This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
In this paper, we have proposed the new link-weight calculating function using for routing decision in WDM networks. The proposed link-weight calculating functions includes following factors those are available wavelengths per link, distance loss, total wavelengths, and limited wavelength conversion. The calculated link-weight is applied into the algorithm of routing decision in order to determine the available lightpath that qualifies user requests. The objective is to improve the performance of wavelengths assignment with fast determining the suitable lightpath by using the proposed link-weights calculating function. The analytical model of WDM switching networks is introduced for numerical analysis. The link-weight calculating function is performed. Finally, the performance of proposed algorithm is displayed with numerical results in term of the blocking probability, the probability that connection requests from users are rejected due to there are no available lightpath to be assigned for them. It is also shown that the blocking probability is varied in depending on the number of available wavelengths and the degree of wavelength conversion. The numerical results also show that the proposed link-weight calculating function is more cost-effective choice for the routing decision in WDM switching networks.
Recently, searching agent systems to help purchase of products between business and customer have been actively studied in Electronic Commerce(EC). However, the most of comparative searching agent systems are only provided customers with searching results by the keyword-based search, and is not support the efficient decision models to be selected products considering the customer's requirements. This paper proposes the decision agent system applied decision model as well as searching functions based on the keyword-input to be selected useful products in EC. The proposed decision agent system is consist of the user interface, provider interface, decision model. Especially, as the example of the decision model, this paper is designed and implemented the prototype of decision agent system which is normalized the searching data and value of customer's preference weight as to each attribute, and orderly provided customers with computed results. This agent system is also carried out sensitive analysis according to the reflection ratio of the each attribute.
This paper presents the Multi Criteria Decision Making (MCDM) to evaluate water resources plan for agricultural reservoir. Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations (PROMETHEE) and Analytic Hierarchy Process (AHP) were used to estimate weight and priority of alternatives to find out the most reasonable and efficient way of water resources assessment. The 6 criteria that both decision maker and beneficiary are satisfied have been identified to secure agricultural water resources and then the priority of 10 subcriteria was set. An enhanced PROMETHEE-AHP model was used to perform pairwise comparison and find out the priority of each alternative because the existing decision making model have uncertainty and ambiguity. Comparison analysis of decision making models was carried out to find a way of suitable decision making and validity of PROMETHEE-AHP model was suggested.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드를 연결하는 연결가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 선정기준에 따라 약체연결뉴론제거법과 강체연결뉴론선택법을 들 수 있다. 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다변량판별분석 기법보다 높은 예측율을 보여주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
Although researchers have proposed numerous techniques for speech emotion recognition, its performance remains unsatisfactory in many application scenarios. In this study, we propose a speech emotion recognition model based on a genetic algorithm (GA)-decision tree (DT) fusion of deep and acoustic features. To more comprehensively express speech emotional information, first, frame-level deep and acoustic features are extracted from a speech signal. Next, five kinds of statistic variables of these features are calculated to obtain utterance-level features. The Fisher feature selection criterion is employed to select high-performance features, removing redundant information. In the feature fusion stage, the GA is is used to adaptively search for the best feature fusion weight. Finally, using the fused feature, the proposed speech emotion recognition model based on a DT support vector machine model is realized. Experimental results on the Berlin speech emotion database and the Chinese emotion speech database indicate that the proposed model outperforms an average weight fusion method.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.
환경영향평가는 전과정평가(Life Cycle Assessment : LCA)의 인벤토리 분석과정에서 규명된 환경부하의 값으로 표현하고 상대적인 중용도를 측정하는 단계이다. 이러한 가중치를 측정하므로서 개별제품 또는 기술에 대한 환경부하의 영향을 평가하는데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 환경영향평가에 대한 분석에서 환경부하의 상대적인 중요도 혹은 가중치를 산출하기 위하여 일반적으로 이용되는 계층적 의사결정모형(Hierarchical decision model)의 한계인 요인들간의 독립성을 극복할 수 있는 즉, 의사결정요인간 상호영향력을 가지는 네트워크 구조(Network decision model)에서도 사용될 수 있는 의사 결정모형( Analytic Network Process : ANP)을 도입한다. ANP로부터 얻어지는 각 의사결정요인의 가중치는 환경부하의 수준을 결정하는데 용이하게 이용할 수 있다.
Information systems(IS) outsourcing has become a very important management strategy of implementing IS and many studies on the IS outsourcing approach had been performed in the organizations. But it isn't still show how to out source the IS functions and how to offer quantitative magnitude for judgement. To offer a quantitative decision model that can help practitioners set priority and reap the most benefits from outsourcing, we show outsourcing structure including 3 factors (strategic, economic and technological benefit) and sub-levels which is different from the Yang and Huang's model. Also, we compute the weight of alternatives using analytic hierarchy process to find a priority of the IS outsourcing. As a result of analysis, we suggest systematic steps and quantitative model to increase the precision of decision making. 1)
Recently, information systems(IS) outsourcing has become a very important management strategy of implementing IS and many studies on the IS outsourcing approach had been largely performed in the organizations, but it isn't still show how to outsource the IS functions and how to decide quantitative magnitude for judgement. To offer a quantitative decision model that can help practitioners set priority and reap the most benefits from outsourcing, we show outsourcing structure including 3 factors(strategic benefit, economic benefit and technological benefit) and sub-levels which. is different from the Yang and Huang's model. Also, we compute the weight of alternatives using analytic hierarchy process to find a priority of the IS outsourcing. As a result of analysis, we suggest systematic steps and quantitative model to increase the precision of decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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