Foraging is a biological process, where a bacterium moves to search for nutriments, and avoids harmful substances. This paper proposes a hybrid approach integrating the bacterial foraging optimization algorithm (BFOA) in a radial basis function neural network, applied to image classification, in order to improve the classification rate and the objective function value. At the beginning, the proposed approach is presented and described. Then its performance is studied with an accent on the variation of the number of bacteria in the population, the number of reproduction steps, the number of elimination-dispersal steps and the number of chemotactic steps of bacteria. By using various values of BFOA parameters, and after different tests, it is found that the proposed hybrid approach is very robust and efficient for several-image classification.
한국천문연구원 보현산 천문대(Bohyunsan Optical Astronomical Observatory, BOAO)의 BOES(Bohyunsan Optical Echelle Spectrograph)를 이용하여 2003년 2월 26-27일 이틀간에 걸쳐 BX And의 고분산 관측을 수행하였다. 이 관측을 통하여 얻은 스펙트럼은 총 38개로 위상 $0.1{\sim}0.3$에 이르는 구간을 제외하고는 전위상에 걸쳐 골고루 관측이 이루어졌다. 시선속도를 구하기 위하여 BF(Broadening Function)와 CCF(Cross-Correlation Function)를 이용한 방법 이 모두 사용되었다. CCF를 이용하였을 때는 주성의 시선속도만을 얻은 반면, BF인 경우, 주성과 반성의 시선속도 모두를 잘 결정할 수 있었다. 새로운 시선속도곡선으로부터 주성과 반성의 최대 시선속도를 각각 $K_1=96.1km/s$와 $K_2=196.6km/s$으로 얻었으며, 이를 Bell et al.(1990)의 측광해와 결합하여 BX And의 절대 물리량을 새롭게 결정하였다.
The main purpose of the present paper is to study the asymptotic behavior near the origin of radial solutions of the equation 𝚫p u(x) + uq(x) + f(x) = 0 in ℝN\{0}, where p > 2, q > 1, N ≥ 1 and f is a continuous radial function on ℝN\{0}. The study depends strongly of the sign of the function f and the asymptotic behavior near the origin of the function |x|λf(|x|) with suitable conditions on λ > 0.
Electrohydrodynamic Atomization 급냉응고장치를 이용하여 고순도 실리콘 미세분말을 제조하여 투과전자현미경으로 미세조직과 그 응고상을 조사한 결과 직경이 60nm 이하인 분말에서 비장질상이 발견되었다. 비정질 실리콘의 원자구조를 분석하기 위하여 비정질 분말에서 얻은 전자회절 데이타를 이용하여 radial distribution function을 계산하여 해석한 결과, 실리콘의 결정구조인 다이아몬드 입방격자에서 발견되는 기본적 정사면체 배열이 비정질 실리콘의 2번째 근접원자간 거기까지 유지됨을 알 수 있었으며 이로부터 비정질 실리\ulcorner이 단범위 규칙성을 갖는 tetrahedrally coordinated random network 원자배열로 이루어짐을 알았다.
Online or sequential learning is one of the most basic and powerful method to train neuron network, and it has been widely used in disease detection, weather prediction and other realistic classification problem. At present, there are many algorithms in this area, such as MRAN, GAP-RBFN, OS-ELM, SVM and SMC-RBF. Among them, SMC-RBF has the best performance; it has less number of hidden neurons, and best efficiency. However, all the existing algorithms use signal normal distribution as kernel function, which means the output of the kernel function is same at the different direction. In this paper, we use multi-variable normal distribution as kernel function, and derive EKF learning formulas for multi-variable normal distribution kernel function. From the result of the experience, we can deduct that the proposed method has better efficiency performance, and not sensitive to the data sequence.
The model of an isolated organ system has been constructed to simulated the behavior of drug in the circulatory system of an acting organ or site. The model is developed on the following assumptions : The drug in the microcirculatory system cannot permeate the capilary walls. The capilary bed is modeled as a simple ideal plug flow system with and without radial concentration gradient. The mathematical model is developed from basic considerations of drug distribution with hemodynamical and pharmacokinetical meanings. It is considered that a nonmetabolic drug substance is injected into the arterial inflow site of an isolated organ at a constant rate. The concentration of the drug in the outflow site is mathematically expressed as a function of time.
심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류기 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron) 분류기로 수행되지만 본 실험은 정확도 향상을 위해 Random Forest 분류기 알고리즘 중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해보았다. 수정한 Random Forest 분류기의 정확도를 다른 네 개의 분류기와 타 논문의 실험과 비교해보니 정확도 부분에서는 Random Forest가 가장 우수하였다. 본 실험의 전처리 과정은 대역통과 필터(Band-pass filter)를 사용하여 R-R interval을 추출하였는데 향후에는 정확한 간격을 추출하기 위한 필터의 연구가 사려된다.
It has been studied the flow near a rotating disk with surface topography. The system Ekman number is assumed very small, i.e., $E[{\equiv}\frac{\nu}{{\Omega}^{\ast}L^{\ast2}}]<<1$ in which $L^{\ast}$ denotes a disk radius, ${\nu}$ kinematic viscosity of the fluid and ${\Omega}^{\ast}$ angular velocity of the basic state. Disk surface has a sinusoidal topographic variation along radial coordinate, i.e., $z={\delta}cos(2{\pi}{\omega}r)$, where ${\delta}$ and ${\omega}$ are, respectively, nondimensional amplitude and wave number of the disk surface. Analytic solutions, being useful over the parametric ranges of ${\delta}{\sim}O$( $E^{1/2}$ ) and ${\omega}{\leq}O$ ( $E^{1/2}$ ), are secured in a series-function form of Fourier-Bessel type. An asymptotic behavior, when $E{\rightarrow}0$, is clarified as : for a disk with surface roughness, in contrast to the case of a flat disk, the azimuthal velocity increases in magnitude, together with the thickening boundary layer. The radial velocity, however, decreases in magnitude as the amplitude of surface waviness increases. Consequently, the overall Ekman pumping at the edge of the boundary layer remains unchanged, maintaining the constant value equal to that of the flat disk.
Imaging plate에 기록된 전자회절 자료의 면간 거리 분석과 상동정시 나타나는 오차 요인들을 고찰하고 실험적인 보정방법을 도출하였다. 각각의 회절방향에 대한 radial intensity distribution plot과 실험적으로 도출된 면간 거리 보정식에 의해 전자회절 자료의 디지털 이미지에서 면간 거리 측정오차는 약 0.5%로 낮아짐을 알 수 있었다. Al 표준시료를 이용하여 imaging plate에 기록된 전자회절 자료의 면간 거리 편차 경향을 분석한 후 [001] gibbsite 시편에 동일한 실험적 보정을 수행하여 120분간의 전자빔 조사로부터 형성된 여러 전이 상들에 대한 면간 거리 측정 및 상 동정을 보다 정밀히 수행할 수 있었다. 그 결과, gibbsite로부터 형성된 주요 전이상들은 ${\chi}$-알루미나, ${\gamma}$-알루미나, ${\sigma}$-알루미나로 구성됨을 명확하게 동정할 수 있었다.
The major goal of this paper is to develop a practically implemental radial basis function (RBF) neural network based multi-user detector (MUD) for direct sequence (DS)-CDMA system. This work is expected to provide an efficient solution for RBF based MUD by quickly setting up the proper number of RBF centers and their locations required in training. The basic idea in this research is to estimate all the possible RBF centers by using supervised ${\kappa-means$ clustering technique, and select the only centers which locate near seemingly decision boundary between centers, and reduce further by grouping the some of centers adjacent each other. Therefore, it reduces the computational burden for finding the proper number of RBF centers and their locations in the existing RBF based MUD, and ultimately, make its implementation practical.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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