A prototype of a dual-stator axial-flux PM vernier machine with rated 5.5kW output power at 300rpm speed is constructed and tested to verify its competitive performance and the reliability of the proposed design approach and the FEM simulation results.
A binary linear integer program is formulated for the problem of expanding the capacity of a fiber optic network and routing the traffic to deliver new interactive multimedia services. A two-phase Lagrangian dual search procedure and a Lagrangian heuristic are developed. Computational results show superior performance of the two-phase subgradient optimization compared with the conventional one-phase approach.
Many quality engineering practitioners continue to have a considerable interest in implementing the concept of response surface methodology to real situations. Recently, dual response surface approach is extensively studied and recognized as a powerful tool for robust design. However, existing methods do not consider the information provided by customers and design engineers. In this regard, this article proposes a flexible optimization model that incorporates that information via desirability function modeling. The optimization scheme and its modeling flexibility are demonstrated through an illustrative example by comparing the proposed model with existing ones.
In this paper, we propose a new optimization approach to the rate control problem in a wired-cum-wireless network. A primal-dual interior-point(PDIP) algorithm is used to find the solution of the rate optimization problem. We show a comparison between the dual-based(DB) algorithm and PDIP algorithm for solving the rate control problem in the wired-cum-wireless network. The PDIP algorithm performs much better than the DB algorithm. The PDIP can be considered as an attractive method to solve the rate control problem in network. We also present a numerical example and simulation to illustrate our conclusions.
This paper presents a systematic study for theoretical aspects of a unified approach to the abstract relative Fourier transforms over canonical homogeneous spaces of semi-direct product groups with Abelian normal factor. Let H be a locally compact group, K be a locally compact Abelian (LCA) group, and ${\theta}:H{\rightarrow}Aut(K)$ be a continuous homomorphism. Let $G_{\theta}=H{\ltimes}_{\theta}K$ be the semi-direct product of H and K with respect to ${\theta}$ and $G_{\theta}/H$ be the canonical homogeneous space (left coset space) of $G_{\theta}$. We introduce the notions of relative dual homogeneous space and also abstract relative Fourier transform over $G_{\theta}/H$. Then we study theoretical properties of this approach.
An optimal controller, e.g. LQG controller, may not be realistic in the sense that the required control power may not be achieved by existing actuators, and the measured output is not satisfactory. To be realistic, the controller should meet such constraints as sensor or actuator limitation, performance limit, etc. In this paper, the lnput/Output Variance Constrained (IOVC) control problem will be considered from the viewpoint of mathematical programming. A dual version shall be developed to solve the IOVC control problem, whose objective is to find a stabilizing control law attaining a minimum value of a quadratic cost function subject to the inequality constraint on each input and output variance for a stabilizable and detectable plant. One approach to the constrained optimization problem is to use the Kuhn-Tucker necessary conditions for the optimality and to seek an optimal point by an iterative algorithm. However, since the algorithm uses only the necessary conditions, the convergent point may not be optimal solution. Our algorithm will guarantee a sufficiency.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.624-629
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2011
In this paper, a new kernelized approach for use in a recommender system (RS) is proposed. Using a machine learning technique, the proposed method predicts the user's preferences for unknown items and recommends items which are likely to be preferred by the user. Since the ratings of the users are generally inconsistent and noisy, a robust binary classifier called a dual margin Lagrangian support vector machine (DMLSVM) is employed to suppress the noise. The proposed method is applied to MovieLens databases, and its effectiveness is demonstrated via simulations.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.2
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pp.29-39
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2006
There has been a tremendous need for dual homing cell switch assignment problems where calling volume and patterns are different at different times of the day. This problem of assigning cells to switches in the planning phase of mobile networks consists in finding an assignment plan which minimizes the communication costs taking into account some constraints such as capacity of switches. This optimization problem is known to be difficult to solve, such that heuristic methods are usually utilized to find good solutions in a reasonable amount of time. In this paper, we propose an evolutionary approach, based on the genetic algorithm paradigm, for solving this problem. Simulation results confirm the appropriateness and effectiveness of this approach which yields solutions of good quality.
In this paper, we propose to analyze the physical characteristics of a planar dual-composite right-left handed transmission line by a common application of Bond Graph approach and Scattering formalism (Methodology S.BG). The technique, we propose consists, on the one hand, of modeling of a dual composite right-left metamaterial transmission line (D-CRLH-TL) by Bond Graph approach, and, it consists of extracting the equivalent circuit of this studied structure. On the other hand, it consists to exploiting the scattering parameters (Scattering matrix) of the DCRLH-TL using the methodology which we previously developed since 2009. Finally, the validation of the proposed and used technique is carried out by comparisons between the simulations results with ADS and Maple (or MatLab).
The combination texture feature extraction approach for texture image retrieval is proposed in this paper. Two kinds of low level texture features were combined in the approach. One of them was extracted from singular value decomposition (SVD) based dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) coefficients, and the other one was extracted from multi-scale local binary patterns (LBPs). The fusion features of SVD based multi-directional wavelet features and multi-scale LBP features have short dimensions of feature vector. The comparing experiments are conducted on Brodatz and Vistex datasets. According to the experimental results, the proposed method has a relatively better performance in aspect of retrieval accuracy and time complexity upon the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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