• 제목/요약/키워드: random sequences

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난수발생기와 일반화된 회귀 신경망을 이용한 DNA 서열 분류 (DNA Sequence Classification Using a Generalized Regression Neural Network and Random Generator)

  • 김성모;김근호;김병환
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제53권7호
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    • pp.525-530
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    • 2004
  • A classifier was constructed by using a generalized regression neural network (GRU) and random generator (RG), which was applied to classify DNA sequences. Three data sets evaluated are eukaryotic and prokaryotic sequences (Data-I), eukaryotic sequences (Data-II), and prokaryotic sequences (Data-III). For each data set, the classifier performance was examined in terms of the total classification sensitivity (TCS), individual classification sensitivity (ICS), total prediction accuracy (TPA), and individual prediction accuracy (IPA). For a given spread, the RG played a role of generating a number of sets of spreads for gaussian functions in the pattern layer Compared to the GRNN, the RG-GRNN significantly improved the TCS by more than 50%, 60%, and 40% for Data-I, Data-II, and Data-III, respectively. The RG-GRNN also demonstrated improved TPA for all data types. In conclusion, the proposed RG-GRNN can effectively be used to classify a large, multivariable promoter sequences.

CONVERGENCE PROPERTIES OF THE PARTIAL SUMS FOR SEQUENCES OF END RANDOM VARIABLES

  • Wu, Yongfeng;Guan, Mei
    • 대한수학회지
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    • 제49권6호
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    • pp.1097-1110
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    • 2012
  • The convergence properties of extended negatively dependent sequences under some conditions of uniform integrability are studied. Some sufficient conditions of the weak law of large numbers, the $p$-mean convergence and the complete convergence for extended negatively dependent sequences are obtained, which extend and enrich the known results in the literature.

WEAK CONVERGENCE FOR STATIONARY BOOTSTRAP EMPIRICAL PROCESSES OF ASSOCIATED SEQUENCES

  • Hwang, Eunju
    • 대한수학회지
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    • 제58권1호
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    • pp.237-264
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    • 2021
  • In this work the stationary bootstrap of Politis and Romano [27] is applied to the empirical distribution function of stationary and associated random variables. A weak convergence theorem for the stationary bootstrap empirical processes of associated sequences is established with its limiting to a Gaussian process almost surely, conditionally on the stationary observations. The weak convergence result is proved by means of a random central limit theorem on geometrically distributed random block size of the stationary bootstrap procedure. As its statistical applications, stationary bootstrap quantiles and stationary bootstrap mean residual life process are discussed. Our results extend the existing ones of Peligrad [25] who dealt with the weak convergence of non-random blockwise empirical processes of associated sequences as well as of Shao and Yu [35] who obtained the weak convergence of the mean residual life process in reliability theory as an application of the association.

k-convex hull을 이용한 DNA 염기 배열의 가시화 (DNA Sequence Visualization with k-convex Hull)

  • 김민아;이은정;조환규
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.61-68
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    • 1996
  • 본 논문에서는 대용량의 DNA 염기 배열의 정성 정보를 특징짓기 위한 새로운 가시화 방법을 제안한다. DNA 배열은 배열 자체가 방대한 양의 정보를 포함하고 있기 때문에 분석에 많은 어려움이 있다. 우리는 DNA 염기 배열들사이의 상사성 비교를 위해 DNA 염기 배열을 하나의 이미지 도메인으로 변환한다. 프로그램은 random walk plot으로 DNA 염기 배열을 가시화한 후에 k-convex hull로 단순화 시킨다. Random Walk plot은 염기배열을 평면상에 하나의 커브로 표현한다. k-convex hull은 walk plot으로부터 무의미한 부분을 제거함으로서 walk plot을 단순화한다. 이러한 방법은 유전공학자들에게 쉽게 DNA 배열의 특징을 인식하고 분류할 수 있는 직관을 제공한다. 실제 게놈 데이터로 실험한 결과는 논문에서 제안하는 방법이 긴 DNA 염기배열들 사이의 유사성 분석을 위해 좋은 가시화 도구임을 보여준다.

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On the Moving Average Models with Multivariate geometric Distributions

  • Baek, Jong-ill
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제6권3호
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    • pp.677-686
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    • 1999
  • In this paper we introduce a class of moving-average(MA) sequences of multivariate random vectors with geometric marginals. The theory of positive dependence is used to show that in various cases the class of MA sequences consists of associated random variables. We utilize positive dependence properties to obtain weakly probability inequality of the multivariate processes.

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비선형 결합함수를 이용한 단수계열의 특성 분석 (Analysis on the Random Sequences Generated by LFSR with Nonlinear Function)

  • 김지홍;이만영
    • 전자공학회논문지A
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    • 제31A권8호
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    • pp.1-6
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    • 1994
  • In this paper, we introduce the nonlinear combiner structure which improves linear complexity and randomness properties on maximum length sequences generated by LFSR. Choosing the primitive polynomial over GF(2S04T) as feedback tap polynomial, we devise nonlinear combiner structure and analyze the random output sequences generated by LFSR with nonlinear function.

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Synthetic Self-Similar 네트워크 Traffic의 세 가지 고정길이 Sequence 생성기에 대한 비교 (A Comparison of Three Fixed-Length Sequence Generators of Synthetic Self-Similar Network Traffic)

  • 정해덕;이종숙
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제10C권7호
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    • pp.899-914
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    • 2003
  • 최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 FFT〔20〕, RMD〔12〕 그리고 SRA〔5, 10〕 방법을 이용한 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 비교 분석하였다. 본 Pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때는 유사했으나, RMD와 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기가 FFT 방법을 이용한 것보다 속도 면에서는 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해서 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 비교분석을 위한 좀더 좋은 방법이 필요하다는 것을 보여주었다.