This paper addresses the data classification using the induction of decision trees. A weakness of other techniques of induction of decision trees is that decision trees are too large because they construct decision trees until leaf nodes have a single class. Our study include both overcoming this weakness and constructing decision trees which is small and accurate. First, we construct the decision trees using classification threshold and exception threshold in construction stage. Next, we present two stage pruning method using classification threshold and reduced error pruning in pruning stage. Empirical results show that our method obtain the decision trees which is accurate and small.
최근 모듈러 공법을 활용한 중 고층 건축 기술이 개발되면서 현장 시공 오차 관리의 중요성이 부각되었다. 모듈러 공법은 공장 생산 특성 때문에 현장에서 시공 오차를 조정하는 것이 매우 제한적이다. 따라서 시공 오차를 사전에 예방하기 위해서는 모듈러 공법 특성을 반영한 관리 방안이 필요하며 각 단계별 공사 참여자의 의사 결정이 중요하다. 이에 본 연구에서는 모듈러 공사 시공 오차 요인을 분석하고, 시공 프로세스 기반의 시공 오차 관리 방안 의사 결정 지원 모델을 제안하였다. 본 연구의 결과물은 모듈러 공사 참여자가 시공 오차 관리 방안을 도출하는데 가이드라인 역할을 할 수 있을 것이라 기대한다.
In this paper, a remeshing criterion has been suggested in order to order to automate the remeshing decision during finite element analysis of metal forming. In order to use for the remeshing decision, two of remeshing criteria have been investigated. One is the use of error estimates based on errors in stresses and strain rate of the finite element solution and the other is the use of geometric characterisreics of distorted elements. As a result, the strain rate error estimate in power norm based on the former is found to give more valuable information about remeshing decision than the ones based on the latter. Examples are given to demon- strate the usefulness of the suggested eroor estimate as a remeshing criterion.
In many medical image devices, dc noise often prevents normal diagnosis. In wireless capsule endoscopy systems, multipath fading through indoor wireless links induces inter-symbol interference (ISI) and indoor electric devices generate impulsive noise in the received signal. Moreover, dc noise, ISI, and impulsive noise are also found in optical fiber communication that can be used in remote medical diagnosis. In this paper, a blind signal processing method based on the biased probability density functions of constant modulus error that is robust to those problems that can cause error propagation in decision feedback (DF) methods is presented. Based on this property of robustness to error propagation, a DF version of the method is proposed. In the simulation for the impulse response of optical fiber channels having slowly varying dc noise and impulsive noise, the proposed DF method yields a performance enhancement of approximately 10 dB in mean squared error over its linear counterpart.
We introduce a rotational decision-directed joint algorithm of blind equalization coupled with carrier recovery for 32-QAM demodulation with high symbol rate. The proposed carrier recovery, which we call a rotational decision-directed carrier recovery(RDDCR), removes the residual phase difference by rotating the decision boundary for the kth received symbol by the frequency detector output of the (k-1)th received symbol. Since the RDDCR includes the function of PLL loop filter by rotating the decision boundary, it gives a simpler demodulator structure. The rotational decision-directed blind equalization(RDDBE) with the rotated decision boundary based on the Stop-and-Go Algorithm(SGA) operated during tracking the frequency offset by the RDDCR and removes intersymbol interference due to multipaths and channel noise. Test results show that symbol error rate of $10^{-3}$ is obtained before the forward error correction when SNR equals 15dB with 150KHz of carrier frequency offset and two multipaths, which is the channel condition for 32-QAM receiver.
비동기 부호 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access: CDMA) 시스템을 위한 다단(mutistage) 간섭 제거 검출기의 매 단에서 기존에 사용되어 온 경판정(hard decision)을 대신할 수 있는 연판정(soft decision) 함수의 설계를 고려한다. 특히, 평균 제곱 오류(mean square error: MSE)의 관점에서 최적인 시그모이드(sigmoid) 함수와 구현시 복잡도를 줄이면서 시그모이드 함수를 가장 잘 근사화하는 다단계 양자화기(multu-level quantizer)들을 유도한다. 다단 검출기의 매 단에서 이들 판정 함수들의 변수는 산출된 입력 특성에 의해 조정된다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 이들 연판정 함수를 갖는 다단 검출기가 경판정을 사용하는 경우보다 현저하게 성능을 향상시킴을 보인다.
디지털 통신 시스템에서 채널에서 발생되는 ISI(Inter-Symbol Interference)를 줄이기 위해 사용되는 적응 등화기의 알고리즘으로 MCMA(Constant Modulus Algorithm)가 있다. MCMA는 비교적 간단한 연산량을 갖지만 어느 정도 적당한 수렴율과 정상 상태의 MSE(mean square error)를 가지므로 본 논문에서는 이를 개선키 위해 병렬 구조를 갖는 등화 방식을 제안하며, MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)과 MDD(Modified Decision Directed Algorithm)으로 구성이 되어있다. 제안 방식에서는 4-QAM 좌표와 16-QAM 좌표의 관계를 이용한, 새로운 비용 함수를 정의 하고, 만약 수신된 신호에 오프셋이 발생할 때, MCMA의 성능이 저하되므로 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 MDD(Modified Decision Direct) 알고리즘과 결합한 병렬형 구조를 적용하므로서 기존의 MCMA보다 빠른 수렴 속도와 낮은 MSE를 갖는 개선된 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 논문에서는 ATSC DTV 수신기를 위한 준 최적화된 판정 궤환 등화기 (decision feedback equalizer; DFE)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 DFE는 TBD (Trellis Back Depth)가 1인 변형된 트렐리스 복호기 (modified trellis decoder; MTD)를 판정 장치로 사용함으로써 낮은 복잡도를 가질 뿐만 아니라 에러 전파가 없는 최적화된 DFE에 근접하는 성능을 보인다. MTD는 branch metric의 계산을 위해 ED (Euclidean Distance)의 자승 대신 AD (Absolute Distance)를 사용하기 때문에 낮은 복잡도를 가진다. 또한, 일반적으로 사용되는 판정 장치인 양자화기(slicer)에 비해 매우 낮은 판정 에러 확률을 가지며, ED를 사용하는 트렐리스 복호기 (trellis decoder: TD)와 비슷한 성능을 가진다. 판정 장치에서의 낮은 에러 확률은 수렴 속도와 잔류 에러 측면에서 우수한 수렴 성능을 야기시키며, 전산 실험을 통해 MTD를 가지는 블라인드 DFE의 성능을 검증한다.
학습 신호를 사용하지 않고 심볼간의 간섭을 제거하여 전송된 데이터를 복구하는 등화 방법을 블라인드 등화(blind equalization)라 한다. 본 논문에서는 수렴 속도와 정상상태오차를 줄이기 위하여 Sato 알고리듬과 결정-지향 알고리듬의 장점을 동시에 이용하는 다단계 결정-지향 알고리듬을 제안한다. 다단계 결정-지향 알고리듬은 초기 시작 모드에서는 수렴이 보장되는 Sato 알고리듬과 똑같이 동작을 한다. 이 후 등화기가 점점 수렴함에 따라, 블라인드 등화기에서 사용하는 양자화기의 레벨 수를 증가시켜 수렴속도를 빠르게 해준다. 양자화기의 레벨이 완전히 증가하였을 경우 다단계 결정-지향 알고리듬은 수렴 후 자승 평균 오차가 작은 결정-지향 알고리듬과 똑같이 동작하게 된다. 그러므로 다단계 결정-지향 알고리듬은 빠른 수렴 속도를 보이면서도, 정상상태에서 작은 오차값을 갖는다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.350-358
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2021
In modern years, the performance of the students is analysed with lot of difficulties, which is a very important problem in all the academic institutions. The main idea of this paper is to analyze and evaluate the academic performance of the college students with bipolar disorder by applying data mining classification algorithms using Jupiter Notebook, python tool. This tool has been generally used as a decision-making tool in terms of academic performance of the students. The various classifiers could be logistic regression, random forest classifier gini, random forest classifier entropy, decision tree classifier, K-Neighbours classifier, Ada Boost classifier, Extra Tree Classifier, GaussianNB, BernoulliNB are used. The results of such classification model deals with 13 measures like Accuracy, Precision, Recall, F1 Measure, Sensitivity, Specificity, R Squared, Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, TPR, TNR, FPR and FNR. Therefore, conclusion could be reached that the Decision Tree Classifier is better than that of different algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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