Cellular Automata는 자연계의 현상 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이상적인 동적 시스템이다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 특성을 가지는 Potts Automata를 이용한 잡음 제거 및 에지 추출 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 대상영상에 대한 특징을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킨다. 이러한 Automata는 순차적이고 병렬적인 움직임을 가지고 Lyapunov 함수를 만족한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상영상에 대해 빠른 수련속도를 가지고 안정적인 결과를 나타낸다. 실험을 통해 본 방법의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 불확실성을 포함한 연속시간 비선형 동적 시스템에 대한 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 조직적인 방법을 제안한다. 불확실 비선형 시스템을 표현하기 위해 연속시간 불확실 TS 퍼지 모델이 구성된다. 그리고, 안정화와 추적을 위한 퍼지 모델 기반 제어기 설계를 위해 PDC 기법이 이용된다. 마지막으로, 설계된 연속시간 제어기는 지능형 디지털 재설계 기법을 이용함으로써 이산시간 제어기로 전환됨을 증명하는 방법을 제안한다. 이 새로운 설계 기법은 퍼지 모델 기반 제어 이론과 불확실성을 가진 비선형 동적 시스템에 대한 진보된 디지털 재설계 기법의 통합을 위한 조직적이고, 효과적인 틀을 제공한다 마지막으로, 단일 링크 유연 로봇 시스템의 모의 실험을 이용해 개발된 설계 방법의 효용성과 실행 가능성을 입증한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.689-694
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2011
Cellular automata are discrete dynamical systems, which provide the basis for the synthesis of complex emergent behavior. This paper proposes a new algorithm of digital watermarking based on cellular automata transform (CAT). The idea of two-dimensional CAT is introduced into the algorithm. After the original image is disassembled with 2D CAT, the watermark information is embedded into the Middle-frequency of the carrier picture. Cellular automata have a huge number of combinations, such as gateway values, rule numbers, initial configuration, boundary condition, etc. Using CAT, the robustness of the watermark will be tremendous strengthened as well as its imperceptibility. Experimental results show that this algorithm can resist some usual attacks such as compression, sharpening and so on. The proposed method is robust to different attacks and is more security.
This paper proposes an efficient time series prediction of the nonlinear dynamical discrete-time systems using multilayer neural networks of a hybrid learning algorithm. The proposed learning algorithm is a hybrid backpropagation algorithm based on the steepest descent for high-speed optimization and the dynamic tunneling for global optimization. The proposed algorithm has been applied to the y00 samples of 700 sequences to predict the next 100 samples. The simulation results shows that the proposed algorithm has better performances of the convergence and the prediction, in comparision with that using backpropagation algorithm based on the gradient descent for multilayer neural network.
An investigation of the mechanism of period-doubling bifurcation in a voltage mode controlled buck-boost converter operating in discontinuous conduction mode is conducted from the viewpoint of nonlinear dynamical systems. The discrete iterative model describing the dynamics of the close-loop is derived. Period-doubling bifurcation occurs at certain values of the feedback factor. Results from numerical simulations and experiments are provided to verify the evolution of perioddoubling bifurcation, and the results are consistent with the theoretical analysis. These results show that the buck-boost converters exhibit a wide range of nonlinear behavior, and the system exhibits a typical period-doubling bifurcation route to chaos under particular operating conditions.
Cellular automata are dynamical systems in which space and time are discrete, where each cell has a finite number of states and updates its states by interactive rules among the cell-neighborhood. From the characteristics of self-reproduction and self- organization, it is possible to create a neural network which has the specific patterns or structures dynamically. CAM-Brain is a kind of such neural network system which evolves its structure by adopting evolutionary computations like genetic algorithms (GA). In this paper, we suggest the evolution strategies for the structure of neural networks based on cellular automata.
Singh's multi-level method is extended to the optimal tracking control of a large interconnected dynamical system which has coupled states and coupled inputs. The steady-state tracking error and a convergence condition for the extended multi-level method are derived analytically and the results show that the steady-state tracking error and a convergence rate have to be compromised. Also, a new multi-level method which is advantageous over the Singh's method in steady-state tracking error and computational burden is proposed by introducing nominal inputs into the performance index. The resulting feedback gain matrix and the compensation vector are optimal for all initial conditions so that eventual on-line computation is minimal.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제24권4호
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pp.331-350
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2020
Exploding gradient is a widely known problem in training recurrent neural networks. The explosion problem has often been coped with cutting off the gradient norm by some fixed value. However, this strategy, commonly referred to norm clipping, is an ad hoc approach to attenuate the explosion. In this research, we opt to view the problem from a different perspective, the discrete-time optimal control with infinite horizon for a better understanding of the problem. Through this perspective, we fathom the region at which gradient explosion occurs. Based on the analysis, we introduce a gradient-explosion-free algorithm that keeps the training process away from the region. Numerical tests show that this algorithm is at least three times faster than the clipping strategy.
본 논문에서는 다중 패킷을 전송하는 네트워크 제어시스템을 대상으로, 전체 시스템의 안정성 변화를 분석할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저, 메시지의 최대 시간 지연을 보장할 수 있는 스케쥴링 방식과 데이터 손실을 나타낼 수 있는 이산 스위치 상태방정식을 새롭게 제시하였으며, 이를 이용하여 네트워크 제어시스템과 등가인 비동기 시스템(asynchronous dynamical system)을 유도하였다. 이후, 제어기의 샘플링 주기, 시간 지연, 데이터 전송 성공률, 전송 패킷의 개수에 따라 변화하는 네트워크 제어시스템의 안정성을 판별할 수 있도록 새로운 정리들을 제안하였다. 마지막으로, Batch Reactor 시스템을 대상으로 제안한 정리들을 적용하여 시뮬레이션하고 그 결과를 분석함으로써 본 논문에서 제안한 안정성 분석 방법의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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