• Title/Summary/Keyword: 비선형 알고리즘

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Nonlinear channel equalization using GDRNN (GDRNN을 이용한 비선형 채널 등화)

  • 김용운;박동조
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.263-266
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    • 1998
  • 이 논문에서는 비선형 Channel의 등화기를 설계하기 위해 새로운 구조를 갖는 신경회로망을 제안하였다. 비선형 Channel의 동적 특성을 제대로 학습하기 위해 새로운 신경회로망은 은닉층 노드의 출력이 은닉층의 입력으로 되먹임되는 구조를 갖는다. 또한 이 논문에서는 제안한 신경회로망의 구조에 알맞는 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안한 신경회로망과 학습 알고리즘의 성능은 Computer simulation을 통해 보였고, 그 결과는 기존의 Channel 등화기를 사용했을 경우보다 나은 결과를 보여 주었다.

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면역 체계를 이용한 지능형 강건 제어기 설계

  • 권혁창;김종원;서재용;조현찬
    • Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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    • 2005.05a
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    • pp.151-156
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    • 2005
  • 본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.

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A Study on Optimal Neural Network Structure of Nonlinear System using Genetic Algorithm (유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 최적 신경 회로망 구조에 관한 연구)

  • Kim, Hong-Bok;Kim, Jeong-Keun;Kim, Min-Jung;Hwang, Seung-Wook
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.28 no.3
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    • pp.221-225
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    • 2004
  • This paper deals with a nonlinear system modelling using neural network and genetic algorithm Application q{ neural network to control and identification is actively studied because of their approximating ability of nonlinear function. It is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. Genetic algorithm is getting more popular nowadays because of their simplicity and robustness. in this paper, we optimize a neural network structure using genetic algorithm The genetic algorithm uses binary coding for neural network structure and searches for an optimal neural network structure of minimum error and fast response time. Through an extensive simulation, the optimal neural network structure is shown to be effective for identification of nonlinear system.

Geometrically Non-linear Model in Flexibility Method (유연도법에서의 기하학적 비선형 모델)

  • Kwon, Min-Ho;Kim, Jin-Sup
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.63-66
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    • 2011
  • 유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다.

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A Study on Bidirectional Stereo Matching Using Extended Kalman Filter (확장 칼만 필터를 이용한 양방향 스테레오 정합에 관한 연구)

  • 이철훈;설성욱;김효성
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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    • v.39 no.4
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    • pp.389-394
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    • 2002
  • In this paper, we propose a robust stereo matching algorithm using nonlinear extended Kalman filter. The proposed algorithm estimates disparity using nonlinear extended Kalman filter and compares left image to right image for obtained disparity. As this process is run iteratively, we get disparity only with a few search. And, we can get robust stereo matching results by comparing left image to right image using bilinear interpolation to consider influence of neighborhood pixel. We compared SSD algorithm which is widely used, in stereo matching method, to result of the proposed algorithm. As the result, the proposed algorithm has an outstanding matching performance.

The Study of Parameter Identification of Dynamical Systems us ins Genetic Algorithms (유전 알고리즘을 이용한 동적 시스템의 파라미터 동정에 관한 연구)

  • 김수정;김영탁;문희근;김관형;이상배
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.203-206
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    • 2002
  • 동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.

Nonlinear Structural Safety Assessment under Dynamic Excitation Using SFEM (추계론적 유한 요소법을 이용한 동하중을 받는 비선형 구조물의 안전성 평가)

  • Huh, Jungwon
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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    • v.13 no.3
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    • pp.373-384
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    • 2000
  • To assess the safety of nonlinear steel frame structures subjected to short duration dynamic loadings, especially seismic loading, a nonlinear time domain reliability analysis procedure is proposed in the context of the stochastic finite element concept. In the proposed algorithm, the finite element formulation is combined with concepts of the response surface method, the first order reliability method, and the iterative linear interpolation scheme. This leads to the stochastic finite element concept. Actual earthquake loading time-histories are used to excite structures, enabling a realistic representation of the loading conditions. The assumed stress-based finite element formulation is used to increase its efficiency. The algorithm also has the potential to evaluate the risk associated with any linear or nonlinear structure that can be represented by a finite element algorithm subjected to seismic loading or any short duration dynamic loading. The algorithm is explained with help of an example and verified using the Monte Carlo simulation technique.

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Nonlinear Inference Using Fuzzy Cluster (퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론)

  • Park, Keon-Jung;Lee, Dong-Yoon
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.1
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    • pp.203-209
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    • 2016
  • In this paper, we introduce a fuzzy inference systems for nonlinear inference using fuzzy cluster. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear inference causes the problem that the number of fuzzy rules increases exponentially if the input vectors increase. To handle this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are designed by dividing the input vector space in the scatter form using fuzzy clustering algorithm which expresses fuzzy cluster. From this method, complex nonlinear process can be modeled. The premise part of the fuzzy rules is determined by means of FCM clustering algorithm with fuzzy clusters. The consequence part of the fuzzy rules have four kinds of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are estimated by using the standard least-squares method. And we use the data widely used in nonlinear process for the performance and the nonlinear characteristics of the nonlinear process. Experimental results show that the non-linear inference is possible.

An Implementation of the Linear Scheduling Algorithm in Multiprocessor Systems using Genetic Algorithms (유전 알고리즘을 이용한 다중프로세서 시스템에서의 선형 스케쥴링 알고리즘 구현)

  • Bae, Sung-Hwan;Choi, Sang-Bang
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.27 no.2
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    • pp.135-148
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    • 2000
  • In this paper, we present a linear scheduling method for homogeneous multiprocessor systems using genetic algorithms. In general, genetic algorithms randomly generate initial strings, which leads to long operation time and slow convergence due to an inappropriate initialization. The proposed algorithm considers communication costs among processors and generates initial strings such that successive nodes are grouped into the same cluster. In the crossover and mutation operations, the algorithm maintains linearity in scheduling by associating a node with its immediate successor or predecessor. Linear scheduling can fully utilize the inherent parallelism of a given program and has been proven to be superior to nonlinear scheduling on a coarse grain DAG (directed acyclic graph). This paper emphasizes the usability of the genetic algorithm for real-time applications. Simulation results show that the proposed algorithm rapidly converges within 50 generations in most DAGs.

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The Comparison of Genetic Representation methods for Solving The Fixed Charge Non-linear Transportation Problems (고정비용 비선형 수송문제 해결을 위한 유전자 표현법들의 성능 비교)

  • Jang, Ji-Hoon;Kim, Byung-Ki;Kim, Jong-Ryul;Jo, Jung-Bok
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.969-972
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    • 2007
  • 수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.

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