International Journal of Reliability and Applications
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제8권2호
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pp.199-210
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2007
This paper presents estimations of the generalized Rayleigh distribution model based on grouped and censored data. The maximum likelihood method is used to derive point and asymptotic confidence estimates of the unknown parameters. The results obtained in this paper generalize some of those available in the literature. Finally, we test whether the current model fits a set of real data better than other models.
Repeated measurements on units under different conditions are common in biological and biomedical studies. In a number of growth and pharmacokinetic studies, the relationship between the response and the covariates is assumed to be nonlinear in some unknown parameters and the form remains the same for all units. Nonlinear random coefficient models are used to analyze such repeated measurement data. Extended least squares methods are proposed in the literature for estimating the parameters of the model. However, neither objective function has closed form expression in practice. This paper proposes Monte Carlo methods to estimate the objective functions and the corresponding estimators. A simulation study that compare various methods is included.
Behavior of underground structural systems is usually complicated because of various unknown parameters. In order to construct those structural systems safely and economically, exact identification of the system parameters and accurate analysis of the system behaviors are essentially required. In this study, a forward analysis program, which is able to eliminate numerical errors due to far field boundary effect, is developed by coupling finite and boundary elements. In this coupled analysis, boundary elements are used in the semi-infinite domain where stress variation is small, and finite elements in the stress concentration region where material nonlinearity should be considered. Then, a back analysis program which can identify the system parameters is developed using the direct method to be combined with the forward analysis program. The elastic modulus and initial stress, which are most important in the description of the behavior of underground structures, are taken as the system parameters. A simple example is examined 0 show that the method can be used effectively.
Weld bead shape is an important measure for evaluation of weld quality. Many welding parameters have influence on the weld bead shape. The quantitative relationship between welding parameters and bead shape, however, is not determined yet because of their high complexity and many unknown factors. Fuzzy expert system is an advanced expert system which uses fuzzy rules and approximate reasoning. It is a vert useful tool for welding technology because is can process rationally the uncertain and inexact information such as the welding information. In this paper, the empirical and the qualitative relationship between welding parameters and bead shape are analyzed and represented by fuzzy rules. They are converted to the quantitative relationship by use of approximate reasoning of fuzzy expert system. Weld bead shape is estimated from the welding parameters using fuzzy expert system. The result of comparison between measured values of weld bead by welding experiments and the estimates values by fuzzy expert system shows a good consistancy.
This paper studies the regional identifiability of spatially-varying parameters in distributed parameter systems of hyperbolic type. Let Ω be a bounded domain of R$^n$and let Ωo be a subregion of the closed domain Ω. The distributed parameter systems having unknown parameters defined on Ω are described by the second order evolution equations in the filbert space L$^2$(Ω) and the observations are made on the subregion Ωo ⊂ Ω. The regional identifiability is formulated as the uniqueness of parameters by the identity of solutions on the subregion. Several regional identifiability results of the spatially-varying parameters of hyperbolic distributed parameter systems are established by means of the Riesz spectral representations.
This paper proposes a method of separately determining three intrinsic mechanical parameters of an unknown object in the framework of ultrasound inverse scattering tomography. Those parameters are the speed of sound, density, and absorption whose values are given as the solution of an inhomogeneous Helmholtz wave equation. The separate reconstruction method is mathematically formulated, the integral equations are discretized using the sinc basis functions, and the Newton-Raphson method is adopted as a numerical solver in a measurement configuration where the object is insonified by an incident plane wave over 360˚ and the scattered field is measured by detectors arranged in a rectangular fashion around it. Two distinct frequencies are used to separate each parameter of three Gaussian objects that are either located at the same position or separately from each other. Computer simulation results show that the separate reconstruction method is able to separately reconstruct the three mechanical parameters. The absorption parameter turns out to be a little difficult to reconstruct as compared with the other two parameters.
In recent year, there have been much techniques for designing globally stable adaptive control systems when the unknown plant is minimum phase. This paper presents a new seheme for indirect adaptive control structure for nonminimum phase plant of which parameters are estimated from the least-square algorithm. Its effectiveness has been demonstrated by computer simulation carried out for a second-order plant.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.123-130
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2006
This paper discusses about how to build up a mixed-effects model using cumulative logits when some factors are fixed and others are random. Location effects are considered as random effects by choosing them randomly from a population of locations. Estimation procedure for the unknown parameters in a suggested model is also discussed by an illustrated example.
Suppose that an observed process can be written as the additive model of the signal process and the noise process with unknown parameters. In practice the signal process is not directly observed. We consider the problem of estimating parameter from the observation process using the quasi-likelihood method.
We consider two semiparametric regression lines where the density of the error terms are unknown. We give simultaneous estimatros of the differences of intercepts and slopes which turn out to be asymptotically minimax as well as efficient in semiparametric sense.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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