allocated to cooperative clusters using the Pareto optimality particle swarm optimization algorithm. In addition, the Nash equilibrium particle swarm optimization algorithm is used for allocating power in the noncooperative clusters. The process of allocating power to cooperative and noncooperative clusters reduces the overall transmission power of the radars. In the experimental section, the proposed method obtained the power consumption of 0.014 to 0.0119 at K = 2, M = 3 and K = 2, M = 3, which is better compared to the existing methodologies-generalized Nash game and cooperative and noncooperative game theory.

가우스 요소함수 망에 기초한 재밍 파라미터 추정 (Estimation of Jamming Parameters based on Gaussian Kernel Function Networks)

  • 황태현;길이만;이현구;김정호;고재헌;조제일;이정훈
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.1-10
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    • 2020
  • Effective jamming in electronic warfare depends on proper jamming technique selection and jamming parameter estimation. For this purpose, this paper proposes a new method of estimating jamming parameters using Gaussian kernel function networks. In the proposed approach, a new method of determining the optimal structure and parameters of Gaussian kernel function networks is proposed. As a result, the proposed approach estimates the jamming parameters in a reliable manner and outperforms other methods such as the DNN(Deep Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) estimation models.

크리깅 근사모델 기반의 중요도 추출법을 이용한 고장확률 계산 방안 (Failure Probability Calculation Method Using Kriging Metamodel-based Importance Sampling Method)

  • 이승규;김재훈
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권5호
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    • pp.381-389
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    • 2017
  • 마르코프체인 시뮬레이션으로 추출한 점을 기반으로 커널 밀도함수를 구성하고 중요도 추출함수로 가정하였다. 크리깅 근사모델은 한계상태식 근방에서 상세히 구성되었다. 고장확률은 크리깅 근사모델에 대해 중요도 추출법을 수행하여 계산하였다. 커널 밀도함수가 한계상태식의 근방에서 더 많은 점을 추출할 수 있도록 기존의 방법을 개선하였다. 커널 밀도함수의 파라메터를 찾기 위한 안정적인 수치계산 방안이 제시된다. 크리깅 근사모델의 불확실성으로 인해 계산된 고장확률이 변경될 가능성을 계산하여, 크리깅 근사모델의 완성도를 평가하였다.

적응적인 매개변수가 적용된 3차 회선 보간법을 통한 영상 확대 (An Enhanced Image Magnification by Interpolation of Adaptive Parametric Cubic Convolution)

  • 김윤
    • 산업기술연구
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    • 제28권A호
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    • pp.27-34
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    • 2008
  • The purpose of this paper is an adaptive image interpolation using parametric cubic convolution. Proposed method derive parameter of adapting the frequency from adjacent values. The parameter optimize the interpolation kernel of cubic convolution. Simulation results show that the proposed method is superior to the conventional method in terms of the subjective and objective image quality.

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Estimations in a Skewed Double Weibull Distribution

  • Son, Hee-Ju;Woo, Jung-Soo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제16권5호
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    • pp.859-870
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    • 2009
  • We obtain a skewed double Weibull distribution by a double Weibull distribution, and evaluate its coefficient of skewness. And we obtain the approximate maximum likelihood estimator(AML) and moment estimator of skew parameter in the skewed double Weibull distribution, and hence compare simulated mean squared errors(MSE) of those estimators. We compare simulated MSE of two proposed reliability estimators in two independent skewed double Weibull distributions each with different skew parameters. Finally we introduce a skewed double Weibull distribution generated by a uniform kernel.

A Note on Smoothing Distribution Function Estimation

  • Chu, In-Sun;Choi, Jae-Ryong
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권3호
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    • pp.911-915
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    • 1997
  • The purpose of this paper is to consider the problem of selection of optimal smoothing parameter for kernel-type distribution function estimator, which asymptotically minimizes mean Hellinger distance.

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데이터 구조에 강건한 K 관리도의 관리 모수 결정 (Robust determination of control parameters in K chart with respect to data structures)

  • 박잉근;이성임
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권6호
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    • pp.1353-1366
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    • 2015
  • 공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.

댐의 시간영역 지진응답 해석을 위한 호소의 집중변수모델 (Lumped Parameter Model of Transmitting Boundary for the Time Domain Analysis of Dam-Reservoir Systems)

  • 김재관
    • 한국지진공학회:학술대회논문집
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    • 한국지진공학회 2000년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2000
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    • pp.143-150
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    • 2000
  • A physical lumped parameter model is proposed for the time domain analysis of dam-reservoir system. The exact solution of transmitting boundary is derived for a semi-infinite 2-D reservoir of constant depth. The characteristics of the solution are examined in both frequency and the domains. Mass and damping coefficient are obtained from asymptotic behavior of the frequency domain solution. Further refinement to the lumped model is made by approximating the kernel function of the convolution integral in the exact solution. Finally a new physical lumped parameter model is proposed that consists of two masses, a spring and two dampers for each mode. It is demonstrated that new lumped parameter model of transmitting boundary can give excellent results.

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