KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2607-2627
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2017
Nonnegative matrix factorization (NMF) has received considerable attention due to its effectiveness of reducing high dimensional data and importance of producing a parts-based image representation. Most of existing NMF variants attempt to address the assertion that the observed data distribute on a nonlinear low-dimensional manifold. However, recent research results showed that not only the observed data but also the features lie on the low-dimensional manifolds. In addition, a few hard priori label information is available and thus helps to uncover the intrinsic geometrical and discriminative structures of the data space. Motivated by the two aspects above mentioned, we propose a novel algorithm to enhance the effectiveness of image representation, called Dual graph-regularized Constrained Nonnegative Matrix Factorization (DCNMF). The underlying philosophy of the proposed method is that it not only considers the geometric structures of the data manifold and the feature manifold simultaneously, but also mines valuable information from a few known labeled examples. These schemes will improve the performance of image representation and thus enhance the effectiveness of image classification. Extensive experiments on common benchmarks demonstrated that DCNMF has its superiority in image classification compared with state-of-the-art methods.
The current paper presents the numerical blind prediction of nonlinear seismic response of two full-scale, three dimensional, one-story reinforced concrete structures subjected to bidirectional earthquake simulations on shaking table. Simulations were carried out at the laboratories of LNEC (Laboratorio Nacional de Engenharia Civil) in Lisbon, Portugal. The study was motivated by participation in the blind prediction contest of shaking table tests, organized by the challenge committee of the 15th World Conference on Earthquake Engineering. The test specimens, geometrically identical, designed for low and high ductility levels, were subjected to subsequent earthquake motions of increasing intensity. Three dimensional nonlinear analytical models were implemented and subjected to the input base motions. Reasonably accurate reproduction of the measured displacement response was obtained through appropriate modeling. The goodness of fit between analytical and measured results depended on the details of the analytical models.
Supramolecualr ordering has been actively studied due to it's possible applications to the fabrication processes of nano-electronic devices. Van der Waals interaction and hydrogen bonding are frequently studied mechanisms for various molecular structures based on non-uniform charge distributions. Halogen atoms in molecules can have electrostatic interactions with similar strength. Big halogen atoms have strong non-uniform charge distributions. To study molecular orderings formed by hydrogen and halogen interactions, we chose a molecular system containing oxygen, hydrogen, and bromine atoms, a bromo-quinone. A two-dimensional molecular network was studied on Au(111) using a low-temperature scanning tunneling microscope. Bromo-quinonemolecules form self-assembled square grids having windmill structures. Their molecular orderings, chiral structures, and defects are explained in terms of hydrogen and halogen interactions.
The characteristic variation of 3-dimensional (3-D) solenoid-type embedded inductors is investigated. Four different structures of a 3-D inductor are fabricated by using a low-temperature co-fired ceramic (LTCC) process, and their s-parameters are measured between 50 MHz and 5 GHz. The circuit model parameters of each building block are optimized and extracted using the partial element equivalent circuit method and an HSPICE circuit simulator. Based on the model parameters, the characteristics of the test structures such as self-resonant frequency, inductance, and quality (Q) factor are analyzed, and predictive modeling is applied to the structures composed of a combination of the modeled building blocks. In addition, characteristic variations of the 3-D inductors with different structures using extracted building blocks are also investigated. This approach can provide a characteristic estimation of 3-D solenoid embedded inductors for structural variations.
This study presents a novel approach based on advancements in Evolutionary Computation for data-driven modeling of complex multi-dimensional memory-dependent systems. The investigated example is a benchmark coupled three-dimensional system that incorporates 6 Bouc-Wen elements, and is subjected to external excitations at three points. The proposed technique of this research adapts Genetic Programming for discovering the optimum structure of the differential equation of an auxiliary variable associated with every specific degree-of-freedom of this system that integrates the imposed effect of vibrations at all other degrees-of-freedom. After the termination of the first phase of the optimization process, a system of differential equations is formed that represent the multi-dimensional hysteretic system. Then, the parameters of this system of differential equations are optimized in the second phase using Genetic Algorithms to yield accurate response estimates globally, because the separately obtained differential equations are coupled essentially, and their true performance can be assessed only when the entire system of coupled differential equations is solved. The resultant model after the second phase of optimization is a low-order low-complexity surrogate computational model that represents the investigated three-dimensional memory-dependent system. Hence, this research presents a promising data-driven modeling technique for obtaining optimized representative models for multi-dimensional hysteretic systems that yield reasonably accurate results, and can be generalized to many problems, in various fields, ranging from engineering to economics as well as biology.
The Carrera Unified Formulation (CUF) is here extended to perform free-vibrational analyses of rotating structures. CUF is a hierarchical formulation, which enables one to obtain refined structural theories by writing the unknown displacement variables using generic functions of the cross-section coordinates (x, z). In this work, Taylor-like expansions are used. The increase of the theory order leads to three-dimensional solutions while, the classical beam models can be obtained as particular cases of the linear theory. The Finite Element technique is used to solve the weak form of the three-dimensional differential equations of motion in terms of "fundamental nuclei", whose forms do not depend on the adopted approximation. Including both gyroscopic and stiffening contributions, structures rotating about either transversal or longitudinal axis can be considered. In particular, the dynamic characteristics of thin-walled cylinders and composite blades are investigated to predict the frequency variations with the rotational speed. The results reveal that the present one-dimensional approach combines a significant accuracy with a very low computational cost compared with 2D and 3D solutions. The advantages are especially evident when deformable and composite structures are analyzed.
Recently, a self-organizing process that occurs during the anodization of aluminum in acidic electrolytes has attracted a vast amount of research attentions, coupled with the ever-increasing demand for the development of effective, inexpensive and technologically simple methods for the synthesis of low-dimensional nanostructures over a macroscopic area overcoming many of the drawbacks of conventional lithographic techniques. In this presentation, recent progress in the fabrication of ordered nanoporous anodic aluminum oxide (AAO), including conventional anodization techniques, newly developed pulse anodization, hard anodization processes, and generic approaches to three-dimensional pore structures with periodically modulated diameters. Discussion will also cover the applications of AAO for the development of structurally well-defined extended arrays of low-dimensional nanostructures, such as nanodots, nanotubes, and nanowires, which could be model systems in investigating a diverse range of research problems in chemistry and physics and also be starting materials in realizing advanced electronic devices.
Two-dimensional numerical simulations are conducted at a low Reynolds number Re = 100 to investigate the near wake of three identical circular cylinders that are arranged in an equilateral triangular configuration. The incident angle of the three-cylinder configuration with respect to incoming flow is varied from θ = 0° to 60°, while the spacing between adjacent cylinders (L) covers a wide range of L/D = 1.25-7.0, where D is diameter of the cylinder. Typical flow structures in the near wake of the three-cylinder configuration are identified, including a single Karman vortex street, bistable flip-flopping near wake, anti-phase and/or in-phase vortex shedding, shear layer reattachment, and vortex impingement, depending on the configuration (L/D, θ). The behavior of Strouhal number (St) is discussed in detail, echoing the distinct structures of near wake. Furthermore, fluid forces on the individual cylinders are examined, which, though highly depending on (L/D, θ), exhibit a close correlation to the near wake behavior.
Thermoelectric is a key technology for energy harvesting and solid-state cooling by direct thermal-to-electric energy conversion (or vice versa); however, the relatively low efficiency has limited thermoelectric systems to niche applications such as space power generation and small-scale or high-density cooling. To expand into larger scale power generation and cooling applications such as ATEG (automotive thermoelectric generators) and HVAC (heating, ventilation, and air conditioning), high-performance bulk thermoelectric materials and their low-cost processing are essential prerequisites. Recently, the performance of commercial thermoelectric materials including $Bi_2Te_3$-, PbTe-, skutterudite-, and half-Heusler-based compounds has been significantly improved through non-equilibrium processing technologies for defect engineering. This review summarizes material design approaches for the formation of multi-dimensional and multi-scale defect structures that can be used to manipulate both the electronic and thermal transport properties, and our recent progress in the synthesis of conventional thermoelectric materials with defect structures is described.
In this paper, a new Pigeon Colony Algorithm (PCA) based on the features of a pigeon colony flying is proposed for solving global numerical optimization problems. The algorithm mainly consists of the take-off process, flying process and homing process, in which the take-off process is employed to homogenize the initial values and look for the direction of the optimal solution; the flying process is designed to search for the local and global optimum and improve the global worst solution; and the homing process aims to avoid having the algorithm fall into a local optimum. The impact of parameters on the PCA solution quality is investigated in detail. There are low-dimensional functions, high-dimensional functions and systems of nonlinear equations that are used to test the global optimization ability of the PCA. Finally, comparative experiments between the PCA, standard genetic algorithm and particle swarm optimization were performed. The results showed that PCA has the best global convergence, smallest cycle indexes, and strongest stability when solving high-dimensional, multi-peak and complicated problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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