• Title/Summary/Keyword: 수렴

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Classification of Magnetic Resonance Imagery Using Deterministic Relaxation of Neural Network (신경망의 결정론적 이완에 의한 자기공명영상 분류)

  • 전준철;민경필;권수일
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • v.6 no.2
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    • pp.137-146
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    • 2002
  • Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.

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Development of The Preisach Modeler for The Analysis of The Magnetic Hysteresis (자기히스테리시스 현상 해석을 위한 Preisach Modeler개발)

  • Won, Hyuk;Park, Gwan-Soo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.07b
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    • pp.876-878
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    • 2002
  • 자성체의 물성적인 성질에 바탕을 둔 Preisach 모델링은 히스테리시스 현상을 수치모사하기 위한 방법으로 널리 사용되어 왔다. 히스테리시스 곡선에서 각형비(Squareness)가 큰 경우에 Preisach 밀도가 집중되게 되면 이 근방에 수렴값이 존재할 경우 수렴이 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 Preisach 모델링을 프로그램하는데 있어서 기존에 발생했던 수렴의 문제점과 그 문제점을 해결하기 위한 보다 낳은 프로그램 기법들을 제시하였다. 이 방법은 기존 모델링 기법과 유사한 메모리를 사용하면서 수렴에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

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Improvement on Learning Performance of Neural Networks for Extracting Nonlinear Features (비선형 특징추출을 위한 신경망의 학습성능 개선)

  • 조용현;윤중환;성주원
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.77-80
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    • 2000
  • 본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

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국제통상법과 경쟁법 - 역외적용 및 경쟁법의 수렴 -

  • 김두진
    • Journal of Korea Fair Competition Federation
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    • no.119
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    • pp.2-11
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    • 2005
  • 국제경쟁사건을 해결하기 위하여 동원 가능한 일차적 수단은 법정지법인 경쟁법을 역외적용 하는 방안이지만 이 경우 국가간 마찰이나 외국 주권에 대한 침해논쟁이 유발될 수 있고, 관련 외국정부의 협력을 얻을 것도 필요하다. 국제경쟁사건을 해결하기 위한 근본적 수단으로는 각국 경쟁법을 조화시키거나 수렴하는 방안이 있다. 이는 우수한 규범형성에 관한 컨센서스 형성과 개별 법영역이 공통의 규범을 국내법으로 수용하는 절차라는 요소들로 구성된다. 후자는 연성수렴, 경성수렴 등 여러 방식으로 행해질 수 있다.

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Convergence of Fuzzy Spheres (퍼지구의 수렴성)

  • Kim Mi-Hye;Kim Tae-Soo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.338-342
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    • 2003
  • The concept of a circularity function is used in defining fuzzy spheres The circularity function of a fuzzy sphere converses to one of crisp sphere as the fuzzy sphere shapes itself more and more like a crisp sphere.

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A constrained tap selection algorithm for echo canceller (반향제거기를 위한 개선된 탭선택 알고리즘)

  • 오돈성;신동진;이두수
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.12 no.3
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    • pp.26-33
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    • 1993
  • 본 논문은 반향제거기 등에 적용 가능한 적응 FIR 필터의 고속 수렴 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 지연 평가와 영역 제한에 의한 탭위치 제어 등 두가지 특징을 가지고 있다. 반향 경로에 다중 반향이 발생했을 때에도 적용 가능한 위치 탐색에 제한을 두는 방법으로 제한된 탭위치 제어를 수행한다. 백색 가우시안 신호를 입력으로 사용한 반향제거기 시뮬레이션에 의해서 Full-tap NLMS, STWQ, 그리고 본 논문에서 제시한 알고리즘의 수렴특성을 비교한 결과, 제시한 알고리즘은 STWQ나 Full-tap NLMS 알고리즘에 비해서 256탭 적용필터에서 약 70% 정도 수렴 시간을 감소시키며, 또한 다중반향 발생 하에서 다른 알고리즘에 비해서 우수한 수렴 특성을 갖는다.

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Transform-Domain On-Line Secondary-Path Modeling of An Active Noise Control System (변환영역에서의 능동소음제어 온라인 2차 경로 모델링)

  • 남구형;남상원
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07e
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    • pp.2479-2482
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    • 2003
  • 능동소음제어 시스템에서 많이 사용되어 온 적응 알고리듬은 filtered-X LMS (FXLMS) 알고리듬으로, 이 알고리듬에서의 수렴속도는 필터링 된 신호에 의해서 좌우되기 때문에 FXLMS 적용시 실제 수렴성능이 저하되거나 수렴이 안 되는 경우도 발생할 수 있다. 본 논문의 목적은 변환영역에서 능동소음제어 시스템의 2차 경로 모델링을 행함으로써 전체 능동소음제어 시스템 동작의 수렴성능을 향상시키려는 것이다

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Improvement of Convergence Performance for Generalized Sidelobe Canceler Using Hadamard Transform (아다말 변환을 이용한 적응부엽제거기의 수렴성능 개선)

  • 오신범;이채욱;홍춘표
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2001.06a
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    • pp.37-40
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    • 2001
  • 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응알고리즘을 직교변환인 아다말(Hadamard)변환을 이용하여 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하며, 변환영역에서 수렴성능 향상을 위해 가변스텝 사이즈를 갖는 적응알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 일반적인 부엽제거기(Generalized Sidelobe Canceller GSC)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴 성능을 이용하여 각각 비교, 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.

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Convergent Properties of Fuzzy Spheres (퍼지 구의 수렴성질)

  • Kim, Mi-Hye;Kim, Tea-Soo;Kim, Mi-Suk
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.3 no.4
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    • pp.103-110
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    • 2003
  • In this paper, we investigate the properties of fuzzy spheres and estabilish convergence theorems of them. We expect that convergence theorems of fuzzy spheres may be useful for computer graphics and patten recognition.

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Convergence Properties of Bayesian Evolutionary Algorithms with Population Size Greater Than 1 (개체군 크기 2 이상인 베이지안 진화 알고리즘의 수렴 특성)

  • 이시은;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.15-17
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    • 2000
  • 진화 연산의 확률적 모델인 베이지안 진화 알고리즘이 개체군의 크기를 1로 제한하고 고정된 차원의 탐색 공간을 갖는 경우, 목표 확률분포에 수렴함이 이전 연구[2]를 통해 증명되었다. 본 논문에서는 개체군의 크기가 2 이상인 경우의 베이지안 진화 알고리즘을 개체군 자체를 하나의 상태로 보는 단일 체인의 베이지안 입자 필터(particle filter)로 변환하여, 입자 필터의 수렴 특성을 이용하여 목표 확률분포에 수렴함을 증명한다.

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