This paper deals with linear impulsive differential equations with non-integer orders. We provide the explicit representation of solutions of linear impulsive fractional differential equations with constant coefficient by mean of the Mittag-Leffler functions.
When using the Support Vector Machine in the online signature verification, SVM kernel function should be chosen to use non-linear SVM and the constant parameters in the kernel functions should be adjusted to appropriate values to reduce the error rate of signature verification. Non-linear SVM which is built on a strong mathematical basis shows better performance of classification with the higher discrimination power. However, choosing the kernel function and adjusting constant parameter values depend on the heuristics of the problem domain. In the signature verification, this paper deals with the problems of selecting the correct kernel function and constant parameters' values, and shows the kernel function and coefficient parameter's values with the minimum error rate. As a result of this research, we expect the average error rate to be less than 1%.
In this paper, a modified RBF (Radial Basis Function) neural network structure is suggested for the prediction of time series with non-linear, non-stationary characteristics. Conventional RBF neural network predicting time series by using past outputs is for sensing the trajectory of the time series and for reacting when there exists strong relation between input and hidden neuron's RBF center. But this response is highly sensitive to level and trend of time serieses. In order to overcome such dependencies, hidden neurons are modified to react to the increments of input variable and multiplied by increments(or decrements) of out puts for prediction. When the suggested structure is applied to prediction of Lorenz equation, and Rossler equation, improved performances are obtainable.
This paper proposes a Bi-level Genetic Algorithm for the Fixed Charge Transportation Problem with Non-linear Unit Cost. The problem has the property of mixed integer program with non-linear objective function and linear constraints. The bi-level procedure consists of the upper-GA and the lower-GA. While the upper-GA optimize the connectivity between each supply and demand pair, the lower-GA optimize the amount of transportation between the pairs set to be connected by the upper-GA. In the upper-GA, the feasibility of the connectivity are verified, and if a connectivity is not feasible, it is modified so as to be feasible. In the lower-GA, a simple method is used to obtain a pivot feasible solution under the restriction of the connectivity determined by the upper-GA. The obtained pivot feasible solution is utilized to generate the initial generation of chromosomes. The computational experiment is performed on the selected problems with several non-linear objective functions. The performance of the proposed procedure is analyzed with the result of experiment.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권2호
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pp.445-449
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2005
Yen et al. [Fuzzy Sets and Systems 106 (1999) 167-177] calculated the fuzzy membership function for the output to find the non-symmetric triangular fuzzy number coefficients of a linear regression model for all given input-output data sets. In this note, we show that the result they obtained in their paper is invalid.
In this paper a method for simultaneous swift non-linear analysis and optimal design/posture of mechanical/biomechanical systems is presented. The method is developed to get advantages of iterations in non-linear analysis and/or generations in genetic algorithm (GA) for the purpose of efficient analysis within the optimal design/posture. The method is applicable for both size and geometry optimizations wherein material and geometry non-linearity are present. In addition to established mechanical systems, the method can solve biomechanical models of human musculoskeletal system. Optimization-based procedures are popular methods for resolving the redundancy at joints wherein the number of unknown muscle forces is far more than the number of equilibrium equations. These procedures involve optimization of a cost function(s) which is assumed to be consistent with the central nervous system's strategy when activating muscles to assure equilibrium. However, because of the complexity of biomechanical problems (i.e., due to non-linear biomaterial, large deformation, redundancy of the problem and so on) efficient analysis are required within optimization procedures as suggested in this paper.
The purpose of this study is to propose the general method for evaluating the equivalent damping ratios of a structure with supplemental response control dampers. We define Lyapunov function of which derivative can be expressed in autoregressive form and evaluate the equivalent damping ratios by using Lyapunov function and its derivative. This Lyapunov function may be called as generalized structural energy. In this study, it is assumed that the response of a structure is stationary random process and control dampers do not affect the modal shapes of a structure, and the structure has proportional damping. Proposed method can be used to get the equivalent damping ratios of a structure with non-linear control dampers such as friction dampers as well as linear control dampers. To show the effectiveness of the proposed method. we evaluate the equivalent damping ratios of a structure with viscous dampers. AMDs. and friction dampers. The equivalent damping ratios from proposed method are compared to those from eigenvalue analysis for linear control dampers. and those from time history analysis for non-linear control dampers. respectively.
Because linear motor directly drives linear motion, it does not need conversion equipment such as belt and gear. Especially linear pulse motor provide more precise positioning and large force of linear pulse motors. As current manufacture technic of linear pulse motor is much to be desired at home. This motor lay out to make use of computer aided design program, In this paper the experimental motor is 2-phases 4-poles hybrid pulse motor which has teeth per pole Simulation program is divided its function into 4 parts - air gap permeance analysis, permanent magnet & non-linear core operating point determine, winding configuration, leakage flux analysis. It is possible to make motor static and magnetic characteristics for this simulation program. Also, by varying input parameters of the program, experimental motor is to be compared to motor characteristics.
Quantitative risk assessment (QRA) is used as a legal or voluntary safety management tool for the hazardous material industry and the utilization of the method is gradually increasing. Therefore, a leak frequency analysis based on reliable generic data is a critical element in the evolution of QRA and safety technologies. The aim of this paper is to derive the leak frequency function that can be applied more flexibly in QRA based on OGP report with high reliability and global utilization. For the purpose, we first reviewed the data on the 16 equipments included in the OGP report and selected the predictors. And then we found good equations to fit the OGP data using non-linear regression analysis. The various expectation functions were applied to search for suitable parameter to serve as a meaningful reference in the future. The results of this analysis show that the best fitting parameter is found in the form of DNV function and connection function in natural logarithm. In conclusion, the average percentage error between the fitted and the original value is very small as 3 %, so the derived prediction function can be applicable in the quantitative frequency analysis. This study is to contribute to expand the applicability of QRA and advance safety engineering as providing the generic equations for practical leak frequency analysis.
In the present study, a series of laboratory tests with sands of different silt contents, are conducted and methods to assess non-linear behaviors based on in-situ test results are proposed. Modified hyperbolic stress-strain model is used to analyze non-linearity of silty sands in terms of non-linear degradation parameters f and g as a function of silt contents and relative density $D_R$. Stress-strain relationship results were obtained from a series of triaxial tests on sands containing different amounts of silt. Initial shear modulus which was applied to normalize modulus degradation of silty sands were determined based on the resonant column test results. From the laboratory test results, it was observed that, as the relative density increases, values of f decrease and those of g increase. Cone resistance $q_c$ for silty soil condition used in the triaxial tests were estimated based on the cavity expansion analysis. A suggestion to make an estimation of degradation parameters f and g as a function of fine contents is addressed in terms of cone resistance $q_c$ .
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[게시일 2004년 10월 1일]
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