• 제목/요약/키워드: Generalization

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GENERALIZATION OF EXTENDED BETA FUNCTION, HYPERGEOMETRIC AND CONFLUENT HYPERGEOMETRIC FUNCTIONS

  • Lee, Dong-Myung;Rathie, Arjun K.;Parmar, Rakesh K.;Kim, Yong-Sup
    • 호남수학학술지
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    • 제33권2호
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    • pp.187-206
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    • 2011
  • The main object of this paper is to present generalization of extended beta function, extended hypergeometric and confluent hypergeometric function introduced by Chaudhry et al. and obtained various integral representations, properties of beta function, Mellin transform, beta distribution, differentiation formulas transform formulas, recurrence relations, summation formula for these new generalization.

A GENERALIZATION OF THE EXPONENTIAL INTEGRAL AND SOME ASSOCIATED INEQUALITIES

  • Nantomah, Kwara;Merovci, Faton;Nasiru, Suleman
    • 호남수학학술지
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    • 제39권1호
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    • pp.49-59
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    • 2017
  • In this paper, a generalization of the exponential integral is given. As a consequence, several inequalities involving the generalized function are derived. Among other analytical techniques, the procedure utilizes the $H{\ddot{o}}lder^{\prime}s$ and Minkowskis inequalities for integrals.

저주파 필터 특성을 갖는 다층 구조 신경망을 이용한 시계열 데이터 예측 (Time Series Prediction Using a Multi-layer Neural Network with Low Pass Filter Characteristics)

  • Min-Ho Lee
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제21권1호
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    • pp.66-70
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    • 1997
  • In this paper a new learning algorithm for curvature smoothing and improved generalization for multi-layer neural networks is proposed. To enhance the generalization ability a constraint term of hidden neuron activations is added to the conventional output error, which gives the curvature smoothing characteristics to multi-layer neural networks. When the total cost consisted of the output error and hidden error is minimized by gradient-descent methods, the additional descent term gives not only the Hebbian learning but also the synaptic weight decay. Therefore it incorporates error back-propagation, Hebbian, and weight decay, and additional computational requirements to the standard error back-propagation is negligible. From the computer simulation of the time series prediction with Santafe competition data it is shown that the proposed learning algorithm gives much better generalization performance.

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그라스만의 수학 인식과 벡터공간의 일반화 (Grassmann's Mathematical Epistemology and Generalization of Vector Spaces)

  • 이희정;신경희
    • 한국수학사학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.245-257
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    • 2013
  • Hermann Grassmann classified mathematics and extended the dimension of vector spaces by using dialectics of contrasts. In this paper, we investigate his mathematical idea and its background, and the process of the classification of mathematics. He made a synthetic concept of mathematics based on his idea of 'equal' and 'inequal', 'discrete' and 'indiscrete' mathematics. Also, he showed a creation of new mathematics and a process of generalization using a dialectic of contrast of 'special' and 'general', 'real' and 'formal'. In addition, we examine his unique development in using 'real' and 'formal' in a process of generalization of basis and dimension of a vector space. This research on Grassmann will give meaningful suggestion to an effective teaching and learning of linear algebra.

확장형 이동창을 이용한 지도 선형 개체의 분할 기법 연구 (Line Segmentation Method using Expansible Moving Window for Cartographic Linear Features)

  • 박우진;이재은;유기윤
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.5-6
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    • 2010
  • Needs for the methodology of segmentation of linear feature according to the shape characteristics of line feature are increasing in cartographic linear generalization. In this study, the line segmentation method using expansible moving window is presented. This method analyzes the generalization effect of line simplification algorithms depend on the line characters of linear feature and extracts the sections which show exclusively low positional error due to a specific algorithm. The description measurements of these segments are calculated and the target line data are segmented based on the measurements. For segmenting the linear feature to a homogeneous section, expansible moving window is applied. This segmentation method is expected to be used in the cartographic map generalization considering the shape characteristics of linear feature.

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비정규 공정의 공정능력지수에 관한 고찰 : $C_{Np}$(U, V, W) (More Comments on Non-Normal Process Capability Indices : $C_{Np}$(U, V, W))

  • 김진수;김홍준
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제25권6호
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    • pp.17-22
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    • 2002
  • In this paper, We consider some generalization of these five basic indices to cover non-normal distribution. The proposed generalizations are compared with the five basic indices. The results show that the proposed generalizations are more accurate than those basic indices and other generalization in measuring process capability. We compared an estimation methods by Clements with based on sample percentiles WVM to calculate the proposed generalization as an example The results indicated that Clements method is more accurate than percentile method, WVM in measuring process capability But the calculations of percentile method are easy to understand, straightforward to apply, and show be valuable used for applications.

Generalization of Road Network using Logistic Regression

  • Park, Woojin;Huh, Yong
    • 한국측량학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.91-97
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    • 2019
  • In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse engineering and formalizes the selection rules for the road network. Existing maps with a 1:5,000 scale and a 1:25,000 scale are compared, and the criteria for selection of the road network data and the relative importance of each network object are determined and analyzed using $T{\ddot{o}}pfer^{\prime}s$ Radical Law as well as the logistic regression model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and road network data for the 1:25,000 scale map are generated from the digital topographic map on a 1:5,000 scale. The selected road network is compared with the existing road network data on the 1:25,000 scale for a qualitative and quantitative evaluation. The result indicates that more than 80% of road objects are matched to existing data.

규칙기반 모델링에 의한 하계망 일반화에 관한 연구 (A Study on the Cartographic Generalization of Stream Networks by Rule-based Modelling)

  • 김남신
    • 대한지리학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.633-642
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    • 2004
  • 본 연구의 목적은 규칙기반 모델링을 구성하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 그 동안 지도 일반화에 대한 연구는 제한된 지도요소를 대상으로 선형사상의 형태변형을 위한 알고리즘 개발과 평가에 집중되었다. 규칙 기반 모델링은 지도제작 원리와 공간현상의 분포패턴을 분석하여, 그 결과를 일반화 과정에 적용하기 때문에 기존의 일반화 알고리즘 개선에 도움이 된다. 규칙기반 모델링은 다양한 지도요소들을 대상으로 일반화를 적용할 수 있고, 디지털 환경하에서 다축척 지도제작에 효과적이다. 본 연구에서 개발된 하계망 규칙기반 모델링은 일반화 규칙, 중심선 추출 그리고 선형사상 일반화 알고리즘으로 구성된다. 일반화를 적용하기 앞서, 하계망은 논리적 오류를 최소화하기 위해 저수지와의 연결관계를 분석하였다. 모델을 적용한 결과, 108개의 실폭 하천 중 17개 하천이 중심선으로 추출되었다. 하천의 총길이는 1:25,000에서 17%, 1:50,000에서는 29%로 감소하였다. 선형사상 일반화를 위해 개발된 Simoo 알고리즘은 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. Doug]as-Peucker 알고리즘은 자료점 간격과 편각이 커지게 되어 선의 형태가 거칠어지는 반면, Simoo 알고리즘에서 선형사상은 축척이 감소함에 따라 보다 완만해진다.

웹환경에서 LoD와 좌표변형에 의한 지도일반화 (Generalization by LoD and Coordinate Transformation in On-the-demand Web Mapping)

  • 김남신
    • 한국지역지리학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.307-315
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    • 2009
  • 지도일반화는 간결한 지도 표현과 지리적 의미의 효과적 전달을 목적으로 하는 지도제작 방법이다. 컴퓨터 지도학의 발달로 인하여 새로운 알고리즘들이 디지털 환경에서 적용할 수 있도록 연구되어 왔다. 본 연구는 인터넷 환경에서 좌표변형과 Lod(level of detail)기법에 의한 일반화를 적용하여 다축척지도의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. WebGIS에 있어서 좌표변형 방법은 데이터 용량을 감소시켜 공간정보의 전송속도를 향상시키기 위해 적용할 수 있는 방법이다. Lod 기법은 사용자의 줌레벨에 따라 공간정보를 선택하여 웹지도를 제직하는 방법이다. 연구의 진행은 등고선, 하계망, 지명, 행정구역, 산정, 행정관청에 대한 레이어를 구축하여, 선과 면사장에 대해 줌레벨에 따라 XML 기반의 SVG를 이용하여 일반화를 적용하였다. 적용결과, 모니터 해상도 1024${\ast}$768를 기준으로 지리좌표계로 작성된 SVG 문서는 9.76Mb, 좌표변형 문서는 4.08Mb로 41% 감소하였다. 지리정보 해상도를 결정하는 LoD에 따른 렌더링 일반화는 줌레벨 1, 2, 3단계 별로 실시하였다. 1단계에서는 주요 지명 및 행정관청, 고차수 하계망, 산정 등 소축척 지도에 표현되는 요소들이 나타낼 수 있도록 하였다. 고차 레벨로 갈수록 지도요소의 수와 양은 많아진다. 본 연구결과는 인터넷환경에서 다량의 공간정보와 속성정보 전송에 필요한 WebGIS의 자료전송효과 및 다축척의 지도학적 표현에 기여할 것으로 본다. 또한, 공간데이터베이스 및 전송환경에서 일반화를 위한 알고리즘 개발에 보다 많은 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.

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