In this paper. a new Fast Expectation-Maximization algorithm(FEM) is proposed. Firstly the K-means algorithm is modified to reduce the number of iterations for finding the initial values that are used as the initial values in EM process. Conventionally the Initial values in K-means clustering are chosen randomly. which sometimes forces the process of clustering converge to some undesired center points. Uniform partitioning method is added to the conventional K-means to extract the proper initial points for each clusters. Secondly the effect of posterior probability is emphasized such that the application of Maximum Likelihood Posterior(MLP) yields fast convergence. The proposed FEM strengthens the characteristics of conventional EM by reinforcing the speed of convergence. The superiority of FEM is demonstrated in experimental results by presenting the improvement results of EM and accelerating the speed of convergence in parameter estimation procedures.
In this paper we have shown that a Pigouvian tax is an adequate resolution of congestion externality to attain Pareto optimality using utility maximization. For this objective, taking an open access freeway as an example, we not only derived both marginal private benefit and marginal social benefit, but also assessed the divergence between marginal private benefit and marginal social benefit. As a result, we identified that the amount of a Pigouvian tax should be the same amount as the external time cost, which is the value of the marginal time cost to Individual a incurred by Individual b through freeway congestion. This Pigouvian tax coincides with the profit or wealth maximizing toll suggested by literature on the basis of profit maximization. In addition, because an open access freeway is accounted as common property resource, we proved that average social congestion cost is essentially equal to marginal private congestion cost in our model. Finally, we showed that the optimal value of trip derived in our model is the same as that generated on profit maximization approach.
This paper presents techniques for estimating directions of multiple sound sources ranging from $0^{\circ}$ to $360^{\circ}$ using circular probability distributions having a periodic property. Phase differences containing direction information of sources can be modeled as mixtures of multiple probability distributions and source directions can be estimated by maximizing log-likelihood functions. Although the von Mises distribution is widely used for analyzing this kind of periodic data, we define a new class of circular probability distributions from Gaussian and Laplacian distributions by adopting a modulo operation to have $2{\pi}$-periodicity. Direction estimation with these circular probability distributions is done by implementing corresponding EM (Expectation-Maximization) algorithms. Simulation results in various reverberant environments confirm that Laplacian distribution provides better performance than von Mises and Gaussian distributions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.5
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pp.335-342
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2016
When dynamics changes occurred in an existing Bayesian Network (BN), the related parameters embedding on the BN have to be updated to new parameters adapting to changed patterns. In this case, these parameters have to be updated with the consideration of the causalities in the BN. This research suggests a framework for updating parameters dynamically using Expectation Maximization (EM) algorithm and Harmony Search (HS) algorithm among several Meta-Heuristics techniques. While EM is an effective algorithm for estimating hidden parameters, it has a limitation that the generated solution converges a local optimum in usual. In order to overcome the limitation, this paper applies HS for tracking the global optimum values of Maximum Likelihood Estimators (MLE) of parameters. The proposed method suggests a learning and propagation framework of BN with dynamic changes for overcoming disadvantages of EM algorithm and converging a global optimum value of MLE of parameters.
The aim of this study was to assess the allergenic potential of 0.3% DA-5018 cream, a non-narcotic analgesic agent, using a guinea pig maximization test. Five male and female guinea pigs in the experimental group were sensitized in two steps. First, ,0.3% DA-5018 cream was injected intradermally, and 7 days later, the material was applied topically. After another 2 weeks test material was applied, the skin response was evaluated by visual observation. Five male and female guinea pigs served as cream base group, negative(ultreated) group or positive (2,4-dinitrochlorobenzene, DNCB) group, respectively. 0.3% DA-5018 cream provoked slight erythema in 1 out of 5 cases in male and female guinea pigs sensitized with 0.3% DA-5018 cream or cream base. The animals challenged with cream base also showed slight erythema in 1/5 female guinea pig sensitized with 0.3% 3A-5018 cream or 2/5 male guinea pjgs sensitized with cream base, respectively. Histologically, however, no indication of skin sensitization was observed in all of these cases. The positive control group was sensitized with 0.1% DNCB suspended in olive oil and challenged with 0.01% and 0.1% DNCB ointment, all the animal showed remarkable skin reactions and obvious skin sensitization reactions in a dose dependent manner. From the challenge test it was evident that 0.3% DA-5018 cream did not elicit positive skin reaction interpreted as delayed hypersensitivity reactions, compared with cream base or untreated control group. These findings indicate that allergenic side effects by 0.3% DA-5018 cream is not likely in the clinical use.
Max-plus algebra is a nonlinear system comprised of two operations, maximization (max) and addition (Plus), which are corresponding to the addition and the multiplication in conventional algebra, respectively. This methodology is applicable to many discrete event systems containing the state transition with the maximization and addition operation. Timetable with connection is one of such systems. We present the method based on max-plus algebra, which can make up timetable considering transfer and analyse its stability and robustness. In this study, it will be shown how to make up the timetable of the urban train and analyse its stability using Max-Plus algebra.
This paper introduces the method for detect voices and exact end point at low SNR by maximizing voice energy. Conventional VAD (Voice Activity Detection) algorithm estimates noise level so it tends to detect the end point inaccurately. Moreover, because it uses relatively long analysis range for reflecting temporal change of noise, computing load too high for application. In this paper, the SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) method which uses psycho-acoustical bark scale filter banks to maximize voice energy within frames is introduced. Stable threshold values are obtained at various noise environments (SNR 15 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). At the test for voice detection in car noisy environment, PHR (Pause Hit Rate) was 100%accurate at every noise environment, and FAR (False Alarm Rate) shows 0% at SNR15 dB and 10 dB, 5.6% at SNR5 dB and 9.5% at SNR0 dB.
Two representative residual static methods of traveltime decomposition and stack-power maximization are discussed in terms of application to land seismic data. For the model data with synthetic shot/receiver statics (time shift) applied and random noises added, continuities of reflection event are much improved by stack-power maximization method, resulting the derived time-shifts approximately equal to the synthetic statics. Optimal parameters (maximum allowable shift, correlation window, iteration number) for residual statics are effectively chosen with diagnostic displays of CSP (common shot point) stack and CRP (common receiver point) stack as well as CMP gather. In addition to removal of long-wavelength time shift by refraction statics, prior to residual statics, processing steps of f-k filter, predictive deconvolution and time variant spectral whitening are employed to attenuate noises and thereby to minimize the error during the correlation process. The reflectors including horizontal layer of reservoir are more clearly shown in the variable-density section through repicking the velocities after residual statics and inverse NMO correction.
In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing schemes, which represents the information from observations as a set of random variables in the from of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other. which can be utilized in linear projection.. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. Thus, in order to overcome this limitation, there have been many techniques that are designed to reinforce the good properties of ICA, which improves the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process still needs to be studied since it yields inconsistent innovation process that is attached to the ICA, the expectation and maximization process is added. The results presented in this paper show that the proposed improves the image separation as presented in experiments.
Im, K. C.;Choi, Y.;Kim, J. H.;Lee, S. J.;Woo, S. K.;Seo, H. K.;Lee, K. H.;Kim, S. E.;Choe, Y. S.;Park, C. C;Kim, B. T.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.21
no.5
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pp.441-448
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2000
방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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