Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.1
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pp.59-64
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1997
By using a selective learnable self-organizing feature map(SOFM) a more practical and generalized mehtod is proposed in which the effective nonlinear shape restoration is possible regardless of the existence of the distortion modelss. Nonlinear mapping relation is extracted from the distorted imate by using the proposed selective learning SOFGM which has the special property of effectively creating spatially organized internal representations and nonlinear relations of various input signals. For the exact extraction of the mapping relations between the distorted image and the original one, we define a disparity index as a proximal nmeasure of the present state to the final idealy trained state of the SOFM, and we used this index to adjust the training of the mapping relations form the weights of the SOFM. Simulations are conducted on various kinds of distorted images with or without distortion models, and the results show that the proposed method is very efficeint very efficient and practical in nonlinear shape restorations.
Lee, Byung-Soo;Khan M. Firdosh;Salahuddin Salahuddin
Communications of the Korean Mathematical Society
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v.21
no.4
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pp.689-700
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2006
In this paper, we introduce a new class of generalized nonlinear multivalued mixed quasi-variational-like inequalities and prove the existence and uniqueness of solutions for the class of generalized nonlinear multivalued mixed quasi-variational-like inequalities in reflexive Banach spaces using Fan-KKM Theorem.
In this article, we considered a class of nonlinear variational hemivariational inequality problems and investigated a gap function and regularized gap function for the problems. We discussed the global error bounds for such inequalities in terms of gap function and regularized gap functions by utilizing the Clarke generalized gradient, relaxed monotonicity, and relaxed Lipschitz continuous mappings. Finally, as applications, we addressed an application to non-stationary non-smooth semi-permeability problems.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.6
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pp.1010-1019
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1994
It is shown that there exists a nonlinear mapping which transforms image features and their changes to the desired camera motion without measuring of the relative distance between the camera and the object. This nonlinear mapping can eliminate several difficulties occurring in computing the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback control methods. Instead of analytically deriving the closed form of this mapping, a Fuzzy Membership Function-based Neural Network (FMFNN) incorporating a Fuzzy-Neural Interpolating Network is used to approximate the nonlinear mapping. Several FMFNN's are trained to be capable of tracking a moving object in the whole workspace along the line of sight. For an effective implementation of the proposed FMF network, an image feature selection process is investigated. Finally, several numerical examples are presented to show the validity of the proposed visual servoing method.
The complexity of nonlinear systems makes it difficult to ascertain their behavior using classical methods of analysis. Many efforts have been focused on the advanced algorithms and techniques that hold the promise of improving real-time optimal control while at the same time providing higher accuracy. In this paper, a fuzzy cell mapping method of real-time optimal control far nonlinear dynamical systems is proposed. This approach combines fuzzy logic with cell mapping techniques in order to find the optimal input level and optimal time interval in the finite set which change the state of a system to achieve a desired obiective. In order to illustrate this method, we analyze the behavior of an inverted pendulum using fuzzy cell mapping.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.7
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pp.468-474
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2005
Brain-machine interface (BMI) based on neuronal spike trains is regarded as one of the most promising means to restore basic body functions of severely paralyzed patients. The spike train decoding algorithm, which extracts underlying information of neuronal signals, is essential for the BMI. Previous studies report that a linear filter is effective for this purpose and there is no noteworthy gain from the use of nonlinear mapping algorithms, in spite of the fact that neuronal encoding process is obviously nonlinear. We designed several decoding algorithms based on the linear filter, and two nonlinear mapping algorithms using multilayer perceptron (MLP) and support vector machine regression (SVR), and show that the nonlinear algorithms are superior in general. The MLP often showed unsatisfactory performance especially when it is carelessly trained. The nonlinear SVR showed the highest performance. This may be due to the superiority of the SVR in training and generalization. The advantage of using nonlinear algorithms were more profound for the cases when there are false-positive/negative errors in spike trains.
In this paper, we introduce and study a system of nonlinear implicit variational inclusions (SNIVI) in real Banach spaces: determine elements $x^{*},\;y^{*},\;z^{*}\;\in\;E$ such that ${\theta}\;{\in}\;{\alpha}T(y^{*})\;+\;g(x^{*})\;-\;g(y^{*})\;+\;A(g(x^{*}))\;\;\;for\;{\alpha}\;>\;0,\;{\theta}\;{\in}\;{\beta}T(z^{*})\;+\;g(y^{*})\;-\;g(z^{*})\;+\;A(g(y^{*}))\;\;\;for\;{\beta}\;>\;0,\;{\theta}\;{\in}\;{\gamma}T(x^{*})\;+\;g(z^{*})\;-\;g(x^{*})\;+\;A(g(z^{*}))\;\;\;for\;{\gamma}\;>\;0,$ where T, g : $E\;{\rightarrow}\;E,\;{\theta}$ is zero element in Banach space E, and A : $E\;{\rightarrow}\;{2^E}$ be m-accretive mapping. By using resolvent operator technique for n-secretive mapping in real Banach spaces, we construct some new iterative algorithms for solving this system of nonlinear implicit variational inclusions. The convergence of iterative algorithms be proved in q-uniformly smooth Banach spaces and in real Banach spaces, respectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.3-10
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1995
This paper proposedan on-line learning controller which can be applied to nonlinear systems. The proposed on-line learning controller is based on the universal approximation by the local affine mapping-based neural networks. It has self-organizing and learning capability to adapt itself to the new environment arising from the variation of operating point of the nonlinear system. Since the learning controller retains the knowledge of trained dynamics, it can promptly adapt itself to situations similar to the previously experienced one. This prompt adaptability of the proposed control system is illustrated through simulations.
It is shown that there exists a nonlinear mappping which transforms features and their changes to the desired camera motion without measurement of the relative distance between the camera and the part, and the nonlinear mapping can eliminate several difficulties encountered when using the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback controls. And instead of analytically deriving the closed form of such a nonlinear mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network is then proposed to approximate the nonlinear mapping, where the structure of proposed networks is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very useful in function approximations. The proposed FMF network is trained to be capable of tracking moving parts in the whole work space along the line of sight. For the effective implementation of proposed IMF networks, an image feature selection processing is investigated, and required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are illustrated to show the validities of our proposed visual servoing method.
This paper deals with temporal-difference learning that is a method for approximating long-term future cost as a function of current state in knowlege-poor environment, a function approximator is used to approximate the mapping from state to future cost, a linear function approximator is limited because mapping from state to future cost has a nonlinear characteristic, so a nonlinear function approximator is used to approximate the mapping from state to future cost in this paper, and that TD learning using a nonlinear function approximator is stable is proved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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