This paper presents a new and efficient approach for solving the economic dispatch (ED) problems with nonconvex cost functions using particle swarm optimization (PSO). Although the PSO is easy to implement and has been empirically shown to perform well on many optimization problems, it may easily get trapped in a local optimum when solving problems with multiple local optima and heavily constrained. This paper proposes an improved PSO, which combines the conventional PSO with chaotic sequences (CPSO). The chaotic sequences combined with the linearly decreasing inertia weights in PSO are devised to improve the global searching capability and escaping from local minimum. To verify the feasibility of the proposed method, numerical studies have been performed for two different nonconvex ED test systems and its results are compared with those of previous works. The proposed CPSO algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms in solving ED problems, which consider valve-point and multi-fuels with valve-point effects.
본 논문에서는 주파수 영역 적응 어레이의 계산량을 감소시키기 위한 주파수 영역 부분적응 어레이 알고리듬인 센서링(censoring) 알고리듬을 제안하고, 이를 공간평활(spatial smoothing) 기법과 결합하여 공간평활로 인한 계산량 문제를 해결할 수 있는 센서링 공간평활 알고리듬을 제안한다. 제안한 센서링 알고리듬은 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 각 주파수 대역에 간섭신호가 있는지를 판단하고 간섭신호가 있는 주파수 대역의 해당 가중치에 대해서만 적응 알고리듬을 적용한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리듬을 사용한 GSC(generalized sidelobe canceller)가 기존의 주파수 영역 LMS(least mean square) 알고리듬을 사용한 GSC에 비하여 크게 줄어든 계산량으로 빠르게 간섭신호를 제거함을 확인하였다.
Kang, Hoon;Ha, Joonsoo;Shin, Jangbeom;Lee, Hong Gi;Wang, Yang
한국지능시스템학회논문지
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제25권1호
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pp.97-104
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2015
An 'associative cube', a class of auto-associative memories, is revisited here, in which training data and hidden orthogonal basis functions such as wavelet packets or Fourier kernels, are combined in the weight cube. This weight cube has hidden units in its depth, represented by a three dimensional cubic structure. We develop an unsupervised incremental learning mechanism based upon the adaptive least squares method. Training data are mapped into orthogonal basis vectors in a least-squares sense by updating the weights which minimize an energy function. Therefore, a prescribed orthogonal kernel is incrementally assigned to an incoming data. Next, we show how a decoding procedure finds the closest one with a competitive network in the hidden layer. As noisy test data are applied to an associative cube, the nearest one among the original training data are restored in an optimal sense. The simulation results confirm robustness of associative cubes even if test data are heavily distorted by various types of noise.
A reliability analysis and design procedure based on the design of experiment (DOE) is combined with the response surface method (RSM) for numerical efficiency. The procedure established is based on a 3$^n$ full factorial DOE for numerical quadrature using explicit formula of optimum levels and weights derived for general distributions. The full factorial moment method (FFMM) shows good performance in terms of accuracy and ability to treat non-normally distributed random variables. But, the FFMM becomes very inefficient because the number of function evaluation required increases exponentially as the number of random variables considered increases. To enhance the efficiency, the response surface moment method (RSMM) is proposed. In RSMM, experiments only with high probability are conducted and the rest of data are complemented by a quadratic response surface approximation without mixed terms. The response surface is updated by conducting experiments one by one until the value of failure probability is converged. It is calculated using the Pearson system and the four statistical moments obtained from the experimental data. A measure for checking the relative importance of an experimental point is proposed and named as influence index. During the update of response surface, mixed terms can be added into the formulation.
The objective of this study was to investigate the color development and shelf-life effect of low-fat sausages (LFS) during refrigerated storage according to the additions of sodium lactate (SL), chitosan, and lac pigment. The LFS samples had $73{\sim}76%$ moisture, $3{\sim}4%$ fat, and $13{\sim}16%$ protein with a pH range of 6.4-6.6. The addition of chitosan ($MW\;=\;30{\sim}40\;kDa$) to LFS increased most textural properties. Hunter a (redness) values were increased by the addition of 0.05% lac pigment. The microbial growth of Listeria monocytogenes increased with increasing storage time. The addition of 2% SL and 0.3% chitosan with MW higher than $30{\sim}40\;kDa$ effectively inhibited the growth of L. monocytogenes. The microbial growth of L. monocytogenes was further reduced with increasing chitosan MW. These results indicated that the combination of SL with chitosans (MW > 30 kDa, 0.3%) and lac pigment (0.05%) improved shelf-life and color development in LFS during refrigerated storage.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.256-262
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2004
Conventionally, profile non-uniformity has been characterized by relying on approximated profile with angle or anisotropy. In this study, a new non-uniformity model for etch profile is presented by applying a discrete wavelet to the image obtained from a scanning electron microscopy (SEM). Prediction models for wavelet-transformed data are then constructed using a back-propagation neural network. The proposed method was applied to the data collected from the etching of tungsten material. Additionally, 7 experiments were conducted to obtain test data. Model performance was evaluated in terms of the average prediction accuracy (APA) and the best prediction accuracy (BPA). To take into account randomness in initial weights, two hundred models were generated for a given set of training factors. Behaviors of the APA and BPA were investigated as a function of training factors, including training tolerance, hidden neuron, initial weight distribution, and two slopes for bipolar sig-moid and linear function. For all variations in training factors, the APA was not consistent with the BPA. The prediction accuracy was optimized using three approaches, the best model based approach, the average model based approach and the combined model based approach. Despite the largest APA of the first approach, its BPA was smallest compared to the other two approaches.
Cho, Hyun Uk;Lee, Minjeong;Shin, Jingyeong;Kim, Eun-Sik;Kim, Young Mo
Membrane and Water Treatment
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제11권1호
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pp.25-29
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2020
The purpose of this study was to investigate the characteristics of lignin fractionated from waste wood (WW) using a two-step process of ethanol organosolv pretreatment followed by ultrafiltration with membranes of different molecular weight cut-offs (1, 5 and 20 kDa). The different permeates obtained were characterized by fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR), nuclear magnetic resonance (NMR), thermogravimetric analysis (TGA) and gel permeation chromatography (GPC). The analysis by FT-IR and NMR of these lignins showed that the lignin core was successfully separated from WW. TGA curves confirmed that the thermal properties of lignin fractionated by ultrafiltration were almost identical to each other. The results from GPC confirmed that fractionating of lignin was achieved by ultrafiltration. For the membrane fractionation process, values of molecular weight decreased as the cut-offs used to obtain the fractions became smaller. As a result, fractionating lignin by a two-step process allowed separating different fractions of lignin of different molecular weights yielded high purity without interference from existing pollutants in WW. The two-step process offers the possibility of using fractionated WW as an untapped source of lignin.
XML(Extensible Markup Language)은 인터넷 상에서 데이터 표현과 교환을 위한 표준으로 자리 잡고 있다. 웹의 발전과 함께 XML문서들이 정보 검색, 문서 관리, 데이터 마이닝 등의 응용에서 폭 넓게 사용되면서 구조적으로 정보가 풍부한 이러한 문서들을 자동으로 처리하고 검색하는 기술들이 요구되고 있다. 본 연구에서는 XML 문서 의 구조와 내용을 고려하여 유사한 문서들을 검색하는 새로운 방법을 제안한다. XML 문서의 구조적 유사성은 간단한 스트링 매칭 기법으로 찾고, 문서 내용의 유사성은 문서 요소(element)들의 이름과 경로를 고려한 가중치를 통해 찾는 방법으로 전체의 시간 복잡도는 비교되는 두 문서의 크기에 선형적으로 비례한다.
최근 잡음이 심한 환경에서 음성인식을 신뢰성있게 하기 위하여 입모양의 움직임과 음성을 같이 사용하는 방법이 활발히 연구되고 있다 본 논문에서도 이러한 목적으로 영상언어인식기와 음성인식기의 결과에 각각 가중치를 주어 결합하는 방법을 제안한다. 특히 가중치를 입력음성의 잡음의 정도에 따라 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 가중치의 결정을 위하여 입력샘플간의 상관도와 LPC분석의 잔여 오차를 이용한다. 모의실험 결과, 이런 방식으로 결합된 인식기는 잡음이 심한 환경에서도 약 83%의 인식성능을 보이고 있다.
This paper describes a study on posture control of the multi-legged biomimetic underwater robot (CALEB10). Because the underwater environment has a feature that all degrees of freedom are coupled to each other, we designed the posture control algorithm by separating each degree of freedom. Not only should the research on posture control of underwater robots be a precedent study for position control, but it is also necessary to compensate disturbance in each direction. In the research on the yaw directional posture control, we made the drag force generated by the stroke of the left leg and the right leg occur asymmetrically, in order that a rotational moment is generated along the yaw direction. In the composite swimming controller in which the controllers in each direction are combined, we designed the algorithm to determine the control weights in each direction according to the error angle along the yaw direction. The performance of the proposed posture control method is verified by a dynamical simulator and underwater experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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