Phytopathogenic fungi들에 대해 매우 공격적인 Trichoderma hurzianum은 다른 곰팡이들의 세포벽 주성분인 chitin을 분해하는 extracellualr chitinase를 분비하기 때문에 매우 효율적인 biocontrol agent로 사용할 수 있다. Trichoderma harzianum의 생물학적 제어 기능을 이용하기 위하여 extracellualr chitinase의 생산성을 높일 수 있는 batch모드에서의 적정 환경을 찾는 일은 매우 복잡하다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법이 바로 self-directing optimization이다 이 방법을 이용하여 실험한 결과 6∼7차례의 실험만으로 최적의 온도 혹은 pH 및 폭기율과 교반양을 구할 수 있었다. 그 결과 온도 $32^{\circ}C$, pH4.9, 폭기율 3.22 ι, 교반율 225 rpm에서 chitinase의 최대 생산량 16.825 U를 나타내었다. 이는 온도 $25^{\circ}C$, pH 5, 폭기율 1l, 교반율 150 rpm에서 나타난 chitinase 생산량 4.221 U에 비교하면 3.99배 증가한 효과를 나타내고 있다. 이로서 self-directing optimization방법을 통한 최적화 기술이 효소 생산 기술에 있어 그 최적화 과정을 단축시키고 최종 과정에 도달하는 새로운 기술로 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 연속 밀도 HMM 구조의 최적화 문제를 다룬다. HMM 구조의 최적화를 위해 여러 연구가 있었는데, 그 중에서도 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Citerion)등과 같이 이미 제안된 모델 선택 기준은 동질의 파라미터를 갖는 데이타에 대해 통계적으로 잘 행동하는 모델을 가정하고 있어서 연속 밀도 HMM 등과 같이 복잡한 파라미터를 갖는 구조에는 적합하지 않고, 파라미터 수를 줄이는데는 어느 정도 효과가 있었으나 인식률 향상에 있어서는 한계를 보였다. 이에 본 논문에서는 HMM의 파라미터 유형에 따라 별도의 확률 밀도를 추정하여 사전 모델 확률(a priori model probability)로 사용하는 모델 선택 기준인 HBIC(HMM-oriented BIC)를 제안했다. 또한 HMM의 변별력을 높이기 위해 변별력 특성을 갖는 안티확률을 BIC와 결합한 새로운 모델 선택 기준인 BIC_Anti를 제안했다. 제안한 모델 선택 기준의 유용성을 검증하기 위해 온라인 필기 데이타를 대상으로 실험하여 기존의 연구와 비교하였다. 그 결과 제안한 HBIC와 BIC_Anti 모델 선택 기준을 사용하는 것이 BIC를 사용하는 것보다 더 적은 파라미터 수로도 향상된 인식률을 얻을 수 있음을 확인했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4987-5005
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2017
This paper introduces a new method to solve Similarity Recognition for Cloth Products, which is based on Fuzzy logic and Particle swarm optimization algorithm. For convenience, it is called the SRCPFP method hereafter. In this paper, the SRCPFP method combines Fuzzy Logic (FL) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to solve similarity recognition for cloth products. First, it establishes three features, length, thickness, and temperature resistance, respectively, for each cloth product. Subsequently, these three features are engaged to construct a Fuzzy Inference System (FIS) which can find out the similarity between a query cloth and each sampling cloth in the cloth database D. At the same time, the FIS integrated with the PSO algorithm can effectively search for near optimal parameters of membership functions in eight fuzzy rules of the FIS for the above similarities. Finally, experimental results represent that the SRCPFP method can realize a satisfying recognition performance and outperform other well-known methods for similarity recognition under considerations here.
In this study, performance analysis and design optimization is carried out for a multi-rate spring brake system, which is used in a cable ride to stop the arriving passengers in safe and comfortable manner. Mathematical model for the spring is developed toward the objective of minimizing the impact at the arrival while satisfying the constraint of limited distance at the stop. Matlab code is utilized to examine parameters affecting the performance of the brake system. The results are validated by a commercial software RecurDyn. Kriging meta model is used to reduce the computational cost of the analysis. Optimization is conducted by RecurDyn, from which the design parameters are determined that minimizes the impact at the stop.
A reliability-based optimization method for electromagnetic design is presented to take uncertainties of design parameters into account. The method can provide an optimal design satisfying a specified confidence level in the presence of uncertain parameters. To achieve the goal, the reliability index approach based on the firstorder reliability method is adopted to deal with probabilistic constraint functions and a double-loop optimization algorithm is implemented to obtain an optimum. The proposed method is applied to the TEAM Workshop Problem 22 and its accuracy and efficiency is verified with reference of Monte Carlo simulation results.
This paper proposes an optimum design method using Teaching-Learning-based optimization for the fuzzy PID controller of Magnetic levitation rail-guided vehicle. Since an attraction-type levitation system is intrinsically unstable, it is difficult to completely satisfy the desired performance through the conventional control methods. In the paper, a fuzzy PID controller with fixed parameters is applied and then the optimum parameters of fuzzy PID controller are selected by Teaching-Learning optimization. For the fitness function of Teaching-Learning optimization, the performance index of PID controller is used. To verify the performances of the proposed method, we use a Maglev model and compare the proposed method with the performance of PID controller. The simulation results show that the proposed method is more effective than conventional PID controller.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제7권4호
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pp.57-62
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2006
The quality of precision spindle units (S/Us) running on rolling bearings depends strongly on their structural parameters, such as the configuration and geometry of the S/U elements and bearing preloads. When S/Us are designed, their parameters should be optimized to improve the performance characteristics. However, it is practically impossible to state perfectly a general criterion function for S/U quality. Therefore, we propose to use a multicriteria optimization based on the parameter space investigation (PSI) method We demonstrate the efficiency of the proposed method using the optimization results of high-speed S/Us.
Optimal layer sequencing of a multi-layered acoustical foam is solved to maximize its sound transmission loss. A foam consisting of air and poroelastic layers can be optimized when a limited amount of a poroelastic material is allowed. By formulating the sound transmission loss maximization problem as a one dimensional topology optimization problem, optimal layer sequencing and thickness were systematically found for several frequencies. For optimization, the transmission losses of air and poroelastic layers were calculated by the transfer matrix derived from Biot's theory. By interpolating five intrinsic parameters among several poroelastic material parameters, dear air-poroelastic layer distributions were obtained; no filtering or post-processing was necessary. The optimized foam layouts by the proposed method were shown to differ depending on the frequency of interest.
This paper describes a new method for the faster shape optimization of the electromagnetic devices. In a conventional iterative method of shape design optimization using design sensitivity based on a finite element method, meshes for a new shape of the model are generated and a discretized system equation is solved using the meshes in each iteration. They cause much design time. To save this time, a polynomial approximation of the finite element solution with respect to the geometric design parameters using Taylor expansion is constructed. This approximate state variable expressed explicitly in terms of design parameters is employed in a gradient-based optimization method. The proposed method is applied to the shape design of quadrupole magnet.
This paper presents an optimization procedure by using Response Surface Methodology(RSM) to determine design parameters for reducing cogging torque. RSM is achieved through using the experimental design method in combination with Finite Element Method and adapted to make analytical model for a complex problem considering a lot of interaction of these parameters. Sequential Quadratic Problem (SQP) method is used to solve the relsulting of constrained nonlinear optimization problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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