This paper proposes a training algorithm for global optimization of the parameters of radial basis function networks. Since conventional training algorithms usually perform only local optimization, the performance of the network is limited and the final network significantly depends on the initial network parameters. The proposed hybrid simulated annealing algorithm performs global optimization of the network parameters by combining global search capability of simulated annealing and local optimization capability of gradient-based algorithms. Via experiments for function approximation problems, we demonstrate that the proposed algorithm can find networks showing better training and test performance and reduce effects of the initial network parameters on the final results.
This study considers some changes in the program production by the local broadcasting stations through the analysis of their programs. Currently, one of the biggest changes in the local broadcasting systems is that they focus on the self-produced contents about the community and expand the joint-production. In the case of KBS Daejeon, they try to activate various joint-produced programs together with the local broadcasting stations in Yeongnam province. MBC Daejeon has also strengthened the joint-production systems since 2002 by classifying MBC's 19 subsidiary stations around the country into 5 groups in order to strengthen the competitiveness. As for TJB, they work in the cooperation with other commercial broadcasting stations in other cities, including Busan, Kwangju, Jeonju, Ulsan, Daegu by sharing the programs which they produced. In conclusion, the local broadcasting systems should depart from the function as a mediating center of the central broadcasting network and strengthen the ability of producing programs in order to be able to function as a source of producing programs. Thus, local broadcasting stations should expand the joint production of the programs about the communities and the ratio of the organization of the self-produced programs.
Our government finally understood the true meaning of this wisdom and is attempting to revive the rural area by establishing local produce exhibition hall. This is to allow different regions to promote their specialties and provide diverse experience to the public. However, the reality is that unstructured marketing and PR is not achieving much. Marketing in the past was a paradigm of function and benefit. As we passed 20th century, this was challenged, leading to experiential marketing. Customers' cultural urge and interest in experience and participation are getting stronger. With the facilitation of Promotion Center for local special products, local special products and relevant local communities will be promoted, and the distribution business will grow further. This research was performed to establish basic research materials for planning information center in order to invigorate regional products. This study brought about the following results: first, the Promotion Center for local special products can acquire emotional elements by associating the elements with local special products; secondly, the Promotion Center for local special products can acquire cognitive elements by harmonizing local communities' unique identities with their own other special products; thirdly, the Promotion Center for local special products can acquire behavioral elements by enjoying various experiences and events; fourthly, the Promotion Center for local special products can acquire relational elements by integrating other new spaces.
A local limit theorem for large deviations for the i.i.d. random variables was given by Richter (1957), who used the saddle point method of complex variables to prove it. In this paper we give an alternative form of local limit theorem for large deviations for the i.i.d. random variables which is essentially equivalent to that of Richter. We prove the theorem by more direct and heuristic method under a rather simple condition on the moment generating function (m.g.f.). The theorem is proved without assuming that $E(X_i)=0$.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.2
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pp.209-216
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2003
Contingent valuation method (CVM) is a main evaluation method of nonmarket goods for which markets either do not exist at all or do exist only incompletely; an example is environmental good. A dichotomous choice approach, the most popular type of CVM in environmental economics, employs binary discrete choice models as statistical estimation models. In this paper, we propose a semiparametric dichotomous choice CVM method using local linear model of Fan and Gijbels (1996) in which probability distribution of error term is specified parametrically but latent structural function is specified nonparametrically. The computation procedures of the proposed method are illustrated with a simple design of simulations.
The multiplicity theory initiated by C. Chevalley was the one with respect to ideals generated by a system of parameters of a local ring containing a field [3] and [4]. Samuel generalized the definition to primary ideals belonging the maximal ideal of a local ring which contains a field by a device which used the Hilbert characteristic function [9]. Furthermore Samuel defined multiplicity also in local rings which contain no field [10].
We propose a path integral method to construct a time stepwise local volatility for the stock index market under Dupire's model. Our method is focused on the pricing with the Monte Carlo Method (MCM). We solve the problem of randomness of MCM by applying numerical integration. We reconstruct this task as a matrix equation. Our method provides the analytic Jacobian and Hessian required by the nonlinear optimization solver, resulting in stable and fast calculations.
Convergence to a steady state in the long term limit is established for global weak solutions to a chemotaxis model with degenerate local sensing and consumption, when the motility function is C1-smooth on [0, ∞), vanishes at zero, and is positive on (0, ∞). A condition excluding that the large time limit is spatially homogeneous is also provided. These results extend previous ones derived for motility functions vanishing algebraically at zero and rely on a completely different approach.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.11
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pp.151-162
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1994
A new neural network structure called Self-organized Distributed Networks (SODN) is proposed for developing the neural network-based multidimensional system models. The learning with the proposed networks is fast and precise. Such properties are caused from the local learning mechanism. The structure of the networks is combination of dual networks such as self-organized networks and multilayered local networks. Each local networks learns only data in a sub-region. Large number of memory requirements and low generalization capability for the untrained region, which are drawbacks of conventional local network learning, are overcomed in the proposed networks. The simulation results of the proposed networks show better performance than the standard multilayer neural networks and the Radial Basis function(RBF) networks.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.05a
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pp.89-92
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2008
In generally, the regression rate equation was only expressed by function of oxidizer massflux in hybrid propulsion system. This can not represent the local value of regression rate along with oxidizer flow direction. In this study, experimental studies were performed with several pieces of solid fuel. As results, the local regression rate decreases rapidly with axial location near entrance, and increases with axial distance from the leading edge. The empirical formula for local regression rate with function of oxidizer massflux and length was derived.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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