본 논문에서는 Synchronous DS-CDMA(direct sequence-code division multiple access) 시스템에서 준 최적의 RBF(radial basis function) 수신기를 제안한다. 제안된 수신기는 병렬적인 RBF Network들이 결합된 형태를 갖으며, 각 RBF Network는 일반적인 RBF 수신기의 구조를 갖는다. 각각의 RBF Network는 다른 RBF Network에 할당된 사용자들에 의해 야기되는 간섭 성분으로 인해 성능이 저하된다. 따라서, 이러한 간섭 영향을 완화시킬 수 있는 병렬 간섭제거 기법(PIC)을 각 RBF Network들간에 적용한다. 본 논문에서는 제안된 수신기가 요구되는 RBF의 개수(RBF의 중심값)를 줄일 수 있는 구조를 갖고, 수신과정에서 하나의 정보열당 요구되는 연산량 또한 줄일 수 있는 구조임을 확인하였다. 그리고, AWGN 채널에서의 모의실험을 통해 일반적인 수신기보다 복잡도를 줄인 제안된 수신기가 최적의 수신기와 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한, 제안된 수신기가 다양한 시스템 요구사항에 대처할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 무제약 필기체 숫자 인식에 있어서 향상된 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 새로운 접근 방법을 제시하였다. RBF 신경망은 인식률과 인식 속도를 향상시키기 위해 기저 함수로서 Raised Cosine RBF를 사용하였다. Raised Cosine RBF 신경망 분류기의 성능 평가를 위하여 캐나다 몬트리올 Concordia 대학의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하였고, 실험 결과 98.05%의 인식률을 보였다.
dsRNA결합인자인 RBF단백질을 정제하여 이의 단일 또는 이중선의 RNA 또는 DNA 와의 결합도를 측정하였다ㅓ. RBF단백질은 이들과 각각 반응시켜 그 결합도는 SDS-PAGE에 의하여 비교관찰하였다. RBF단백질은 dsRNA와은 강한 결합력을 나타낸 반면 기타의 핵산구조에 대해서는 이러한 결과를 나타내지 못하였다. 인산화 실험의 결과, RBF단백질은 poly(I) : poly(C)의 존재하에서 사람 도는 쥐 모두로 부터의 PKR 효소의 자가인산화를 유사한 방식으로 억제하였다. 이는 다른 종류의 진핵세포생물에서 단백질합성조절을 위한 PKR과 RBF가 유사한 경쟁적 관련성을 유지하면서 존재함을 시사하고 있다.
본 논문에서는 퍼지 RBF네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
In this paper, some fundamental problems concerning RBF(radial-basis-function) networks and approximation of functions are addressed. First, a comprehensive introduction to RBF networks is given with typical RBF networks classified into three classes. Next, sharp conditions are given under which continuous functions of a finite number of real variables can be approximated arbitrarily well by a certain class of RBF networks. Finally, a related result is given concerning the representation of functions in the form of distributed RBF networks.
본 논문은 방사기저함수(RBF) 회로망이 도립진자 시스템의 검증에 관해 효과적으로 사용됨을 보여준다. 전체적인 제어시스템의 구성은 플랜트를 제어하기 위해 PD제어기와 RBF 회로망 제어기를 사용하여 병렬로 구성하였다. 그리고 제어 결과를 시뮬레이션을 통하여 PD 제어기와 RBF 회로망 제어기를 비교함과 동시에 비선형 제어에 대한 RBF 회로망의 우수성을 제시하였다.
본 논문에서는 RBF 신경망 외란 관측기를 이용한 영구자석형 동기모터의 속도추종 제어기를 제안한다. 먼저 공칭 모델에 대하여 입출력 선형화에 기반한 속도 제어기를 설계하고 RBF 신경망 외란 관측기에 의해 시스템의 블확실성을 보상한다. 시스템의 파라미터와 부하 토크의 변동을 동시에 추정하는 RBF 신경망 외란 관측기를 이용함으로써 제안한 제어 알고리즘은 시스템의 불화실성에 강인한 특성을 갖는다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 제어기의 타당성을 검증한다.
In this paper, the minimum mean square error(MSE) convergence of the RBF equalizer is evaluated and compared with the linear equalizer based on the theoretical minimum MSE. The basic idea of comparing these two equalizers comes from the fact that the relationship between the hidden and output layers in the RBF equalizer is also linear. As extensive studies of this research, various channel models are selected, which include linearly separable channel, slightly distorted channel, and severely distorted channel models. In this work, the theoretical minimum MSE for both RBF and linear equalizers were computed, compared and the sensitivity of minimum MSE due to RBF center spreads was analyzed. It was found that RBF based equalizer always produced lower minimum MSE than linear equalizer, and that the minimum MSE value of RBF equalizer was obtained with the center spread which is relatively higher(approximately 2 to 10 times more) than variance of AWGN. This work provides an analytical framework for the practical training of RBF equalizer system.
This study investigated the quality characteristics of madeleines prepared using varying amounts of roasted black soybean flour (RBF). The RBF was used to substitute 0% (control group), 20% (RBF-20 group), 40% (RBF-40 group) and 60% (RBF-60 group) of weak flour (WF) in the manufacture of madeleine. The substitution of WF with RBF showed decreased the pH but increased the sugar concentration of the batter (p<0.01). Low lightness (L) and low yellowness (b) were observed in the experimental groups at high ratios of RBF substitution (p<0.05). The experimental groups of madeleines showed higher hardness and chewiness than the control group (p<0.001). The principal component analysis of the RBF-60 experimental group, which had the highest proportion of RBF, showed that it had relatively strong characteristics with respect to "darkness", "soybean odor", "sesame odor", "grains odor", "savory flavor", "sweetness", "black soybean taste", and "moistness". The acceptance test results, showed that the RBF-20 experimental group was similar to the control group with respect to "odor acceptance", "taste acceptance", and "texture acceptance". Thus, this study confirmed the possibility of using RBF for the preparation of madeleines.
본 논문은 디지털 통신 채널의 등화를 위한 자력 RBF 신경망 등화기를 제안한다. RBF 신경망을 이용한 등화기에서, 이상적인 채널 상태인 RBF 센터를 정확하고 빠르게 추정하는 것이 가장 중요하다. 그러나, 기존의 RBF 등화기는 채널 상태의 개수를 사전에 알아야 하며, 많은 수의 센터가 필요하다는 단점을 지니므로 실제 통신 시스템에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안하는 자력 RBF 신경망 등화기는 등화에 필요한 RBF 센터를 새로운 추가 기준과 제거 기준에 의해 등화기로 입력되는 신호 중에서 스스로 선택하기 때문에 채널 상태의 개수에 대한 사전 정보 없이도 등화가 가능하다. 또한 제안된 등화기는 LMS 알고리즘과 클러스터링을 이용하는 훈련 과정을 통해 기존 RBF 등화기보다 적은 센터만으로도 등화가 가능한 장점을 갖는다. 선형 및 비선형 채널과 표준 전화 채널에서, 제안한 등화기와 최적 Bayesian 등화기의 BER 성능, 심볼결정 경계, 센터 수 등을 비교하였다. 그 결과 제안한 등화기는 Bayesian 등화기와 거의 동일한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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