Non-stationary random vibration of linear structures with uncertain parameters is investigated in this paper. A time-domain explicit formulation method is first presented for dynamic response analysis of deterministic structures subjected to non-stationary random excitations. The method is then employed to predict the random responses of a structure with given values of structural parameters, which are used to fit the conditional expectations of responses with relation to the structural random parameters by the response surface technique. Based on the total expectation theorem, the known conditional expectations are averaged to yield the random responses of stochastic structures as the total expectations. A numerical example involving a frame structure is investigated to illustrate the effectiveness of the present approach by comparison with the power spectrum method and the Monte Carlo simulation method. The proposed method is also applied to non-stationary random seismic analysis of a practical arch bridge with structural uncertainties, indicating the feasibility of the present approach for analysis of complex structures.
The characteristic of the random-request availability is that random task arrival is included as one of system elements. If the mean number of task arrivals grows, the computational complexity for deriving the random-request availability becomes extremely high. Using a simulation method, the effect of 'random task arrival' elements on the random-request availability is investigated. Some approximation methods are also discussed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.219-223
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2009
Recently, Zhao et al. [Fuzzy Optimization and Decision Making (2007) 6, 279-295] characterized the interarrival times as fuzzy random variables and presented a fuzzy random elementary renewal theorem on the limit value of the expected renewal rate of the process in the fuzzy random renewal process. They also depicted both the interarrival times and rewards are depicted as fuzzy random variables and provided fuzzy random renewal reward theorem on the limit value of the long run expected reward per unit time in the fuzzy random renewal reward process. In this note, we simplify the proofs of two main results of the paper.
Ensemble classification is to utilize multiple classifiers instead of using a single classifier. Recently ensemble classifiers have attracted much attention in data mining community. Ensemble learning techniques has been proved to be very useful for improving the prediction accuracy. Bagging, boosting and random subspace are the most popular ensemble methods. In random subspace, each base classifier is trained on a randomly chosen feature subspace of the original feature space. The outputs of different base classifiers are aggregated together usually by a simple majority vote. In this study, we applied the random subspace method to the bankruptcy problem. Moreover, we proposed a method for optimizing the random subspace ensemble. The genetic algorithm was used to optimize classifier subset of random subspace ensemble for bankruptcy prediction. This paper applied the proposed genetic algorithm based random subspace ensemble model to the bankruptcy prediction problem using a real data set and compared it with other models. Experimental results showed the proposed model outperformed the other models.
Random delay countermeasures introduce random delays into the execution flow to break the synchronization and increase the complexity of the side channel attack. A novel method for attacking devices with random delay countermeasures has been proposed by using a maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT)-based power trace alignment algorithm. Firstly, the random delay in the power traces is sensitized using MODWT to the captured power traces. Secondly, it is detected using the proposed random delay detection algorithm. Thirdly, random delays are removed by circular shifting in the wavelet domain, and finally, the power analysis attack is successfully mounted in the wavelet domain. Experimental validation of the proposed method with the National Institute of Standards and Technology certified Advanced Encryption Standard-128 cryptographic algorithm and the SAKURA-G platform showed a 7.5× reduction in measurements to disclosure and a 3.14× improvement in maximum correlation value when compared with similar works in the literature.
Faizan Ahmad, Khan;Eid Musallam, Aljohani;Javid, Ali
Nonlinear Functional Analysis and Applications
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제27권4호
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pp.881-894
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2022
In this paper, we consider a class of random generalized nonlinear mixed variational inclusions with random fuzzy mappings and random relaxed cocoercive mappings in real Hilbert spaces. We suggest and analyze an iterative algorithm for finding the approximate solution of this class of inclusions. Further, we discuss the convergence analysis of the iterative algorithm under some appropriate conditions. Our results can be viewed as a refinement and improvement of some known results in the literature.
SAPO-11을 억새와 random polypropylene(random PP)의 촉매 열분해에 최초로 적용하였다. 열중량 분석 결과 SAPO-11은 억새의 탈수 반응을 촉진시키고, char의 생성을 억제하는 것으로 나타났다. Random PP의 열분해 결과, random PP의 분해온도와 활성화에너지는 촉매를 사용함에 따라 크게 감소하였다. 억새의 무촉매 열분해 반응에 의해 생성되는 oxygenate 생성물들 중에서 levoglucosan이 주 생성물이었다. SAPO-11 촉매 열분해 결과, 상당 부분의 levoglucosan이 furans, phenolics, aromatics 등의 부가가치가 큰 화합물로 전환하였다. 반면, random PP는 가솔린, 디젤 범위의 탄화수소를 생성하였다.
보안을 위한 암호 키는 진난수 발생기를 사용하여 만들어야 한다. 진난수 발생기는 상태 예측이 거의 불가능한 혼란 진원지에서 초기값을 추출하여 비가역적 해시 알고리즘을 적용해 난수를 만들어 낸다. DRAM 접근 대기 시간(latency)에도 불규칙성이 존재하여 혼란 진원지 역할을 할 수 있음이 알려져 있는데, 요즘 널리 사용되는 동기식 DRAM (SDRAM)을 장착한 시스템에서는 접근 대기 시간의 불규칙성이 잘 노출되지 않으며, 난수 비트 패턴의 뭉침 현상이 심해진다. 이 문제를 xor 연산을 사용하여 해결하였다. 이 방법으로 만든 난수를 통계학적으로 평가하여 진난수에 필적하는 품질을 확인하였다. 이와 같은 난수 발생 방법의 성능은 100 Kbits/sec 수준이며, 별도의 장치나 회로를 요구하지 않아 DRAM을 장착하고 있는 여러 형태의 컴퓨터 장비에서 사용 가능하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.787-796
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2009
이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.
We have examined the random error of eddy covariance (EC) measurements on the basis of two-tower approach during daytime. Two EC towers were placed on the grassland with different vegetation density near Gumi-weir. We calculated the random error using three different methods. The first method (M1) is two-tower method suggested by Hollinger and Richardson (2005) where random error is based on differences between simultaneous flux measurements from two towers in very similar environmental conditions. The second one (M2) is suggested by Kessomkiat et al. (2013), which is extended procedure to estimate random error of EC data for two towers in more heterogeneous environmental conditions. They removed systematic flux difference due to the energy balance deficit and evaporative fraction difference between two sites before determining the random error of fluxes using M1 method. Here, we introduce the third method (M3) where we additionally removed systematic flux difference due to available energy difference between two sites. Compared to M1 and M2 methods, application of M3 method results in more symmetric random error distribution. The magnitude of estimated random error is smallest when using M3 method because application of M3 method results in the least systematic flux difference between two sites among three methods. An empirical formula of random error is developed as a function of flux magnitude, wind speed and measurement height for use in single tower sites near Nakdong River. This study suggests that correcting available energy difference between two sites is also required for calculating the random error of EC data from two towers at heterogeneous site where vegetation density is low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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