Based on the improved first order Taylor interval expansion, a new interval analysis method for the static or dynamic response of the structures with interval parameters is presented. In the improved first order Taylor interval expansion, the first order derivative terms of the function are also considered to be intervals. Combining the improved first order Taylor series expansion and the interval extension of function, the new interval analysis method is derived. The present method is implemented for a continuous beam and a frame structure. The numerical results show that the method is more accurate than the one based on the conventional first order Taylor expansion.
This paper is concerned with the interval oscillation of the second order nonlinear ordinary differential equation (r(t)|y'(t)|$^{{\alpha}-1}$ y'(t))'+p(t)|y'(t)|$^{{\alpha}-1}$ y'(t)+q(t)f(y(t))g(y'(t))=0. By constructing ageneralized Riccati transformation and using the method of averaging techniques, we establish some interval oscillation criteria when f(y) is not differetiable but satisfies the condition $\frac{f(y)}{|y|^{{\alpha}-1}y}$${\geq}{\mu}_0$ > 0 for $y{\neq}0$.
A new method for solving the uncertain eigenvalue problems of the structures with interval parameters, interval finite element method based on the element, is presented in this paper. The calculations are done on the element basis, hence, the efforts are greatly reduced. In order to illustrate the accuracy of the method, a continuous beam system is given, the results obtained by it are compared with those obtained by Chen and Qiu (1994); in order to demonstrate that the proposed method provides safe bounds for the eigenfrequencies, an undamping spring-mass system, in which the exact interval bounds are known, is given, the results obtained by it are compared with those obtained by Qiu et al. (1999), where the exact interval bounds are given. The numerical results show that the proposed method is effective for estimating the eigenvalue bounds of structures with interval parameters.
In this paper, a fifth order extension of Potra's third order iterative method is proposed for solving nonlinear equations. A convergence theorem along with the error bounds is established. The method takes three functions and one derivative evaluations giving its efficiency index equals to 1.495. Some numerical examples are also solved and the results obtained are compared with some other existing fifth order methods. Next, the interval extension of both third and fifth order Potra's method are developed by using the concepts of interval analysis. Convergence analysis of these methods are discussed to establish their third and fifth orders respectively. A number of numerical examples are worked out using INTLAB in order to demonstrate the efficacy of the methods. The results of the proposed methods are compared with the results of the interval Newton method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.1
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pp.125-134
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2006
This study confirms that the regression model of endpoint of interval outputs is not identical with that of the other endpoint of interval outputs in interval regression models proposed by Tanaka et al. (1987) and constructs interval regression models using the best regression model given by variable selection. Also, this paper suggests a method to minimize the sum of lengths of a symmetric difference among observed and predicted interval outputs in order to estimate interval regression coefficients in the proposed model. Some examples show that the interval regression model proposed in this study is more accuracy than that introduced by Inuiguchi et al. (2001).
We consider the iterated bootstrap method in regression model with heterogeneous error variances. The iterated wild bootstrap confidence intervla of the mean response is considered. It is shown that the iterated wild bootstrap confidence interval has coverage error of order $n^{-1}$ wheresa percentile method interval has an error of order $n^{-1/2}$. The simulation results reveal that the iterated bootstrap method calibrates the coverage error of percentile method interval successfully even for the small sample size.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.5
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pp.646-655
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2012
First, we prove a number of results about interval-valued fuzzy groups involving the notions of interval-valued fuzzy cosets and interval-valued fuzzy normal subgroups which are analogs of important results from group theory. Also, we introduce analogs of some group-theoretic concepts such as characteristic subgroup, normalizer and abelian groups. Secondly, we prove that if A is an interval-valued fuzzy subgroup of a group G such that the index of A is the smallest prime dividing the order of G, then A is an interval-valued fuzzy normal subgroup. Finally, we show that there is a one-to-one correspondence the interval-valued fuzzy cosets of an interval-valued fuzzy subgroup A of a group G and the cosets of a certain subgroup H of G.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.435-443
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2010
When testing systems that incorporate probabilistic behavior, it is necessary to apply test inputs a number of times in order to give a test verdict. Interval estimation can be used to assert the correctness of probabilities where the selection of confidence interval is one of the important issues for quality of testing. The Wald interval has been widely accepted for interval estimation. In this paper, we compare the Wald interval and the Agresti-Coull interval for various sizes of samples. The comparison is carried out based on the test pass probability of correct implementations and the test fail probability of incorrect implementations when these confidence intervals are used for probability testing. We consider two-sided confidence intervals to check if the probability is close to a given value. Also one-sided confidence intervals are considered in the comparison in order to check if the probability is not less than a given value. When testing probabilities using two-sided confidence intervals, we recommend the Agresti-Coull interval. For one-sided confidence intervals, the Agresti-Coull interval is recommended when the size of samples is large while either one of two confidence intervals can be used for small size samples.
In this paper we investigated effects of the presentation time interval on a subjective evaluation test of loudness. We carried out paired comparison experiments of pure tones loudness with changing the time interval of the comparison. As the results, two characteristic effects were obtained. The difference limen of the loudness was almost proportional to the time interval in below 10 s and was almost the same value of 1.5 dB in above 10 s. On the other hand, the effect of the presentation order was smallest at the time interval of about 5 s.
An iterative hybrid structural dynamic reliability prediction model has been developed under multiple-time interval loads with and without consideration of stochastic structural strength degradation. Firstly, multiple-time interval loads have been substituted by the equivalent interval load. The equivalent interval load and structural strength are assumed as random variables. For structural reliability problem with random and interval variables, the interval variables can be converted to uniformly distributed random variables. Secondly, structural reliability with interval and stochastic variables is computed iteratively using the first order second moment method according to the stress-strength interference theory. Finally, the proposed method is verified by three examples which show that the method is practicable, rational and gives accurate prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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