• 제목/요약/키워드: Contraction Algorithm

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Nelder-Mead 심플렉스 알고리듬의 수렴에 관한 수치실험 (Numerical Experiment for the Properties of Nelder-Mead Simplex Algorithm Convergence)

  • 현창헌;이병기
    • 산업기술연구
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    • 제22권B호
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    • pp.35-44
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    • 2002
  • To find the optimal solution as rapidly and exactly as possible with Nelder-Mead simplex algorithm, the present values of the reflection, expansion, contraction and/or shrink parameters of this algorithm are needed to be changed at appropriate time during the search process. The reflection parameter is selected in this study in order to be changed because reflection, expansion and contraction process can be simultaneously effected by only this parameter. Two independent indices for determining whether the present value of the reflection parameter of this algorithm should be changed or not during the search process are suggested in this study. Those indices were made of the equations of Nelder-Mead simplex algorithm's convergence criterion and Dennis-Wood's convergence criterion, respectively. It is appeared that the optimal solution can be find with smaller numbers of objective function evaluation than the original Nelder-Mead's one with fixed parameter when the those indices are used during the search process. and the more remarkable reduction effect of the number of an objective function evaluation can be obtained when the latter index is used.

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ECG 패턴 분석과 템플릿 문턱값을 통한 조기수축 부정맥분류 (Premature Contraction Arrhythmia Classification through ECG Pattern Analysis and Template Threshold)

  • 조익성;조영창;권혁숭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.437-444
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    • 2016
  • 일반적인 부정맥 분류 방법의 경우 심방 박동 수와 관련한 PP간격, P모양의 다양성과 같은 조건을 이용하는데, 잡음으로 인해 정확한 P파의 검출이 어렵기 때문에 잡음의 영향을 비교적 적게 받는 R파를 이용하는 것이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 R파 중심의 ECG(electrocardiography) 패턴 분석과 템플릿 문턱치를 도입하여 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전 처리 과정과 차감 동작 기법을 통해 R파를 검출하였다. 이후 RR 간격의 평균 가중치와 변화율을 이용하여 먼저 조기수축 파형의 패턴을 분류하고, R파의 진폭에 대한 템플릿 문턱값을 통해 조기심실수축과 조기심방수축을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 조기 심방과 심실수축이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 6개의 레코드를 대상으로 한 R파의 평균 검출율은 99.77%의 성능을 나타내었고, 조기심실수축과 심방수축 부정맥은 각각 94.91%와 95.76%의 평균 분류율을 나타내었다.

Classification of Premature Ventricular Contraction using Error Back-Propagation

  • Jeon, Eunkwang;Jung, Bong-Keun;Nam, Yunyoung;Lee, HwaMin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권2호
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    • pp.988-1001
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    • 2018
  • Arrhythmia has recently emerged as one of the major causes of death in Koreans. Premature Ventricular Contraction (PVC) is the most common arrhythmia that can be found in clinical practice, and it may be a precursor to dangerous arrhythmias, such as paroxysmal insomnia, ventricular fibrillation, and coronary artery disease. Therefore, we need for a method that can detect an abnormal heart beat and diagnose arrhythmia early. We extracted the features corresponding to the QRS pattern from the subject's ECG signal and classify the premature ventricular contraction waveform using the features. We modified the weighting and bias values based on the error back-propagation algorithm through learning data. We classify the normal signal and the premature ventricular contraction signal through the modified weights and deflection values. MIT-BIH arrhythmia data sets were used for performance tests. We used RR interval, QS interval, QR amplitude and RS amplitude features. And the hidden layer with two nodes is composed of two layers to form a total three layers (input layer 0, output layer 3).

평균회귀 심박변이도의 K-평균 군집화 학습을 통한 심실조기수축 부정맥 신호의 특성분석 (Characterization of Premature Ventricular Contraction by K-Means Clustering Learning Algorithm with Mean-Reverting Heart Rate Variability Analysis)

  • 김정환;김동준;이정환;김경섭
    • 전기학회논문지
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    • 제66권7호
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    • pp.1072-1077
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    • 2017
  • Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.

심전도 R-R 간격 정보를 이용한 심실조기수축 부정맥 검출 (Assessment of PVC (Premature Ventricular Contraction) Arrhythmia by R-R Interval in ECG)

  • 윤태호;이선주;김경섭;이정환
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.15-21
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    • 2009
  • 심실조기수축 (PVC: Premature Ventricular Contraction)은 성인에게서 가장 흔하게 발생되는 심장 부정맥 증상 중의 하나이다. 심실조기수축 부정맥이 자주 발현되는 사람의 경우 관상 동맥 질환, 고혈압 등의 심혈관계 질환이 진행되고 있을 가능성이 많고, 심실빈맥이나 심실세동으로 전이되는 경우에는 심정지 등을 유발하여 사망에 이르기 때문에 지속적으로 관찰이 필요한 증상이다. 따라서 본 연구에서는 심전도 신호의 R-R 간격 정보를 이용하여 심실조기수축 부정맥 증상을 실시간으로 검출할 수 있는 알고리즘을 구현하였으며, 또한 심전도 신호의 R-R 간격 정보와 R-peak의 진위성 여부를 판단하여 심실조기수축 및 심실조기수축 파형이 다발적으로 발생되는 PVC-RUNs를 효율적으로 검출할 수 있는 부정맥 진단 알고리즘을 제안하고자 하였다.

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이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용한 조기심실수축 추출 (Detection of Premature Ventricular Contraction Using Discrete Wavelet Transform and Fuzzy Neural Network)

  • 장형종;임준식
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.451-459
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    • 2009
  • 본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.

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STRONG CONVERGENCE OF AN ITERATIVE ALGORITHM FOR SYSTEMS OF VARIATIONAL INEQUALITIES AND FIXED POINT PROBLEMS IN q-UNIFORMLY SMOOTH BANACH SPACES

  • Jeong, Jae Ug
    • Korean Journal of Mathematics
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    • 제20권2호
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    • pp.225-237
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    • 2012
  • In this paper, we introduce a new iterative scheme to investigate the problem of nding a common element of nonexpansive mappings and the set of solutions of generalized variational inequalities for a $k$-strict pseudo-contraction by relaxed extra-gradient methods. Strong convergence theorems are established in $q$-uniformly smooth Banach spaces.

The Three-step Intermixed Iteration for Two Finite Families of Nonlinear Mappings in a Hilbert Space

  • Suwannaut, Sarawut;Kangtunyakarn, Atid
    • Kyungpook Mathematical Journal
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    • 제62권1호
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    • pp.69-88
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    • 2022
  • In this work, the three-step intermixed iteration for two finite families of nonlinear mappings is introduced. We prove a strong convergence theorem for approximating a common fixed point of a strict pseudo-contraction and strictly pseudononspreading mapping in a Hilbert space. Some additional results are obtained. Finally, a numerical example in a space of real numbers is also given and illustrated.

복압성요실금의 정량적 평가를 위한 진단 알고리즘에 관한 연구 (A Study of Diagnostic Algorithm for Quantitative Evaluation of the Stress Urinary Incontinence)

  • 민해기;노시철;최흥호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.87-94
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    • 2008
  • 골반저근은 골반기관을 지지하여 요자제를 유지하는 여성의 주요 하부조직으로 수축압력을 평가함으로써 복압성 요실금의 정도를 진단할 수 있다. 본 연구에서는 생체신호 측정 시스템을 개발하여 골반저근의 수축압력을 측정하였으며, 데이터 분석을 통하여 진단 파라메터를 추출하였다. 진단 파라메터의 통계적 분석을 수행하여 특성이 유사한 피험자를 다섯 개의 군집으로 분류하였으며, 군집으로 분류된 데이터가 중첩되지 않도록 복압성요실금 진단 알고리즘을 구현하였다. 임상시험 결과 진단 알고리즘의 정확성이 약 78.9%로 나타났으며 그 유용성이 확인되었다.

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INERTIAL PROXIMAL AND CONTRACTION METHODS FOR SOLVING MONOTONE VARIATIONAL INCLUSION AND FIXED POINT PROBLEMS

  • Jacob Ashiwere Abuchu;Godwin Chidi Ugwunnadi;Ojen Kumar Narain
    • Nonlinear Functional Analysis and Applications
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    • 제28권1호
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    • pp.175-203
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    • 2023
  • In this paper, we study an iterative algorithm that is based on inertial proximal and contraction methods embellished with relaxation technique, for finding common solution of monotone variational inclusion, and fixed point problems of pseudocontractive mapping in real Hilbert spaces. We establish a strong convergence result of the proposed iterative method based on prediction stepsize conditions, and under some standard assumptions on the algorithm parameters. Finally, some special cases of general problem are given as applications. Our results improve and generalized some well-known and related results in literature.