• 제목/요약/키워드: Newton algorithm

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Newton-Raphson법 기반의 적응 망각율을 갖는 RLS 알고리즘에 의한 원격센서시스템의 시변파라메타 추정 (Time Variant Parameter Estimation using RLS Algorithm with Adaptive Forgetting Factor Based on Newton-Raphson Method)

  • 김경엽;지석준;곽려혜;이준탁
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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    • pp.1680-1681
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    • 2007
  • This paper deals with RLS algorithm using Newton-Raphson method based adaptive forgetting factor for a passive telemetry RF sensor system in order to estimate the time variant parameter to be included in RF sensor model.

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Newton 방법을 적용한 시간영역 MMSE 등화 알고리즘의 연구 (A Study on the Algorithm of Time Domain MMSE Equalization Using Newton Method)

  • 이영진;박일근;서종수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권12A호
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    • pp.1978-1982
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    • 2001
  • 다중 반송파 전송시스템에서 수신신호의 지연 확산에 따른 인접 심볼간섭 (ISI)과 인접 채널간섭 (ICI)을 제거하기 위하여 전송프레임에 삽입한 Cyclic Prefix (CP)는 시스템의 전송 효율을 저하한다. 시간영역 등화기는 채널 임펄스 응답 시간을 줄임으로써, 채널의 상태에 상관없이 CP 길이를 최소로 유지하여 시스템의 전송 효율을 개선한다. 본 논문에서는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 방식 시간영역 등화기에 Newton 방법을 적용함으로써, 최적의 등화기 탭 계수를 추정하는 연산 시간을 단축할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석하였다.

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특수 적분해 경계요소법에 의한 2차원 및 3차원 동적 탄소성 응력 해석 (Inelastic Transient Dynamic Analysis of Two- and Three-dimensional Stress Problems by Particular Integral Boundary Element Method)

  • 김재석;;박경호
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제21권4호
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    • pp.375-382
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    • 2008
  • 본 연구는 2차원 및 3차원 동적 탄소성 응력 해석을 위한 특수 적분해 경계요소법의 공식 개발을 제시한다 정적 탄성에 대한 기본식이 일반해를 구하는데 이용되었으며, 전체형상함수 개념을 이용하여, 변위율과 traction rate의 특수 적분해를 구함으로써 지배 방정식의 가속도 부분을 근사화시켰다. 시간 적분을 위하여 Houbolt 시적분 방법을 이용하였으며, Newton-Raphson 알고리즘을 이용하여 수치 연산을 행하였다. 제시된 공식에 따른 예제 해석을 통하여 그 방법의 유효성과 정확성을 설명하였다.

조합형 고정점 알고리즘에 의한 신경망 기반 독립성분분석 (Independent Component Analysis Based on Neural Networks Using Hybrid Fixed-Point Algorithm)

  • 조용현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권5호
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    • pp.643-652
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    • 2002
  • 본 연구에서는 신경망 기반 독립성분분석의 분리성능을 개선하기 위해 할선법과 모멘트의 조합형 고정점 알고리즘을 제안하였다. 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하는 목적함수의 근을 근사적으로 구함으로써 계산과정을 단순화하여 좀 더 개선된 분리성능을 얻기 위함이고, 모멘트는 계산과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 분리속도를 얻기 위함이다. 이렇게 하면 할선법이 가지는 근사성에 따른 우수성과 과거의 속성을 반영하여 발진을 억제하는 모멘트의 우수성을 동시에 살릴 수 있다. 제안된 알고리즘을 $256\times{256}$ 픽셀의 8개 지문과 $512\times{512}$ 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 생성된 복합지문과 복합영상을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 할선법의 이용은 뉴우턴법을 이용한 고정점 알고리즘보다 초기값에도 덜 의존하며, 문제의 규모가 커짐에 따른 비현실적인 분리시간도 해결할 수 있음을 확인하였다.

Algorithm for stochastic Neighbor Embedding: Conjugate Gradient, Newton, and Trust-Region

  • Hongmo, Je;Kijoeng, Nam;Seungjin, Choi
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.697-699
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    • 2004
  • Stochastic Neighbor Embedding(SNE) is a probabilistic method of mapping high-dimensional data space into a low-dimensional representation with preserving neighbor identities. Even though SNE shows several useful properties, the gradient-based naive SNE algorithm has a critical limitation that it is very slow to converge. To overcome this limitation, faster optimization methods should be considered by using trust region method we call this method fast TR SNE. Moreover, this paper presents a couple of useful optimization methods(i.e. conjugate gradient method and Newton's method) to embody fast SNE algorithm. We compared above three methods and conclude that TR-SNE is the best algorithm among them considering speed and stability. Finally, we show several visualizing experiments of TR-SNE to confirm its stability by experiments.

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Performance Comparison of Logistic Regression Algorithms on RHadoop

  • Jung, Byung Ho;Lim, Dong Hoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.9-16
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    • 2017
  • Machine learning has found widespread implementations and applications in many different domains in our life. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and is used widely in many fields, including medicine, economics, marketing and social sciences. In this paper, we present the MapReduce implementation of three existing algorithms, this is, Gradient Descent algorithm, Cost Minimization algorithm and Newton-Raphson algorithm, for logistic regression on RHadoop that integrates R and Hadoop environment applicable to large scale data. We compare the performance of these algorithms for estimation of logistic regression coefficients with real and simulated data sets. We also compare the performance of our RHadoop and RHIPE platforms. The performance experiments showed that our Newton-Raphson algorithm when compared to Gradient Descent and Cost Minimization algorithms appeared to be better to all data tested, also showed that our RHadoop was better than RHIPE in real data, and was opposite in simulated data.

기체의 평균 움직임 추정에 기반한 무인항공기 영상 안정화 알고리즘 (UAV(Unmanned Aerial Vehicle) image stabilization algorithm based on estimating averaged vehicle motion)

  • 이홍석;고윤호;김병수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.216-218
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    • 2009
  • This paper proposes an image processing algorithm to stabilize shaken scenes of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) caused by vehicle self-vibration and aerodynamic disturbance. The proposed method stabilizes images by compensating estimated shake motion which is evaluated from global motion. The global motion between two continuous images modeled by 6 parameter warping model is estimated by non-linear square method based on Gauss-Newton algorithm with excluding outlier region. The shake motion is evaluated by subtracting the global motion from aerial vehicle motion obtained by averaging global motion. Experimental results show that the proposed method stabilize shaken scenes effectively.

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GLOBAL CONVERGENCE OF A MODIFIED BFGS-TYPE METHOD FOR UNCONSTRAINED NON-CONVEX MINIMIZATION

  • Guo, Qiang;Liu, Jian-Guo
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제24권1_2호
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    • pp.325-331
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    • 2007
  • To the unconstrained programme of non-convex function, this article give a modified BFGS algorithm associated with the general line search model. The idea of the algorithm is to modify the approximate Hessian matrix for obtaining the descent direction and guaranteeing the efficacious of the new quasi-Newton iteration equation $B_{k+1}s_k=y^*_k,\;where\;y^*_k$ is the sum of $y_k\;and\;A_ks_k,\;and\;A_k$ is some matrix. The global convergence properties of the algorithm associating with the general form of line search is proved.

Genetic Algorithm Approach to Image Reconstruction in Electrical Impedance Tomography

  • Kim, Ho-Chan;Boo, Chang-Jin;Lee, Yoon-Joon;Kang, Chang-Ik
    • KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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    • 제4C권3호
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    • pp.123-128
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    • 2004
  • In electrical impedance tomography (EIT), the internal resistivity distribution of the unknown object is computed using the boundary voltage data induced by different current patterns using various reconstruction algorithms. This paper presents a new image reconstruction algorithm based on the genetic algorithm (GA) via a two-step approach for the solution of the EIT inverse problem, in particular for the reconstruction of "static" images. The computer simulation for the 32 channels synthetic data shows that the spatial resolution of reconstructed images in the proposed scheme is improved compared to that of the modified Newton-Raphson algorithm at the expense of an increased computational burden.rden.

목적 함수의 연립 방정식화를 위한 직접 도함수 산출에 의한 최적치 계산법 (Optimal Algorithm from Object Function to Simultaneous Equations by Direct Derivative)

  • 김주홍;엄기환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.155-163
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    • 2000
  • 최적 제어나 최적 설계에 사용되는 목적함수를 연립 방정식화하여, Newton법에 의하여 최적치를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식은 도함수의 산출과 입력이 불필요한 일반 도함수를 프로그램화한 직접 미분법(DDA)에 의하여 목적함수와 초기치만을 입력하여 최적치를 구하는 간단한 방식이다. 제안한 방식을 최적 제어와 최적 설계에 적용하여 유용성을 확인하였다.

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