Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권4호
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pp.285-296
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2014
The quantile residual life function has been effectively used to interpret results from the analysis of the proportional hazards model for censored survival data; however, the quantile residual life function is not always estimable with currently available semi-parametric regression methods in the presence of heavy censoring. A parametric regression approach may circumvent the difficulty of heavy censoring, but parametric assumptions on a baseline hazard function can cause a potential bias. This article proposes a Bayesian semi-parametric regression approach for inference on an unknown baseline hazard function while adjusting for available covariates. We consider a model-based approach but the proposed method does not suffer from strong parametric assumptions, enjoying a closed-form specification of the parametric regression approach without sacrificing the flexibility of the semi-parametric regression approach. The proposed method is applied to simulated data and heavily censored survival data to estimate various quantile residual lifetimes and adjust for important prognostic factors.
A geometry modification is one of main keys in achieving a successful optimization. The optimized hull form generated from the geometry modification should be a realistic, faired form from the ship manufacturing point of view. This paper presents a practical hull optimization procedure using a parametric modification function. In the parametric modification function method, the initial ship geometry was easily deformed according to the variations of design parameters. For example, bulbous bow can be modified with several parameters such as bulb area, bulb length, bulb height etc. Design parameters are considered as design variables to modify hull form, which can reduce the number of design variables in optimization process and hence reduce its time cost. To verify the use of the parametric modification function, optimization for KCS was performed at its design speed (FN=0.26) and the wave making resistance is calculated using a well proven potential code with fully nonlinear free surface conditions. The design variables used are key design parameters such as Cp curve, section shape and bulb shape. This study shows that the hull form optimized by the parametric modification function brings 7.6% reduction in wave making resistance. In addition, for verification and comparison purpose, a direct geometry variation method using a bell-shape modification function is used. It is shown that the optimal hull form generated by the bell-shaped modification function is very similar to that produced by the parametric modification function. However, the total running time of the parametric optimization is six times shorter than that of the bell shape modification method, showing the effectiveness and practicalness from a designer point of view in ship yards.
완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
Parametric semiconductor model을 이용하여 $In_{\chi}Ga_{1-\ch}As \;(0\leq\chi\leq1)$ 화합물 반도체 박막의 유전함수를 얻었다. Parametric model은 Gaussian-broadened polynomial들의 합으로 임계점에 대한 모델 유전 함수를 묘사하여 InGaAs 화합물의 광학 상수들을 재현할 수 있는 parameterized 함수를 제공하였다. 이러한 parametric 모델을 통하여 임의의 성분비 $\chi$에 대한 파라미터 값들을 얻었고, 이렇게 얻어진 파라미터들로부터 $In_{\chi}Ga_{1-\ch}As \;(0\leq\chi\leq1)$ 화합물 박막의 임의의 성분비에 대한 유전 함수를 얻을 수 있었다.
International Journal of Reliability and Applications
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제1권1호
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pp.81-87
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2000
One of the most important quantities in reliability theory is the expected number of renewals of a system during a given interval. This quantity, the renewal function, is used to determine the optimal preventive maintenance policy and to estimate the cost of a warranty. In this paper we study a parametric approach for a renewal function. The simulation study is presented to compare the relative performance of the introduced estimators of a renewal function. And we show that the proposed parametric estimator performs well.
심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
합성곱 신경망은 이미지와 같은 격자 형태로 배열된 데이터를 다루는데 널리 사용되고 있는 신경망이다. 일반적인 합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되며 각 층은 비선형활성함수를 포함하고 있다. 본 논문은 합성곱 신경망의 성능을 향상시키기 위해 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 적용한 파라메트릭 활성함수들을 여러 번 더하여 만들어진다. 여러 개의 크기, 위치를 변환하는 파라미터에 따라 다양한 비선형간격을 만들 수 있으며, 파라미터는 주어진 입력데이터에 의해 계산된 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다. 결합된 파라메트릭 활성함수를 사용한 합성곱 신경망의 성능을 MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 그리고 CIFAR100 분류문제에 대해 실험한 결과, 다른 활성함수들보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
In this paper, we establish sufficient conditions for the solution set of parametric generalized vector mixed quasivariational inequality problem to have the semicontinuities such as the inner-openness, lower semicontinuity and Hausdorff lower semicontinuity. Moreover, a key assumption is introduced by virtue of a parametric gap function by using a nonlinear scalarization function. Then, by using the key assumption, we establish condition ($H_h$(${\gamma}_0$, ${\lambda}_0$, ${\mu}_0$)) is a sufficient and necessary condition for the Hausdorff lower semicontinuity, continuity and Hausdorff continuity of the solution set for this problem in Hausdorff topological vector spaces with the objective space being infinite dimensional. The results presented in this paper are different and extend from some main results in the literature.
In this paper, we formally introduce the notion of a general parametric digamma function Ψ(−s; A, a) and we find the Laurent expansion of Ψ(−s; A, a) at the integers and poles. Considering the contour integrations involving Ψ(−s; A, a), we present some new identities for infinite series involving Dirichlet type parametric harmonic numbers by using the method of residue computation. Then applying these formulas obtained, we establish some explicit relations of parametric linear Euler sums and some special functions (e.g. trigonometric functions, digamma functions, Hurwitz zeta functions etc.). Moreover, some illustrative special cases as well as immediate consequences of the main results are also considered.
We performed the modeling of the dielectric functions of C $d_{0.77}$M $g_{0.23}$Te by using parametric semiconductor model. Parametric model describes the analytic dielectric function as the summation of several energy-bounded Gaussian-broadened polynomials and provides a reasonably well parameterized function which can accurately reproduce the optical constants of semiconductor materials. We obtained the values of fitting parameters of the Mg composition 0.23 in the parametric model. From these parameters we could remove interference oscillations to obtain the dielectric function of C $d_{0.77}$M $g_{0.23}$Te alloy film for full 0.5-6.0 eV energy range.y range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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