Journal of Information Technology Applications and Management
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v.15
no.1
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pp.225-242
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2008
PM (Inconsistency Pattern Modeling) is a hybrid supervised learning technique using the inconsistence pattern of input variables in mining data sets. The IPM tries to improve prediction accuracy by combining more than two different supervised learning methods. The previous related studies have shown that the IPM was superior to the single usage of an existing supervised learning methods such as neural networks, decision tree induction, logistic regression and so on, and it was also superior to the existing combined model methods such as Bagging, Boosting, and Stacking. The objectives of this paper is explore the characteristics of the IPM. To understand characteristics of the IPM, three experiments were performed. In these experiments, there are high performance improvements when the prediction inconsistency ratio between two different supervised learning techniques is high and the distance among supervised learning methods on MDS (Multi-Dimensional Scaling) map is long.
Recently, many critical control systems are developed using formal methods. When software applied to such systems is developed, the employment of formal methods in the software requirements specification and verification will provide increased assurance for such applications. Earlier error of overlooked requirement specification can be detected using formal specification method. Also the testing and full verification to examine all reachable states using model checking to undertake formal verification are able to be completed. In the comparison of other formal specification methods, we choose the Z formal language for applying to the train control system. Using Z is able to realize higher correctness in the requirement specification, and we propose the Statemate of the best solution in formal verification tools for the system modeling and verification. The Statemate makes it possible to prove thoroughly the system execution from the simple graphical modeling of the complicated train control system. Then we can expect that the model-based formal method combining Z with Statemate will be utilized widely for the railway systems due to various strong points.
Among the thermal analysis methods for Multi-Layer Insulation(MLI), effective emittance, diffusion MLI node and arithmetic MLI node methods are compared. The methods have been applied to the aluminum panel under the low earth orbit environment. TRASYS program is used for geometrical math modeling and SINDA program for thermal math modeling and temperature calculation. Test cases are selected according to MLI area on the panel. Temperature results are calculated and compared under the ratio of absorptivity and emissivity.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1997.04a
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pp.61-70
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1997
This paper presents several modeling methods to analyze the stub-girder system, testifies those methods base on actual test results for the behavior of the simply supported stub-girder system, and finally, by changing the boundary conditions in those models, predicts the behavior of the fixed end stub-girder system. Two different methods are used for the structural modeling. In the first method, the stub-girder is modeled as a vierendeel truss girder, and in the second method, as a finite element model. Both methods use the finite element analysis software package LUSAS™ for linearly elastic analyses and nonlinear analyses.
Ozturk, Nurcan;Senturk, Hasan Basri;Gundogdu, Ali;Duran, Celal
Membrane and Water Treatment
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v.9
no.5
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pp.363-371
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2018
In this work, it was investigated the usability of artificial bee colony (ABC) and genetic algorithm (GA) in modeling adsorption of Co(II) onto drinking water treatment sludge (DWTS). DWTS, obtained as inevitable byproduct at the end of drinking water treatment stages, was used as an adsorbent without any physical or chemical pre-treatment in the adsorption experiments. Firstly, DWTS was characterized employing various analytical procedures such as elemental, FT-IR, SEM-EDS, XRD, XRF and TGA/DTA analysis. Then, adsorption experiments were carried out in a batch system and DWTS's Co(II) removal potential was modelled via ABC and GA methods considering the effects of certain experimental parameters (initial pH, contact time, initial Co(II) concentration, DWTS dosage) called as the input parameters. The accuracy of ABC and GA method was determined and these methods were applied to four different functions: quadratic, exponential, linear and power. Some statistical indices (sum square error, root mean square error, mean absolute error, average relative error, and determination coefficient) were used to evaluate the performance of these models. The ABC and GA method with quadratic forms obtained better prediction. As a result, it was shown ABC and GA can be used optimization of the regression function coefficients in modeling adsorption experiments.
In order to cope with the ill-defined problem of human behavior being immanent uncertainty, several methodologies have been studied in game theoretic, social psychological and political science frameworks. As methods to arrange system elements systematically and draw out the consenting structural model concretively, ISM, FSM and DEMATEL based on graph theory etc. have been proposed. In this paper, we propose a modified structural modeling method to recognize the nature of problem. We introduce the statistical method to adjust the establishment levels in group decision situation. From this, it will become possible to obtain effectively and smoothly the structural model of group members in comparison with the traditional methods. Further we propose a procedure for achieving the consenting structural model of group members based on the structural modeling method. By applying the method to recognize the nature of ill-defined problems, it will be possible to solve the given problem effectively and rationally. In order to inspect the effectiveness of the method, we conduct a practical problem as an empirical study: "Behavior analysis of passengers for the Joban line of East Japan Railway Company after new railway service of Tsukuba Express opened".
Park, Heejin;Yi, Myongho;Kim, Seonghun;Oh, Sam Gyun
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.46
no.2
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pp.257-287
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2015
This study proposes a methodology for using facet analysis in ontology modeling and investigates how facet analysis could be utilized in ontology design processes. We applied facet analysis methods developed by Ranganathan and CRG (Classification Research Group) to modeling Smartphone ontology. Utilizing the guiding principles of Ranganathan and CRG, main facets, such as Type, Spec, Function, Operation, Product, Person, Agent, Space and Time, are derived for Smartphone ontology. It is hoped that the methods and procedures employed in identifying and categorizing facets and ontology in this study will provide insights into designing future ontologies.
Background modeling and motion detection is the one of the most significant real time video processing technique. Until now, many researches are conducted into the topic but it still needs much time for robustness. It is more important when other algorithms are used together such as object tracking, classification or behavior understanding. In this paper, we propose efficient multi-modal background modeling methods which can be understood as simplified learning method of Gaussian mixture model. We present its validity using numerical methods and experimentally show detecting performance.
The safety of nuclear power plants is analyzed by a probabilistic risk assessment, and the fault tree analysis is the most widely used method for a risk assessment with the event tree analysis. One of the well-known disadvantages of the fault tree is that drawing a fault tree for a complex system is a very cumbersome task. Thus, several graphical modeling methods have been proposed for the convenient and intuitive modeling of complex systems. In this paper, the reliability graph with general gates (RGGG) method, one of the intuitive graphical modeling methods based on Bayesian networks, is improved for the reliability analyses of dynamic systems that have various operation modes with time. A reliability matrix is proposed and it is explained how to utilize the reliability matrix in the RGGG for various cases of operation mode changes. The proposed RGGG with a reliability matrix provides a convenient and intuitive modeling of various operation modes of complex systems, and can also be utilized with dynamic nodes that analyze the failure sequences of subcomponents. The combinatorial use of a reliability matrix with dynamic nodes is illustrated through an application to a shutdown cooling system in a nuclear power plant.
Recently, significant interest is shown to creation rather inexpensive global systems communications on base of Low-Earth-Orbit Satellite Networks (LEOSN). One of problems of design and creation LEOSN is development of the stream control methods and estimation it's efficiency in such networks. The given problem is complicated, that the topology of the satellite networks varies in time. It essentially hinders the analytical decision of the given problem. An effective way of overcoming of these difficulties is simulation modeling. For realization of research experiments on learning the information streams routing algorithms in LEOSN a special program complex SANET was developed. In the given paper principles of development of LEOSN simulation models and architecture of the manager by the process of a simulation modeling of the unit are considered. Methods of promotion of modeling time and architecture of a simulator complex offered in the article allow to boost essentially efficiency of simulation analysis and to ensure simulation modeling of the satellite networks consisting of several hundreds space vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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