This paper proposes a hybrid learning algorithm combined momentum and kernel-adatron for improving the performance of regression support vector machine. The momentum is utilized for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution, and the kernel-adatron algorithm is also utilized for the capability by working in nonlinear feature spaces and the simple implementation. The proposed algorithm has been applied to the 1-dimension and 2-dimension nonlinear function regression problems. The simulation results show that the proposed algorithm has better the learning speed and performance of the regression, in comparison with those quadratic programming and kernel-adatron algorithm.
Recently, the Internet telephony has been used rather than the traditional telephony by many Internet users, with low cost. Session Initiation Protocol(SIP) is the standard of application layer protocol for establishment and disconnection of the session for Internet telephony. SIP mainly runs over the UDP for transport. So in case of the loss of the INVITE request message, the message is retransmitted by an appropriate timer for reliable transmission of the UDP message. Though the retransmission is useful for ensuring the reliability of SIP messages sent by the users, it may cause the overload traffic in the SIP proxy server. The overload in SIP proxy servers results in the loss of many input messages. This paper presents a non-linear overload control algorithm to resolve the overload condition of the server. we simulate our proposed algorithm using the network simulator ns-2. The simulation results show that the throughput of the server with the proposed algorithm have been improved about 12% compared to the existing linear control algorithm.
막구조의 초기형상을 결정하기 위하여 막요소의 기하학적 비선형을 고려한 평형방정식을 유도하고, 등장력곡면(equally stressed surface)을 결정하기 위한 알고리즘을 정식화한다. 막구조는 대변형에 의한 기하학적 비선형성을 포함하고, 막구조의 특성상 초기장력에 의한 초기변형을 고려해야 하므로, 본 논문에서는 막구조와 같은 인장구조물의 비선형 수치해석을 수행하기 위한 해석기법으로써, 동적이완법(Dynamic Relaxation Method)에 대한 해석알고리즘을 적용하고, 이 방법에 의해 수행한 해석결과를 검토함으로써 막구조 해석에 적용 가능한 수치해석기법을 제시하고, 수치해석에 대한 예를 통해 본 해석법의 타당성을 검증한다.
현대사회의 발전으로 인해 생성되는 수많은 정보는 시간과 공간의 제약이 없는 다차원적인 특성을 갖고 있으며, 사회 전반에 걸쳐 보다 나은 결과를 위한 의사결정에 활용되고 있다. 또한 우리생활에서 발생하는 많은 현상을 보다 합리적이고 과학적인 방법으로 분석하여 정확한 예측이 이루어진다면 미래의 불확실성에 대한 불안을 해소하고, 현재의 의사 결정을 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다층 신경망을 이용하여 비선형적 관계를 표현할 수 있는 적응 능력을 갖을 뿐만 아니라 비선형 통계예측에 적용이 가능한 알고리즘을 제안하고 분석하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.95-102
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2001
Fuzzy system is capable of uniformly approximating any nonlinear function over compact input space. The applications of fuzzy system, however, have been primarily limited by the need for large number of fuzzy rules, in particular, for the high-order nonlinear system. In this paper, we propose the reconstruction methods of fuzzy systems, parallel type and cascade, based on the decomposition of some classes of high-order nonlinear functions. Using the both types appropriately, we can reduce the number of fuzzy rules geometrically. It can be applied to the fuzzy system that has an online adaptive structure. Two examples of adaptive fuzzy sliding mode control are shown in the computer simulations to verify the validity of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.325-328
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2008
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.
Existing methods for color image segmentation using diffusion can't preserve contour information, or noises with high gradients become more salient as the number of times of the diffusion increases, resulting in over-segmentation when applied to watershed. This paper proposes a method for color image segmentation by applying morphological operations together with nonlinear diffusion For an input image, transformed into LUV color space, closing by reconstruction and nonlinear diffusion are applied to obtain a simplified image which preserves contour information with noises removed. With gradients computed from this simplified image, watershed algorithm is applied. Experiments show that color images are segmented very effectively without over-segmentation.
The transportation problem (TP) is known as one of the important problems in Industrial Engineering and Operational Research (IE/OR) and computer science. When the problem is associated with additional fixed cost for establishing the facilities or fulfilling the demand of customers, then it is called fixed charge transportation problem (fcTP). This problem is one of NP-hard problems which is difficult to solve it by traditional methods. This paper aims to show the application of spanning-tree based Genetic Algorithm (GA)approach for solving nonlinear fixed charge transportation problem. Our new idea lies on the GA representation that includes the feasibility criteria and repairing procedure for the chromosome. Several numerical experimental results are presented to show the effectiveness of the proposed method.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.10
no.2
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pp.11-22
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1990
An automatic incremental algorithm for geometric non-linear finite element analysis of the structures subjected to the conservative and non-conservative forces is presented. By making efficient combination of the load incremental method and the displacement incremental method, this scheme can trace various post-buckling equilibrium path such as snap-through and turning-back. Several numerical examples to demonstrate the feasibility of the present algorithm, over ranges of deformation that are well beyond those likely to occur in practical structures, are given and discussed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.9
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pp.2265-2271
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2014
In modern society digital equipments that are related with various hardware and software are popularized, and digital images are widely applied in the field of production and scientific research. In general, however, images are degraded by the noise in the process of transmission and storage. In this paper, to reduce the influence of mixed noises, the algorithm in which noises in the space area are classified into impulse noise and Gaussian noise and this is processed by applying weighted value, while that is processed by modified nonlinear filter is proposed. And the excellence of the proposed algorithm is judged by PSNR(peak signal to noise ratio).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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