Using a generalized regression neural network, etch microtrenching was modeled. All neurons in the pattern layer were equipped with multi-factored spreads and their complex effects on the prediction performance were optimized by means of a genetic algorithm. For comparison, GRNN model was constructed in a conventional way. Comparison result revealed that GA-GRNN model was more accurate than GRNN model by about 30%. The microtrenching data were collected during the etching of silicon oxynitride film and the etch process was characterized by a statistical experimental design.
Power qualify monitoring system is devoted to more concern than before, because the innovation of industrial technology needs more accurate instruments and more advanced power quality. This paper was studied on using data of the protective relay by Power Quality Monitor. This paper was proposed the wave storage condition and monitoring clauses of the protective relay as a power quality monitoring device. The protective relay will have problem to save data for PQM analysis because the protective relay memory is limited. Therefore this paper was proposed new a data compression of data got from the protective relay. This method is wave compression comparison algorithm using the DFT. The compression rate is higher than any other established method. This method can be real time storage. This algorithm is verified using the comparison among other compression rate and proved by Real Time Digital Simulator (RTDS).
This paper presents an overall image processing approach of defect inspection of patterned TFT-LCD panels for the real manufacturing process. A prototype of AOI(Automatic Optical Inspection) system which is composed of air floating stage and multi line scan cameras is developed. Adjacent pattern comparison algorithm is enhanced and used for pattern elimination to extract defects in the patterned image of TFT-LCD panels. New region merging algorithm which is based on border expansion is proposed to identify defects from the pattern eliminated defect image. Experimental results show that a developed AOI system has acceptable performance and the proposed algorithm reduces environmental effects and processing time effectively for applying to the real manufacturing process.
In this paper, we propose a new VSS-NLMS algorithm through a simple modification of the conventional NLMS algorithm, which leads to a low complexity algorithm with enhanced performance. The step size of the proposed algorithm becomes smaller as the error signal is getting orthogonal to the input vector. We also show that the proposed algorithm is an approximated normalized version of the KZ-algorithm and requires less computation than the KZ-algorithm. We carried out a performance comparison of the proposed algorithm with the conventional NLMS and other VSS algorithms using an adaptive channel equalization model. It is shown that the proposed algorithm presents good convergence characteristics under both stationary and non-stationary environments despites its low complexity.
This paper presents a new algorithm called Quantum-behaved Electromagnetism-like Mechanism Algorithm which is used to solve economic load dispatch of power system. Electromagnetism-like mechanism algorithm simulates attraction and repulsion mechanism for particles in the electromagnetic field. Every solution is a charged particle, and it move to optimum solution according to certain criteria. Quantum-behaved electromagnetism-like mechanism algorithm merges quantum computing theory with electromagnetism-like mechanism algorithm. Superposition characteristic of quantum methodology can make a single particle present several states, and the characteristic potentially increases population diversity. Probability representation of quantum methodology is to make particle state be presented according to a certain probability. And the quantum rotation gates are used to realize update operation of particles. The algorithm is tested for 13-generator system and 40-generator system, which validates it can effectively solve economic load dispatch problem. Through performance comparison, it is obvious the solution is superior to other optimization algorithm.
Most maximum power point tracking(MPPT) control algorithm is based on Perturb and Observe(P&O) and Incremental Conductance(IncCond). In comparison with P&O and IncCond algorithm, the dynamic and tracking characteristic of IncCond algorithm is better than P&O algorithm in condition of rapidly changing solar radiation. But in the case of digital implementation, the InCond algorithm has error en decision of maximum power operation point(MPOP). To solve this problem, this paper proposes a improved IncCond algorithm, which can determine the MPOP correctly by inserting the test signal in control input. This paper proposes a novel MPPT control algorithm for the digitally implemented photovoltaic system in condition of rapidly changing solar radiation. To verify the validity of the proposed control algorithm. the computer simulation and experiment are carried out.
In this paper, digital watermarking method using quad-tree algorithm and the lowest frequency band is proposed. The proposed algorithm searches the coefficient of the watermark by using quad-tree algorithm and inserts the watermark by the Cox's algorithm. The simulation of the proposed algorithm is implemented about the effect of various weight factors in Cox's algorithm, that of embedding watermark in each subband coefficient (HH, LH, HL), and that of embedding in the lowest frequency band (LL). As a simulation result, the bigger weight factors in Cox's algorithm show strong to noise. The watermarking performance of simultaneously embedding in HH, LH, and HL band is better than that of different cases. In addition, insertion the watermark to the LL band about $30{\sim}60%$ of all watermarks improves the watermarking performance in comparison with the case of not using the LL band.
This paper describes a new stochastic heuristic algorithm in engineering problem optimization especially in power system applications. An improved particle swarm optimization (PSO) called adaptive particle swarm optimization (APSO), mixed with simulated annealing (SA), is introduced and referred to as APSO-SA. This algorithm uses a novel PSO algorithm (APSO) to increase the convergence rate and incorporate the ability of SA to avoid being trapped in a local optimum. The APSO-SA algorithm efficiency is verified using some benchmark functions. This paper presents the application of APSO-SA to find the optimal location, type and size of flexible AC transmission system devices. Two types of FACTS devices, the thyristor controlled series capacitor (TCSC) and the static VAR compensator (SVC), are considered. The main objectives of the presented method are increasing the voltage stability index and over load factor, decreasing the cost of investment and total real power losses in the power system. In this regard, two cases are considered: single-type devices (same type of FACTS devices) and multi-type devices (combination of TCSC, SVC). Using the proposed method, the locations, type and sizes of FACTS devices are obtained to reach the optimal objective function. The APSO-SA is used to solve the above non.linear programming optimization problem for better accuracy and fast convergence and its results are compared with results of conventional PSO. The presented method expands the search space, improves performance and accelerates to the speed convergence, in comparison with the conventional PSO algorithm. The optimization results are compared with the standard PSO method. This comparison confirms the efficiency and validity of the proposed method. The proposed approach is examined and tested on IEEE 14 bus systems by MATLAB software. Numerical results demonstrate that the APSO-SA is fast and has a much lower computational cost.
It is very often necessary to search for similar parts during designing a new product because its parts are often easily designed by modifying existing similar parts. In this way, the design time and cost can be reduced. Thus it would be nice to have an efficient similarity comparison algorithm that can be used anytime in the design process. There have been many approaches to compare shape similarity between two solids. In this paper, two parts represented in B-Rep is compared in two steps: one for overall appearances and the other for detail features. In the first step, geometric information is used in low level of detail for easy and fast pre-classification by the overall appearance. In the second step, feature information is used to compare the detail shape in high level of detail to find more similar design. To realize the idea above, a multi resolution algorithm is proposed so that a given solid is described by an overall appearance in a low resolution and by detail features in high resolution. Using this multi-resolution representation, parts can be compared based on the overall appearance first so that the number of parts to be compared in high resolution is reduced, and then detail features are investigated to retrieve the most similar part. In this way, computational time can be reduced by the fast classification in the first step while reliability can be preserved by detail comparison in the second step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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