In this paper, we present a strongly convergent parallel projection algorithm by introducing some parameter sequences for convex feasibility problem. To prove the strong convergence in a simple way, we transmit the parallel algorithm in the original space to an alternating one in a newly constructed product space. Thus, the strong convergence of the parallel projection algorithm is derived with the help of the alternating one under some parametric controlling conditions.
We present an expectation-maximization algorithm for principal component analysis via orthogonalization. The algorithm finds actual principal components, whereas previously proposed EM algorithms can only find principal subspace. New algorithm is simple and more efficient thant probabilistic PCA specially in noiseless cases. Conventional PCA needs computation of inverse of the covariance matrices, which makes the algorithm prohibitively expensive when the dimensions of data space is large. This EM algorithm is very powerful for high dimensional data when only a few principal components are needed.
The object recognition mechanism of human being is not well understood yet. On research of animal experiment using an ape, however, neurons that respond to simple shape (e.g. circle, triangle, square and so on) were found. And Hypothesis has been set up as human being may recognize object as combination of such simple shapes. That mechanism is called Figure Alphabet Hypothesis, and those simple shapes are called Figure Alphabet. As one way to research object recognition algorithm, we focused attention to this Figure Alphabet Hypothesis. Getting idea from it, we proposed the feature extraction algorithm for object recognition. In this paper, we described recognition of binarized images of multifont alphabet characters by the recognition model which combined three-layered neural network in the feature extraction algorithm. First of all, we calculated the difference between the learning image data set and the template by the feature extraction algorithm. The computed finite difference is a feature quantity of the feature extraction algorithm. We had it input the feature quantity to the neural network model and learn by backpropagation (BP method). We had the recognition model recognize the unknown image data set and found the correct answer rate. To estimate the performance of the contriving recognition model, we had the unknown image data set recognized by a conventional neural network. As a result, the contriving recognition model showed a higher correct answer rate than a conventional neural network model. Therefore the validity of the contriving recognition model could be proved. We'll plan the research a recognition of natural image by the contriving recognition model in the future.
다각형 내부에 위치한 두 점 사이의 최단 경로는 다각형의 외부를 지나지 않는 경로 중에서 길이가 가장 짧은 경로를 말한다. 일반적인 단순 다각형에서 최단 경로를 구하는 선형 시간 알고리즘은 매우 복잡한 과정으로 알려진 삼각분할을 전처리과정으로 수행해야 한다. 따라서 이론적으로는 최적인 시간복잡도를 갖지만, 실제적으로는 구현이 어려울 뿐만 아니라 입력의 크기가 매우 크지 않은 한 수행 시간이 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 다각형 내부의 모든 점들을 볼 수 있는 선분이 존재하는 다각형 부류인 선분가시 다각형의 내부에 위치한 두 점 사이의 최단 경로를 구하는 선형 시간 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 삼각 분할을 필요로 하지 않으며, 볼록 외피 구축 등 단순한 절차만으로 구성되어 있어 구현이 용이할 뿐만 아니라 수행 속도도 빠르다
본 논문은 병렬 다중 개체군 유전 알고리즘을 적용한 지음향 파라미터 역산 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 유전 알고리즘의 변형된 방법으로, 일반 유전 알고리즘의 단점을 보완하기 위해 사용한다 지음향 파라미터 역산을 위해 전구를 음원으로 사용했으며, VLA 수신기를 사용하여 전구 신호를 수신하였다. 연구 결과 제안된 알고리즘을 사용하여 지음향 파라미터 역산이 가능함을 확인하였으며, 일괄처리 역산수행에 비해 약1.7배의 역산속도향상효과가 있음을 확인하였다.
This paper describes a simple proportional and integral control algorithm for a swirl motor controller and its application. The control algorithm may be complicated in order to have desired performance, such as low steady state errors, fast response time, and relatively low overshoot. At the same time, it should be compact so that it can be easily implemented on a low cost microcontroller, which has no floating-point calculation capability and low computing speed. These conflicting requirements are fulfilled by the proposed control algorithm which consists of a gain scheduling proportional controller and an anti-windup integral controller. The mechanical friction, which is caused by gears and a return spring, varies very nonlinearly according to the angular position of the system. This nonlinear static friction is overcome by the proportional controller, which has a two-dimensional look up gain table. It has error axis and angular position axis. The integral controller is designed not only to minimize the steady state error but also to avoid the windup effect, which may be caused by the saturation of a motor driver. The proposed control algorithm is verified by use of a commercial product to prove the feasibility of the algorithm.
간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)은 영상의 인식과 표현을 위하여 사용되는 경계선 추적 알고리즘 중에서 널리 사용되는 것이다. SBF는 주로 이진화된 영상에서 물체의 경계선을 추적할 때 매우 간단하면서도 효율적인 성능을 제공한다. 그러나 추적자의 위치와 방향조건에 따라 인너코너(inner corner)와 인너-아우터 코너(inner-outer corner)의 일부 영상을 추적하지 못하는 비일관성(inconsistency)을 가지고 있고, 경계선 이외의 픽셀들에 대한 부가적인 이동연산을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 제약성들 중 인너-아우터 코너의 비일관성을 해결하기 위하여 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(MSBF: Modified Simple Boundary Follower)이 연구되었지만 여전히 인너코너 추적 비일관성과 부가 연산 필요성에 대한 해결책은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 비일관성이 일어나지 않도록 처리하고, 경계선 주위 픽셀에 대한 이동 연산을 줄일 수 있는 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower)을 제안하였다. 또한 경계선상의 픽셀들의 배치와 이동 경로 방식에 대해 분류를 함으로써 세 가지 알고리즘의 연산복잡도를 계산하였다. 제안된 알고리즘은 MSBF에 비하여 연산량이 감소하였고, 비일관성의 문제가 없는 것으로 분석되었다.
This paper uses genetic algorithm (GA) for optimal control. GA can find optimal control profile, but the profile may be oscillating feature. To make profile smooth, fuzzy genetic algorithm (FGA) is proposed. GA with fuzzy logic techniques for optimal control can make optimal control profile smooth. We describe the Fuzzy Genetic Algorithm that uses a fuzzy knowledge based system to control GA search. Result from the simulation example shows that GA can find optimal control profile and FGA makes a performance improvement over a simple GA.
An algorithm for modeling of yeast fermentation process using genetic-fuzzy algorithm is presented in this work. The algorithm involves developing the fuzzy modeling of the process and model update capability against the system change. The membership functions of state variables and specific rates and the decision table were generated using genetic algorithm. This algorithm could replace the complex mathematical model to simple fuzzy model and cope with the change of process characteristics well.
Soon after Lee and O'Sullivan proposed a new interpolation algorithm for algebraic soft-decision decoding of Reed-Solomon codes, there have been some attempts to apply a coordinate transformation technique to the new algorithm, with a remarkable complexity reducing effect. In this paper, a conceptually simple way of applying the transformation technique to the interpolation algorithm is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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