We proposed a 2-step neural network approach for estimating machining parameters of electric discharge wire cut. The first step net, which is described as a backward neuro-estimation, is designed for estimating coarse cutting parameters while the second phase net, as a polishing forward neuro-estimation, is utilized for determining fine parameters. Sequential estimation procedure, based on backward and forward net, is performed using the net's approximation capability which is M to 1 and 1 to M mapping property. Experimental results an given to evaluate the accuracy of the proposed 2-step neuro-estimation.
실내에서 이동로봇의 절대위치 측정을 위해서 초음파를 이용하는 초음파 위치측정 시스템이 많이 연구되고 있다. 이러한 초음파 위치측정 시스템들은 초음파의 혼신을 피하기 위해 순차 발신하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 순차 발신으로 인해 이동로봇이 이동하는 경우에는 초음파의 수신위치가 변하므로 위치측정 정도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 수신시점에 따른 가중치를 적용하는 새로운 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안된 알고리즘을 기존의 초음파위성시스템에 적용하여 개선된 초음파위성시스템을 구축하였다. 그리고 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 가진 개선된 초음파위성시스템의 위치측정 성능을 입증하였다.
In this paper, we propose a new method that sequentially estimates TDOA(Time Delay Of Arrival) and FDOA(Frequency Delay Of Arrival) for extracting the information about the bearing and relative velocity of a target in passive radar or sonar arrays. The objective is to efficiently estimate the TDOA and FDOA between two sensor signal measurements, corrupted by correlated Gaussian noise sources in an unknown way. The proposed method utilizes the one dimensional slice function of the third order cumulants between the two sensor measurements, by which the effect of correlated Gaussian measurement noises can be significantly suppressed for the estimation of TDOA. Because the proposed sequential algoritjhm uses the one dimensional complex ambiguity function based on the TDOA estimate from the first step, the amount of computations needed for accurate estimationof FDOA can be dramatically reduced, especially for the cases where high frequency resolution is required. It is demonstrated that the proposed algorithm outperforms existing TDOA/FDOA estimation algorithms based on the ML(maximum likelihood) criterionandthe complex ambiguity function of the third order cumulant as well, in the MSE(mean squared error) sense and computational burden. Various numerical resutls on the detection probability, MSE and the floatingpoint computational burden are presented via Monte-Carlo simulations for different types of noises, different lengths of data, and different signal-to-noise ratios.
본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.675-685
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2008
This paper studies two sequential procedures to estimate a monotone convex function using $L_2$ monotonization and uniform convexification; one, denoted by FMSC, monotonizes the data first and then, convexifis the monotone estimate; the other, denoted by FCSM, first convexifies the data and then monotonizes the convex estimate. We show that two shape modifiers are not commutable and so does FMSC and FCSM. We compare them numerically in uniform error(UE) and integrated mean squared error(IMSE). The results show that FMSC has smaller uniform error(UE) and integrated mean squared error(IMSE) than those of FCSC.
In this paper we consider a problem of blind co-channel signal separation, the goal of which is to estimate multiple co-channel digitally modulated signals using an antenna array. We employ the joint maximum likelihood estimation and present a sequential algorithm, which is referred to as sequential joint maximum likelihood (SJML) algorithm. It separates multiple co-channel signal on-line and converges fast in overdetermined noisy communication environment. And the computational complexity of SJML for M-QAM (M=8, 16, 64,...) signals is less expensive compared to the SLSP. Useful behavior of this algorithm are confirmed by simulations.
We investigate the latent stage-sequential patterns of drinking behaviors of U.S. adolescents who have started to drink by age 14 years (seven years before the legal drinking age). A multiple-group latent transition analysis(LTA) with logistic regression is employed to identify the subsequent patterns of drinking behaviors among early-onset drinkers. A sample of 1407 early-onset adolescents from the National Longitudinal Survey of Youth(NLSY97) is analyzed using maximum-likelihood estimation. The analysis demonstrates that early-onset adolescents' drinking behaviors can be represented by four latent classes and their prevalence and transition are influenced by demographic factors of gender, age, and race.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.625-639
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2020
The gamma distribution is a flexible right-skewed distribution widely used in many areas, and it is of great interest to estimate the probability of a random variable exceeding a specified value in survival and reliability analysis. Therefore, the study develops a fixed-accuracy confidence interval for P(X > c) when X follows a gamma distribution, Γ(α, β), and c is a preassigned positive constant through: 1) a purely sequential procedure with known shape parameter α and unknown rate parameter β; and 2) a nonparametric purely sequential procedure with both shape and rate parameters unknown. Both procedures enjoy appealing asymptotic first-order efficiency and asymptotic consistency properties. Extensive simulations validate the theoretical findings. Three real-life data examples from health studies and steel manufacturing study are discussed to illustrate the practical applicability of both procedures.
Interim analyses of randomized trials enable investigators to make more efficient use of limited research resources and to satisfy ethical requirements that a regimen be discontinued as soon as it has been established to have an inferior efficacy/toxicity profile. Unfortunately. the integrity and credibility of these trials can be compromised if inappropriate procedures are used in monitoring interim data. 'In this paper we discuss how group sequential designs provide useful guidelines that enable one to satisfy the valid objectives of interim monitoring while avoiding undesirable consequences, and we consider how flexible one can be in the way such designs are implemented. We also provide motivation for the role of data-monitoring committees in preserving study integrity and credibility in either government- or industry-sponsored trials. In our view. these committees should have multidisciplinary representation and membership limited to individuals free of apparent significant conflict of interest, and ideally should be the only individuals to whom the data analysis center provides interim results on relative efficacy of treatment regimens. Finally. we discuss some important practical issues such as estimation following group sequential testing, anal ysis of secondary outcomes after using a group sequential design applied to a primary outcome, early stopping of negative trials. and the role of administrative analyses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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