We consider the sensitivity of average inventory cost rate when true values of the parameters in the EOQ model are unknown over known ranges. In particular, in the case that the valid range on the true economic lot size are known, we provide a formula for estimating the lot size under minimax criterion. Moreover, to estimate the valid range, we apply the propagation of errors technique. Then, we present a scheme to find a (valid) lot size, based on the estimated range of the true lot size from the propagation of errors technique.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.18
no.1
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pp.4021-4037
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1976
This paper describes the actual experiments of the error propagation and studies of analytical photogrammetry using the simulation method in which we can find the causes of the errors. These studies and the results give the valuable data which are very effective for systematically controlling the errors in aerial triangulation. The main contents in my paper are as follows: 1. Dose the scale errors in the successive models in the form of normal distribution appear when the observation errors propagate in the form of normal distribution\ulcorner 2. In what form does this scale error propagation in the actual model appear\ulcorner 3. When the causes of the scale error propagation are found, is the evaluation standard determined normally\ulcorner 4. What degree of influence is there form the constant errors\ulcorner I have done several experiments using the simulation method technique to solve the complicated error propgation of aerial triangulation which is the effective means to research the relations between cause and effect. In this paper, the studies have concentrated on the following points of simulation experiments. (1) The first part descries how we can produce the soft program of the simulation experiment. (2) The second part is the method propagating the errors in the simulation models and the kinds of errors. (3) The final part is the most important; that is the analyzing and evaluation of control during actual work. From the above-mentioned points, it is said that these studies are a very important development in the field of controlling and managing aerial photogrammetry and especially in the case of error propagation, we can clearly find the causes of the errors and steps and parts of errors generated when we use these techniques.
In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.1028-1034
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2003
We consider the sensitivity of average inventory cost rate when true values of the parameters In the EOQ model are unknown over known ranges. In particular, In the case that the valid range on the true economic lot size are known. we provide a formula for estimating the lot size under minimax criterion. Moreover, to estimate the valid range, we apply the propagation of errors technique. Then, we present a scheme to find a (valid) lot size. based on the estimated range of the true lot size from the propagation or errors technique.
We propose a rigorous 2D approximation technique for the 3D waveguide structures; it can minimize the well-known approximation errors of the commonly used effective index method. The main concept of the proposed technique is to compensate for the effective cladding index in the equivalent slab model of the original channel waveguide from the modal effective index calculated by the nonuniform 2D finite difference method. With simulations, we used the proposed technique to calculate the coupling characteristics of a directional coupler by the 2D beam propagation method, and the results were almost exactly the same as the results calculated by the 3D beam propagation method.
A visually servoed paired structured light system (ViSP) was recently proposed as a novel estimation method of the 6-DOF (Degree-Of-Freedom) relative displacement in civil structures. In order to apply the ViSP to massive structures, multiple ViSP modules should be installed in a cascaded manner. In this configuration, the estimation errors are propagated through the ViSP modules. In order to resolve this problem, a displacement estimation error back-propagation (DEEP) method was proposed. However, the DEEP method has some disadvantages: the displacement range of each ViSP module must be constrained and displacement errors are corrected sequentially, and thus the entire estimation errors are not considered concurrently. To address this problem, a pose-graph optimized displacement estimation (PODE) method is proposed in this paper. The PODE method is based on a graph-based optimization technique that considers entire errors at the same time. Moreover, this method does not require any constraints on the movement of the ViSP modules. Simulations and experiments are conducted to validate the performance of the proposed method. The results show that the PODE method reduces the propagation errors in comparison with a previous work.
A new positioning technique for positioning of LTE base stations is proposed. The positioning information of the base station is absolutely necessary for model-based wireless positioning, and is required in some of the various merhodologies for estimating signals in an uncorrected area when construnting a database for fingerprinting-based positioning. Using the acquired location-based Reference Signal Received Power (RSRP) information to estimate the location of the base station, it is impossible with the existing trilateration methods. Therefore, in this paper, a method using reference particles is proposed. Particles are randomly generated in the application area, and signal propagation modeling is performed assuming that a base station is located in each particle. Based on this, the errors of measurements are calculated. The particle group with the minimum measurement errors is selected, the position of the base station is estimated through weighted summation, and the signal propagation model of the corresponding base station is built at the same time. The performance of the proposed technology is verified using data acquired in Seocho-dong, Seoul.
This paper is a study on model method for estimating system inputs from vibration responses, which is one of indirect input identification methods in frequency domain. The method has advantages over direct inverse method especially when points of operational inputs are inaccessible so that artificial excitation forces cannot be applied to obtain frequency response functions of the complete system. Procedures of extended modal model method are proposed and checked by numerical experiment. Mechanisms of error propagation, i.e., how errors in modal parameters such as poles nad mode shape vectors affect estimation of the input forces, are illustrated. Then, in order to counteract the error propagation, discrete modal filter approach is taken in this paper to compute the inversion of modal matrix in which the most serious errors seem to be generated. Further, a Reduced form of Modified Reciprocal Modal Vector(RMRMV) is proposed for estimating multiple inputs. It is shown to have smaller orthogonality error than MRMV.
Patel, Bhavana S.S.;Narayan, Babu K.S.;Venkataramana, Katta
Structural Engineering and Mechanics
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v.59
no.5
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pp.901-920
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2016
MeshFree methods have become popular owing to the ease with which high stress gradients can be identified and node density distribution can be reformulated to accomplish faster convergence. This paper presents a strategy for nodal density refinement with strain energy as basis in Element-Free Galerkin MeshFree technique. Two popular flat plate problems are considered for the demonstration of the proposed strategies. Issue of integration errors introduced during nodal density refinement have been addressed by suggesting integration cell refinement. High stress effects around two symmetrical semi-circular notches under in-plane axial load have been addressed in the first problem. The second considers crack propagation under mode I and mode II fracture loading by the way of introducing high stress intensity through line crack. The computational efficacy of the adaptive refinement strategies proposed has been highlighted.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.1
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pp.43-48
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2010
This article presents the experimental studies of controlling angle and position of the inverted pendulum system using neural network to compensate for errors caused due to fuzzy controller. Although fuzzy control method can deal with nonlinearities of the system, fixed fuzzy rules may not work and result in tracking errors in some cases. First, a nominal Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy controller with fixed weights is used for controlling the inverted pendulum system. Then the neural network is added at the reference input to form the reference compensation technique (RCT)control structure. Neural network modifies the input trajectories to improve system performances by updating internal weights in on-line fashion. The back-propagation learning algorithm for neural network is derived and used to update weights. Control hardware of a DSP 6713 board to have real time control is implemented. Experimental results of controlling inverted pendulum system are conducted and performances are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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