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볼테라 시리즈 입력을 이용한 냉연 산세 라인 산농도 모델 추정
박찬은(Chan Eun Park),송주만(Ju-man Song),박태수(Tae Su Park),노일환(Il-Hwan Noh),박형국(Hyoung-Kuk Park),최승갑(Seung Gab Choi),박부견(PooGyeon Park) 제어로봇시스템학회 2015 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.21 No.12
This paper deals with estimating the acid concentration of pickling process using the Volterra inputs. To estimate the acid concentration, the whole pickling process is represented by the grey box model consists of the white box dealing with known system and the black box dealing with unknown system. Because there is a possibility of nonlinear term in the unknown system, the Volterra series are used to estimate the acid concentration. For the white box modeling, the acid tank solution level and concentration equations are used, and for the black box modeling, the acid concentration is estimated using the Volterra Least Mean Squares (LMS) algorithm and Least Squares (LS) algorithm. The LMS algorithm has the advantage of the simple structure and the low computation, and the LS algorithm has the advantage of lowest error. The simulation results compared to the measured data are included.
박찬이(Chan-Ee Park),김상복(Sang-Bok Kim) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.1
한본 논문에서는 단어 가중기법에 거리 개념을 도입한 색인 기법을 제안한다. 본 색인 기법은 질의어와 문서를 대표하는 색인의 대부분은 복합명사 혹은 인접한 두개 이상의 명사 또는 명사구가 많으며 이들 명사간의 거리가 멀면 멀수록 색인으로 선택되는 비율이 줄어드는 점을 착안하여, 이를 기존의 가중치 부여기법으로 색인어 후보를 선정하고, 후보들 간의 거리가 3어절 이내의 후보를 최종 색인으로 선정하였다. 이 방법을 이용하여 신문기사, 학술논문, 웹문서 등 100여종의 문서를 대상으로 실험한 결과 신문기사 92.03%, 학술논문 95%, 웹문서는 73..33%의 정확율을 보였다. In this paper, we propose index method introducing distance concept in word by a method weighting word. This index method is frequent representing an inquiry word and document index and compound noun or more than two adjoin nouns or noun phrase, the farther the distance between these nouns, the fewer selected ratio decreases in index point is the aiming, this choose guide word candidate by existent weight grant method and distance between candidates chose candidate finally in index within 3 sentences. Using in these way I document of 100 kinds of newspaper, scientific treatise, web document and so on, showed the correctness rate resulted of newspaper 92.03% scientific treatise 95% web document 73.33%