The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.9
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pp.1347-1355
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2015
In this study, we compare the recognition performance using PCA and RBFNNs for introducing robust face recognition system to pose variations based on pose estimation. proposed face recognition system uses Honda/UCSD database for comparing recognition performance. Honda/UCSD database consists of 20 people, with 5 poses per person for a total of 500 face images. Extracted image consists of 5 poses using Multiple-Space PCA and each pose is performed by using (2D)2PCA for performing pose classification. Linear polynomial function is used as connection weight of RBFNNs Pattern Classifier and parameter coefficient is set by using Particle Swarm Optimization for model optimization. Proposed (2D)2PCA-based face pose classification performs recognition performance with PCA, (2D)2PCA and RBFNNs.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.32
no.4
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pp.51-60
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2007
In this study, we consider the minimum ADM problem which is the fundamental problem for the cost-effective design of SONET ADM embedded in WDM ring networks. To minimize the number of SONET ADMs, efficient algorithms for the routing and wavelength assignment are needed. We propose a mathematical model based on the graph theory for the problem and propose a branch-and-price approach to solve the suggested model effectively within reasonable time. By exploiting the mathematical structure of ring networks, we developed polynomial time algorithms for column generation subroutine at branch-and-bound tree. In a computer simulation study, the suggested approach can find the optimal solution for sufficient size networks and shows better performance than the greedy heuristic method.
This article proposes the study and simulation of an RST regulator based on a double fed induction machine. The RST polynomial controller can improve the double fed induction machine performance in terms of overshoot, rapidity, cancellation of disturbance, and capacity to maintain a high level of performance. A control law is synthesized using an RST controller. Simulation results indicate that the proposed regulator has better performance response to speed variation, sensitivity to perturbation, and robustness. The designed control algorithm is tested on a simulation matlab code.
The fuzzy inference system is a popular computing framework based on the concepts of fuzzy set theory, fuzzy if-then rules, and fuzzy reasoning. The advantage of fuzzy approach over traditional ones lies on the fact that fuzzy system does not require a detail mathematical description of the system while modeling. As modeling method. the Group Method of Data Handling(GMDH) is introduced by A.G. Ivakhnenko GMDH is an analysis technique for identifying nonlinear relationships between system's inputs and output. We study a Novel Neuro-Fuzzy Network (NNFN) in this paper. NNFN is a network resulting from the combination of a fuzzy inference system and polynomial neural network(PNN) (7) which is advanced structure of GMDH. Simulation involve a series of synthetic as well as experimental data used across various neurofuzzy systems.
In this study, we propose a mathematical model based on the graph theory for the wavelength assignment problem arising in the design of SDH (Synchronous Digital Hierarchy) over WDM (Wavelength Division Multiplexing) ring networks. We propose a branch- and -price algorithm to solve the suggested models effectively within reasonable time in realistic SDH over WDM ring networks. By exploiting the structure of ring networks, we developed a polynomial time algorithm for efficient column generation and a branching rule that conserves the structure of column generation. In a computer simulation study, the suggested approach can find the optimal solutions within reasonable time and show better performance than the existing heuristics.
In this paper we study on derivation of formulas for roots of quadratic equation, cubic equation, and quartic equation through method analogy. Our argument is based on the norm form of polynomial. We also present some mathematical content knowledge related with main discussion of this article.
In this study, we introduce the optimization method of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation, The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the optimization process, two general optimization mechanisms are explored. The structural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods. Particularly, in parameter identification, we use the UNDX operator which uses multiple parents and generate offsprings around the geographic center off mass of these parents.
Over the past decade, the improvement of communications technologies and the rapid spread of www (World Wide Web) have brought on the exponential growth of users using Internet and real time multimedia multicast services like video conferencing, tele-immersive virtual reality, and Internet games. The dense-wavelength division multiplexing (DWDM) networks have been widely accepted as a promising approach to meet the ever-increasing bandwidth demands of Internet users, especially in next generation Internet backbone networks for nation-wide or global coverage. A major challenge in the next generation Internet backbone networks based on DWDM technologies is the resolution of the multicasting RWA (Routing and Wavelength Assignment) problem; given a set of wavelengths in the DWDM network, we set up light-paths by routing and assigning a wavelength for each connection so that the multicast connections are set-upped as many as possible. Finding such optimal multicast connections has been proven to be Non-deterministic Polynomial-time-complete. In this paper, we suggest a new heuristic multicast routing and wavelength assignment method for multicast sessions called DVS-PMIPMR (Differentiated Virtual Source-based Priority Minimum Interference Path Multicast Routing algorithm). We measured the performance of the proposed algorithm in terms of number of wavelength and wavelength channel. The simulation results demonstrate that DVS-PMIPMR algorithm is superior to previous multicast routing algorithms.
In this paper, we will present a deeper look on optimal design methods that are related to path-planning for a mobile robot. To control the motion of a mobile robot in a clustered environment, it's necessary to know a suitable trajectory assuming certain start and goal point. Up to now, there are many literatures that concern optimal path planning for an obstacle avoided mobile robot. Among those literatures, we have chosen 2 novel methods for our further analysis. The first approach [4] is based on HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman) equation whose solution is the return-function that helps to generate a shortest path to the goal. The later [5] is called polynomial-path-planning approach, in this method, a shortest polynomial-shape path would become a solution if it was a collision-free path. The camera network plays the role as sensors to generate updated map which locates the static and dynamic objects in the space. Therefore, the exhibition of both path planning and dynamic obstacle avoidance by the updated map would be accomplished simultaneously. As we mentioned before, our research will include the motion control of a true mobile robot on those optimal planned paths which were generated by above algorithms. Base on the kinematic and dynamic simulation results, we can realize the affection of moving speed to the stable of motion on each generated path. Also, we can verify the time-optimal trajectory through velocity tuning. To simplify for our analysis, we assumed the obstacles are cylindrical circular objects with the same size.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.4
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pp.16-22
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2013
In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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