A new method for generation of binary random sequences, called random sampling method, has been proposed by the authors. However, the random sampling method has the defect that binary random sequence can not be rapidly generated. In this paper, two methods based on the random sampling method are proposed for fast generation of binary random sequences. The optimum conditions for obtaining ideal binary random sequences are derived.
The BINSYN program package, recently expanded to calculate synthetic spectra of cataclysmic variables, is being further extended to include synthetic photometry of ordinary binary stars in addition to binary stars with optically thick accretion disks. The package includes a capability for differentials correction optimization of eclipsing binary systems using synthetic photometry.
The extensive close binary research program earring out at High Altitude Maydanak Observatory (Uzbekistan) by means of the UBVR photoelectric photometry on 1.0 m and 0.6 m Zeiss telescopes is described. It includes more than 240 close binary systems (CBS) in 89 different stellar aggregates. Lightcurves of CBS as well as their orbital elements derived by us are presented.
Ocean thermal energy conversion (OTEC) is an effective method of power generation, which has a small impact on the environment and can be utilized semi-permanently. This paper describes a dynamic model for a pilot OTEC plant built by the Institute of Ocean Energy, Saga University, Japan. This plant is based on Uehara cycle, in which binary mixtures of ammonia and water is used as the working fluid. Some simulation results attained by this model and the analysis of the results are presented. The developed computer simulation can be used to actual practice effectively, such as stable control in a steady operation, optimal determination of the plant specifications for a higher thermal efficiency and evaluation of the economic prospects and off-line training for the operators of OTEC plant.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.488-494
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2008
This paper proposes an effective approach based on binary coding Particle Swarm Optimization (PSO) to identify the switching operation plan for feeder reconfiguration. The proposed method considers the advantages and disadvantages of existing particle swarm optimization method and redefined the operators of PSO algorithm to fit the application field of distribution systems. Shift operator is proposed to construct the binary coding particle swarm optimization for feeder reconfiguration. A typical distribution system of Taiwan Power Company is used in this paper to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The test results show that the proposed method can apply to feeder reconfiguration problems more effectively and stably than existing method.
기존 DS-CDMA 시스템은 부가 백색 가우시안 잡음, 채널 왜곡 그리고 다중 사용자에 의한 간섭 잡음과 같은 환경에서 성능이 열화된다. 이런 성분들로 인하여, 수신기에서 PN 확산 코드의 자기 상관 값이 감소한다. 이 기술은 확산 코드의 상관성을 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 상관성을 높이기 위해서, DS-CDMA와 chirp 변조를 결합한 binary chirp DS-CDMA 기술을 제안하였다. binary chirp 심볼은 좋은 상관값을 지닌다. 따라서 BC DS-CDMA systems이라고 부르고자 한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해서, AWGN 잡음과 전력선상에 존재하는 할로겐 잡음에서의 성능을 비교 하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 기존 방법보다 더 나은 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.208-212
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1998
This paper suggests the method to recognize the various defect patterns of cold mill strip using binary decision tree constructed by genetic algorithm automatically. In case of classifying the complex the complex patterns with high similarity like the defect patterns of cold mill strip, the selection of the optimal feature set and the structure of recognizer is important for high recognition rate. In this paper genetic algorithm is used to select a subset of the suitable features at each node in binary decision tree. The feature subset of maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes by linear decision function. After this process is repeated at each node until all the patterns are classified respectively into individual classes. In this way , binary decision tree classifier is constructed automatically. After construction binary decision tree, the final recognizer is accomplished by the learning process of neural network using a set of standard p tterns at each node. In this paper, binary decision tree classifier is applied to recognition of the defect patterns of cold mill strip and the experimental results are given to show the usefulness of the proposed scheme.
본 논문은 annular binary filter로 진폭 변조된 일반광학계와 공초점계에 구면 수차와 코미가 존재할 때 축상 PSF, GAIN을 계산하였다. 고려한 동의 형태는 진폭이 1인 0~r$_1$의 안쪽 환형과 r~1의 바깥쪽 환형으로 구성되어있고, 두 환형의 면적이 같을때와 다를 때 두가지 경우에 대해 고려하였다. 면적이 같을때를 대칭(symmetry), 다를 때를 비대칭(asymmetry)이라 하여 asymmetry parameter $\varepsilon$를 도입하였다. 동의 반경을 1로 규격화한 개구면에서 obstruction parameter $\mu$에 따라 변조폭을 고려하여 일반광학계와 공초점계에 대한 축상 PSF를 계산하였고 축상에서 superresolution을 살펴보기 위해서 GAIN을 정의 하여 $\mu$에 따른 GAIN을 구하였다 특히 일반광학계에 구면수차가 존재할 때 축상 PSF를 수식적으로 전개하였다.
Iris recognition system is the one of the most reliable biometries recognition system. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transformed into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using a sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compared pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the server by the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the database. The process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
This paper suggests a method to recognize the various defect patterns of a cold mill strip using a binary decision tree automatically constructed by a genetic algorithm(GA). In classifying complex patterns with high similarity like the defect patterns of a cold mill stirp, the selection of an optimal feature set and an appropriate recognizer is important to achieve high recognition rate. In this paper a GA is used to select a subset of the suitable features at each node in the binary decision tree. The feature subset with maximum fitness is chosen and the patterns are classified into two classes using a linear decision function. This process is repeated at each node until all the patterns are classified into individual classes. In this way, the classifier using the binary decision tree is constructed automatically. After constructing the binary decision tree, the final recognizer is accomplished by having neural network learning sits of standard patterns at each node. In this paper, the classifier using the binary decision tree is applied to the recognition of defect patterns of a cold mill strip, and the experimental results are given to demonstrate the usefulness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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