한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1226-1229
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1993
This paper proposes a new on-line fuzzy model identification(ONFID) algorithm in which the fuzzy model evaluation stage is incorporated. The fuzzy model evaluation is performed by the fuzzy equality index which is known to be a useful tool to evaluate the performance of the identified fuzzy model. Then the fuzzy model is updated according to the result of the evaluation. Proposed ONFID algorithm can sensibly identify to the system changes. To show the usefulness of the proposed algorithm, it is applied to the fuzzy model identification problem of the gas furnace and the output prediction problem of the flexible joint manipulator which is a nonlinear system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권6호
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pp.299-311
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2008
The Radio Frequency IDentification (RFID) system is a contactless automatic identification system, which comprises readers and tags. In RFID systems, a reader collision occurs when there is interference in communication between one reader and the tags, due to the signals from other readers. The reader collision problem is considered as the fundamental problem affecting high density RFID reader installations. In this paper, we analyze the existing reader anti-collision algorithms. We also propose a pulse protocol-based reader anti-collision algorithm using slot occupied probability (SOP). The implementation of this improvement is simple, yet it effectively mitigates most reader collisions in dense reader mode, as shown in our simulation. That is, the proposed algorithm reduces the identification time, and increasesthe system throughput and system efficiency compared with the conventional reader anti-collision algorithms.
The problem of reconstruction of complete building response from a limited number of response measurements is considered. The response at the intermediate degrees of freedom is reconstructed by using piecewise cubic Hermite polynomial interpolation in time domain. The piecewise cubic Hermite polynomial interpolation is preferred over the spline interpolation due to its trend preserving character. It has been shown that factorization of response data in variable separable form via singular value decomposition can be used to derive the complete set of normal modes of the structural system. The time domain principal components can be used to derive empirical transfer functions from which the natural frequencies of the structural system can be identified by peak-picking technique. A reduced-rank approximation for the system flexibility matrix can be readily constructed from the identified mass-orthonormal mode shapes and natural frequencies.
Hyun-Tae Kim;Ye-Jin Jin;Hye-Jin Jeon;Janghwan Kim;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.200-210
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2023
Until now, it is popular to use question-and-answer-based for human personality. The current inspection of representative personality types includes Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) and job suitability evaluations. The problem of these inspection methods is influenced by the user's environment and psychological status during MBTI inspection. To solve this problem, we proposed MBTI Identification Model based on measuring bioelectricity patterns. We adapt traditional Korean medicine, the Eight Constitution, to this model. We develop an automatic MBTI identification algorithm that maps the Eight Constitution via biological current patterns to identify MBTI personality types. By utilizing the algorithm proposed in this research, it is anticipated that users will be able to measure MBTI more easily and accurately.
통신채널의 인식문제는 현재 이론적 부분과 실제 관점 부분의 문제점을 가지고 있다. 최근에 이 문제를 해결키 위해 제안된 기법들은 안테나 구조와 시간 오버샘플링에 의해 유도된 다이버시티를 이용하고 있다. 이 방법은 선형 제한조건을 가진 적응필터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 값 분할에 근거한 기법이 제안되었다. 수신신호 상관행렬의 최소 단일값에 의한 단일벡터는 채널 임펄스 응답을 포함하며 상기 문제를 해결키 위한 적응 알고리즘을 보인다. 제안된 기법은 기존 기법의 성능보다 우수함을 알 수 있다.
산업공정에 가장 많이 활용되고 있는 일차 시지연 공정은 긴 지연시간으로 인하여 정확한 공정모델을 구하기 어려울 뿐만 아니라,플랜트와 모델불일치에 따른 제어성능에 문제가 발생할 수 있다. 따라서 일차 시지연 공정의 제어 문제에 있어서 기본적으로 공정의 정확한 모델을 구하기 위한 공정 파라메타 식별이 아주 중요하다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 계단입력 시험에 의한 공정식별법보다 더 효율적인 실수형 유전알고리즘에 의한 공정식별법을 제안하였다. 또한, 이러한 추정전략은 다양한 사례를 통하여 유용한 결과를 얻었다.
We state the necessary conditions on optimizing the parameters which the damping differential operators contain in abstract linear damped second order evolution equation on the Gelfand five fold.
Inverse coefficient identification problems associated with the fourth-order Sturm-Liouville operator in the steady state Euler-Bernoulli beam equation are investigated. Unlike previous studies in which spectral data are used as additional information, in this paper only boundary information is used, hence non-destructive tests can be employed in practical applications.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.40-46
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2000
In this paper, a transient identification based on a Hidden Markov Model (HMM) has been suggested and evaluated experimentally for the classification of transients in the dynamic process. The transient can be identified by its unique time dependent patterns related to the principal variables. The HMM, a double stochastic process, can be applied to transient identification which is a spatial and temporal classification problem under a statistical pattern recognition framework. The HMM is created for each transient from a set of training data by the maximum-likelihood estimation method. The transient identification is determined by calculating which model has the highest probability for the given test data. Several experimental tests have been performed with normalization methods, clustering algorithms, and a number of states in HMM. Several experimental tests have been performed including superimposing random noise, adding systematic error, and untrained transients. The proposed real-time transient identification system has many advantages, however, there are still a lot of problems that should be solved to apply to a real dynamic process. Further efforts are being made to improve the system performance and robustness to demonstrate reliability and accuracy to the required level.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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