• 제목/요약/키워드: 국소최적해

검색결과 132건 처리시간 0.024초

다층 퍼셉트론의 새로운 두 단계 학습 알고리즘 (New Two Phases Training Algorithm for Multilayer Perceptrons)

  • 최형준;이재욱
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
    • /
    • pp.849-856
    • /
    • 2003
  • 본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 잇는 새로운 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.

  • PDF

신호의존성 잡음에서 순위 통계량을 쓰는 알려진 신호 검파 방식 (A Detection Scheme for Known Signals in Signal-Dependent Noise Using Rank Statistics)

  • 송익호;손재철;김상엽;김선용
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.319-325
    • /
    • 1991
  • 이 논문에서는 일반화된 관측 모델의 특수한 때에 순위 통계량을 써서 알려진 신호를 비모수 검파하는 한 가지 방법을 생각하였다. 좀더 구체적으로는 신호의존성 잡음 모델에서 알려진 신호 국소 최적 순위 검파기를 얻고 이를 순가산성 잡음 모델에서 얻은 국소 최적 순위 검파기와 견주어 보았다. 또한 국소 최적 순위 검파기의 검정 통계량을 이루는 점수 함수의 몇가지 보기를 보였다.

  • PDF

비가산성 잡음에서 순위 통계량을 이용한 신호 검파 : 신호의존성 잡음과 확률 신호 검파 (Signal Detection in Non-Additive Noise Using Rank Statistics: Signal-Dependent Noise and Random Signal Detection)

  • 송익호;김상엽;김선용;손재철
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제15권11호
    • /
    • pp.955-961
    • /
    • 1990
  • 신호 의존성 잡음(signal-dependent noise)이 섞인 관측 모형에서 순위 통계량(rank statistic)을 써서 약한 신호를 검파하는 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 이 논문에서는 비가선성 잡음(non-additive noise)환경을 생각하려고 순가산성 잡음 뿐만 아니라 신호 의존성 잡음도 함께 나타내는 일반화된 관측모델을 썼다. 이 모형에서 얻은 국소 최적순위(locally optimum rank) 검파기는 국소 최적(locally optimum) 검파기와 비슷한 몰을 가지고, 순가산성 잡음 모형에서의 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 것임을 보였다. 또한 다중 입력인 때에도 비슷한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

  • PDF

약한 확률적 신호 검파 : 신호의 존성 잡음이 있는 경우 (Weak Random Signal Detection:In Signal-Dependent Noise)

  • 송익호
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제13권4호
    • /
    • pp.332-339
    • /
    • 1988
  • 최근에 소개된, 순가산성 잡음뿐만 아니라 신호의존성 잡음과 적산성 잡음도 나타낼 수 있는 일반화된 관측모델을 이용하여 신호의존성 잡음이 있을 때 약한 확률적 신호를 검파하는 문제를 다루었다. 신호의존성 잡음이 있을 경우, 약한 확률적 신호를 검파하기 위한 국소최적 검파기의 검정통계량은 순가산성 잡음만 있을 때의 국소최적 검파기의 검정 통계량이 확장된 것임을 보였다. 이는 이미 발표된 적산성 잡음에서의 약한 확률적 신호 검파의 경우와 비슷한 상황이다.

  • PDF

주파수선택적 감쇄 채널에서 부호순위 통계량을 쓴 부호 획득 방법 (A code acquisition method using signed-rank statistics in frequency-selective channels)

  • 김홍길;정창용;송익호;권형문;김용석
    • 대한전자공학회논문지TC
    • /
    • 제39권2호
    • /
    • pp.69-80
    • /
    • 2002
  • 이 논문에서는 주파수선택적 라이시안 감쇄 채널에서 부호순위를 바탕으로 한 비모수 검파기를 쓰는 직접 수열 부호분할다중접속시스템의 의사잡음 부호획득 방법을 다룬다. 먼저 국소 최적 순위 검파기를 얻고, 근사점수함수를 쓴 국소 준최적 순위 검파기와 k차 고친 부호순위 검파기를 제안한다. 직렬 두 우물기법과 혼합 병렬 두 우물기법에 평균 일정오경보확률 추정기를 쓴 제곱합 검파기, 고친 부호 검파기, 국소 준최적 순위 검파기, k차 고친 부호순위 검파기를 쓴 것을 견주어 본다. 국소 준최적 순위 검파기와 k차 고친 부호순위 검파기가 평균 일정오경보확률 추정기를 쓴 제곱합 검파기보다 성능이 더 낫다는 것을 모의 실험으로 보인다.

교차로의 특성을 고려한 도로선형최적화 (Alignment Optimization Considering Characteristics of Intersections)

  • KIM, Eungcheol;SON, Bongsoo;CHANG, Myungsoon
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.109-122
    • /
    • 2002
  • 본 연구에서는 교차로의 비용 및 특성을 고려한 도로선형최적화 모형을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용하여 개발하였다. 기존의 도로선형최적화 모형은 교차로 특성을 고려하지 못해서 실제 적용에 심대한 문제점을 내재하고 있다. 본 논문에서는 특정 도로선형에 교차로 건설의 필요가 있을 경우, 민감(Sensitive)하고 지배적인(Dominating) 교차로 비용 항목들 즉, 토공비용, 보상비, 포장비, 사고비용, 지체 및 연료소모비용 등의 산정이 시도되었다. 또한 비교적 우수한 도로선형 대안을 유전자 알고리즘을 이용한 탐색과정 중에서 비효율적으로 강제 퇴화시키는 단점 보완을 위한 교차로 국소 최적화 방법(Local Optimization of Intersections)이 개발되어 기존 모형을 보완하였다. 공간상의 도로선형은 매개변수적 묘사(Parametric Representation)를 통하여 구현하였으며 벡터운영(Vector Manipulation)을 통해 교차로비용 산정의 근간인 교차점과 다른 중요점들의 좌표를 찾을 수 있었다. 개발된 교차로 비용산정 모형이 보다 정밀하게 교차로 비용을 산정함이 증명되었으며 궁극적으로는 기존의 최적화 모형의 단점을 보완할 수 있음이 제시되었다. 또한, 새로이 제시된 교차로 국소 최적화 방법이 최적대안 탐색과정의 유연성을 증대하였으며, 결과적으로 효율적인 교차로의 유지에 기여함을 알 수 있었다. 제시된 교차로 국소 최적화 방법은 추후 단일노선이 아닌 도로망 최적화시의 기초를 제시함은 주목할 만 하다. 두개의 예제에서 도출된 최적노선 및 교차로 비용 등의 검토 결과, 도로상의 교차로 건설비용은 도로선형 최적화에 큰 영향을 미치는 실질적이며 민감한 비용 항목임이 검증되었으며 이는 도로선형최적화 모형이 교차로 비용을 반드시 검토 및 평가할 수 있어야 함을 반증한다.

Tabu 탐색학습알고리즘에 의한 신경회로망을 이용한 결함진단 (Fault Diagnosis using Neural Network by Tabu Search Learning Algorithm)

  • 양보석;신광재;최원호
    • 한국소음진동공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
    • /
    • pp.280-283
    • /
    • 1995
  • 계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

  • PDF

Kauffman의 NK모형에 따른 기술생태지형연구

  • 조상섭
    • 한국기술혁신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국기술혁신학회 2012년도 춘계 학술대회 논문집
    • /
    • pp.159-170
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 다음과 같은 분석결과를 제시한다. 먼저 우리나라 10개 산업의 기술생태지형을 결정하는 상호관계 K는 9개로 나타났다. 이러한 주성분요인분석결과는 K=N-1의 기술생태지형 구조를 가지고 있음을 보여준다. 둘째, Kauffman NK모형에 따른 우리나라 기술생태지형은 K=N-1인 경우로 다 극점을 존재하는 적응체계로 매우 울퉁불퉁한 기술생태지형을 가지고 있다고 볼 수 있다. 따라서 우리나라의 기술생태계경우에 기술 또는 산업의 수 N이 증가함에 따라서 국소 최적 점의 수는 매우 빠르게 증대할 수 있다. 이러한 매우 많은 국소 최적 점을 가진 기술생태지형에서 기술탐색과정은 전체 최적 기술조합 또는 기술개발에 효율적으로 도달하기 어려우며, 역시 기술생태지형은 매우 복잡한 진화 및 발전체계를 갖고 있음을 의미한다. 본 연구결과의 기술 정책적 시사점은 우리나라 산업간 그리고 기술간에 보다 상호연관성을 높임으로써, 기술생태지형을 완만하고 매끄럽게 조성할 필요성이 제기된다.

  • PDF

국소개선기법을 이용한 삼각격자 균질화 (Triangular Grid Homogenization Using Local Improvement Method)

  • 최형일;전상욱;이동호;이도형
    • 한국항공우주학회지
    • /
    • 제33권8호
    • /
    • pp.1-7
    • /
    • 2005
  • 본 연구에서는 삼각격자 균질화를 위하여, 확장된 위상학적 개선과정과 국소 최적화 기반 평활화를 결합한 국소 개선기법을 제안하였다. 먼저 격자의 연결 구조를 확장된 위상학적 개선과정을 적용하여 최적의 연결구조로 개선한다. 다음으로 격자의 질을 나타내는 비틀림척도를 최대화하기 위해 국소 최적화 기반 평활화를 수행한다. 이 국소 개선기법을 이용하여, 두 가지 격자 예제에 대하여 삼각격자 균질화를 수행하였다. 이 예들을 통하여, 본 연구에서 제안한 국소 개선알고리듬이 삼각격자의 질을 크게 향상시켜주는 경제적이며 효과적인 방법임을 보여준다. 또한, 이 기법은 적응격자 세분화의 격자 재생성과정에도 용이하게 적용될 수 있다.

개체 클러스터링을 이용한 효율적인 국소 평가 유전자 알고리즘 (An Efficient Genetic Algorithm with Partial Evaluation by Clustering)

  • 김희수;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
    • /
    • pp.6-8
    • /
    • 2000
  • 유전자 알고리즘을 적용하는 문제의 경우 일반적으로 집단의 크기를 가능한 한 크게 유지시킴으로써 최적의 해가 찾아지도록 한다. 그러나 개체 평가 비용이 상대적으로 큰 몇몇 특정한 문제의 경우 집단의 크기가 커지면 심각한 문제가 되기도 한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용한 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 집단을 몇 개의 클러스터로 나누고 각각의 대표 개체를 평가한 후 나머지 개체들의 적합도 값은 간접적인 계산에 의해 얻어내는 방법으로, 적은 수의 평가만으로도 상대적으로 큰 집단을 유지시키는 효과를 얻을 수 있다. 일반적인 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안된 알고리즘이 효율적이었음을 알 수 있었다.

  • PDF