Similarity index measures the topological proximity of node pairs in a complex network. Numerous similarity indices have been defined and investigated, but the dependency of structure on the performance of similarity indices has not been sufficiently investigated. In this study, we investigated the relationship between the performance of similarity indices and structural properties of a network by employing a two-state random network. A node in a two-state network has binary types that are initially given, and a connection probability is determined from the state of the node pair. The performances of similarity indices are affected by the number of links and the ratio of intra-connections to inter-connections. Similarity indices have different characteristics depending on their type. Local indices perform well in small-size networks and do not depend on whether the structure is intra-dominant or inter-dominant. In contrast, global indices perform better in large-size networks, and some such indices do not perform well in an inter-dominant structure. We also found that link prediction performance and the performance of similarity are correlated in both model networks and empirical networks. This relationship implies that link prediction performance can be used as an approximation for the performance of the similarity index when information about node type is unavailable. This relationship may help to find the appropriate index for given networks.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
제3권1호
/
pp.1-6
/
2003
The Delayed Feedback Control method (DFC) proposed by Pyragas applies an input based on the difference between the current state of the system, which is generating chaos orbits, and the $\tau$-time delayed state, and stabilizes the chaos orbit into a target. In DFC, the information about a position in the state space is unnecessary if the period of the unstable periodic orbit to stabilize is known. There exists the fault that DFC cannot stabilize the unstable periodic orbit when a linearlized system around the periodic point has an odd number property. There is the chaos control method using the prediction of the $\tau$-time future state (PDFC) proposed by Ushio et al. as the method to compensate this fault. Then, we propose a method such as improving the fault of the DFC. Namely, we combine DFC and PDFC with parameter W, which indicates the balance of both methods, not to lose each advantage. Therefore, we stabilize the state into the $\tau$ periodic orbit, and ask for the ranges of Wand gain K using Jury' method, and determine the quasi-optimum pair of (W, K) using a genetic algorithm. Finally, we apply the proposed method to a discrete-time chaotic system, and show the efficiency through some examples of numerical experiments.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제15권4호
/
pp.1019-1031
/
2004
This paper describes a new modeling method for the prediction of transmembrane protein topology. The structural regions of the transmembrane protein have been modeled by means of a multiple state hidden Markov model that has provided for the detailed modeling of the heterogeneous amino acid distributions of each structural region. Grammatical constraints have been incorporated to the prediction method in order to capture the biological order of membrane protein topology. The proposed method correctly predicted 76% of all membrane spanning regions and 92% sidedness of the integration when all membrane spanning regions were found correctly.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
To improve the prediction accuracy of the strong-unloading rock slope performance and obtain the range of variation in the slope displacement, a new displacement time-series prediction model is proposed, called the fuzzy information granulation (FIG)-genetic algorithm (GA)-back propagation neural network (BPNN) model. Initially, a displacement time series is selected as the training samples of the prediction model on the basis of an analysis of the causes of the change in the slope behavior. Then, FIG is executed to partition the series and obtain the characteristic parameters of every partition. Furthermore, the later characteristic parameters are predicted by inputting the earlier characteristic parameters into the GA-BPNN model, where a GA is used to optimize the initial weights and thresholds of the BPNN; in the process, the numbers of input layer nodes, hidden layer nodes, and output layer nodes are determined by a trial method. Finally, the prediction model is evaluated by comparing the measured and predicted values. The model is applied to predict the displacement time series of a strong-unloading rock slope in a hydropower station. The engineering case shows that the FIG-GA-BPNN model can obtain more accurate predicted results and has high engineering application value.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
제1권2호
/
pp.78-87
/
2012
In this paper, we address the tracking problem caused by camera motion and rolling shutter effects associated with CMOS sensors in consumer handheld cameras, such as mobile cameras, digital cameras, and digital camcorders. A modified particle filtering method is proposed for simultaneously tracking objects and compensating for the effects of camera motion. The proposed method uses an elastic registration algorithm (ER) that considers the global affine motion as well as the brightness and contrast between images, assuming that camera motion results in an affine transform of the image between two successive frames. By assuming that the camera motion is modeled globally by an affine transform, only the global affine model instead of the local model was considered. Only the brightness parameter was used in intensity variation. The contrast parameters used in the original ER algorithm were ignored because the change in illumination is small enough between temporally adjacent frames. The proposed particle filtering consists of the following four steps: (i) prediction step, (ii) compensating prediction state error based on camera motion estimation, (iii) update step and (iv) re-sampling step. A larger number of particles are needed when camera motion generates a prediction state error of an object at the prediction step. The proposed method robustly tracks the object of interest by compensating for the prediction state error using the affine motion model estimated from ER. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional particle filter, and can track moving objects robustly in consumer handheld imaging devices.
Kim, Byung-ki;Choi, Sung-sik;Wang, Jong-yong;Oh, Seung-Taek;Rho, Dae-seok
Journal of Electrical Engineering and Technology
/
제10권3호
/
pp.1356-1362
/
2015
The location of PV systems in distribution system has been increased as one of countermeasure for global environmental issues. As the operation efficiency of PV systems is getting decreased year by year due to the aging phenomenon and maintenance problems, the optimal algorithm for state diagnosis in PV systems is required in order to improve operation performance in PV systems. The existing output prediction algorithms considering various parameters and conditions of PV modules could have complicated calculation process and then their results may have a possibility of significant prediction error. To solve these problems, this paper proposes an optimal prediction algorithm of PV system by using least square methods of linear regression analysis. And also, this paper presents a performance evaluation algorithm in PV modules based on the proposed optimal prediction algorithm of PV system. The simulation results show that the proposed algorithm is a practical tool of the state diagnosis for performance improvement in PV systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제8권6호
/
pp.2056-2069
/
2014
In order to implement interactive and personalized Web services properly, it is necessary to understand the tangible and intangible responses of the users and to recognize their emotional states. Recently, some studies have attempted to build emotional state estimation models based on facial expressions. Most of these studies have applied multiple regression analysis (MRA), artificial neural network (ANN), and support vector regression (SVR) as the prediction algorithm, but the prediction accuracies have been relatively low. In order to improve the prediction performance of the emotion prediction model, we propose a novel SVR model that is optimized using a genetic algorithm (GA). Our proposed algorithm-GASVR-is designed to optimize the kernel parameters and the feature subsets of SVRs in order to predict the levels of two aspects-valence and arousal-of the emotions of the users. In order to validate the usefulness of GASVR, we collected a real-world data set of facial responses and emotional states via a survey. We applied GASVR and other algorithms including MRA, ANN, and conventional SVR to the data set. Finally, we found that GASVR outperformed all of the comparative algorithms in the prediction of the valence and arousal levels.
A wrinkling is the instability phenomenon influenced by material properties, shape geometry, forming conditions, stress state, etc. The wrinkling is considered as a critical defect in appearance of product. Many wrinkling prediction methods using thickness strain distribution and farming analysis have been proposed. The wrinkling, however, is not easily predicted precisely by these methods. In this study, the region in the biaxial plane stress state is modeled with a rectangular plate introducing the effective dimension, and critical stress values for the wrinkling are calculated. Prediction index for the wrinkling is then evaluated by normalizing the actual stress with respect to the critical stress. In order to show the validity and efficiency of the method proposed, the wrinkling prediction for a squared sheet in the uniaxial tensile stress and auto-body front finder panel is performed.
For higher component density per chip, it is necessary to identify and control the semiconductor manufacturing process more stringently. Recently, neural networks have been identified as one of the most promising techniques for modeling and control of complicated processes such as plasma etching process. Since wafer states after each run using identical recipe may differ from each other, conventional neural network models utilizing input factors only cannot represent the actual state of process and equipment. In this paper, in addition to the input factors of the recipe, real-time tool data are utilized for modeling of 64M DRAM s-poly plasma etching process to reflect the actual state of process and equipment. For real-time tool data, we collect optical emission spectroscopy (OES) data. Through principal component analysis (PCA), we extract principal components from entire OES data. And then these principal components are included to input parameters of neural network model. Finally neural network model is trained using feed forward error back propagation (FFEBP) algorithm. As a results, simulation results exhibit good wafer state prediction capability after plasma etching process.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.