In this paper, the lagged cross-correlation of two probability density functions constructed by kernel density estimation is proposed, and by maximizing the proposed function, adaptive filtering algorithms for supervised and unsupervised training are also introduced. From the results of simulation for blind equalization applications in multipath channels with impulsive and slowly varying direct current (DC) bias noise, it is observed that Gaussian kernel of the proposed algorithm cuts out the large errors due to impulsive noise, and the output affected by the DC bias noise can be effectively controlled by the lag ${\tau}$ intrinsically embedded in the proposed function.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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제40권2호
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pp.217-223
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1991
Most common applications of neural networks to control problems are the automatic motor controls using the artificial perceptual function. These control mechanisms are similar to those of the intelligent and pattern recognition control of an adaptive method frequently performed by the animate nature. In this paper, the pole-balancing problem is selected as the control object and an actual cart-pole controller is implemented by a computer interfacing and demonstrated as motor control using the reinforcement learning rule. In the experiment, given a change of the main parameters of cart-pole dynamics, a comparison is made between the LQR scheme and neural network method. The neural network method exhibits a more effecftive control action in a real situation having a large uncertainty than the LQR scheme.
This paper presents a strong designated verifiable signcryption scheme, in which a message is signcrypted by a signcryptor and only a specific receiver, who called a "designated verifier", verifies it using his own secret key. The scheme is secure, as an adversary can not verify the signature even if the secret key of the signer is compromised or leaked. The security of the proposed scheme lies in the complexity of solving two computationally hard problems, namely, the Discrete Logarithm Problem (DLP) and the Integer Factorization Problem (IFP). The security analysis of the scheme has been done and it is proved that, the proposed scheme can withstand an adaptive chosen ciphertext attack. This scheme can be very useful in organizations where there is a need to send confidential documents to a specific recipient. This scheme can also be applicable to real life scenarios, such as, e-commerce applications, e-banking and e-voting.
Text line segmentation is a preprocessing step in OCR, which can significantly influence the accuracy of document analysis applications. This paper proposes a novel methodology for the text line segmentation of handwritten documents. First, the average width of the connected components is used to form a 1-D Gaussian kernel and a smoothing operation is then applied to the input binary image. The adaptive binarization of the smoothed image forms the final text lines. In this work, the segmentation method involves two stages: firstly, the large connected components are labelled as a unique text line using text line area mapping. Secondly, the final refinement of the segmentation is performed using the Euclidean distance between the text line and small connected components. The group of uniquely labelled text candidates achieves promising segmentation results. The proposed approach works well on Korean and English language handwritten documents captured using a camera.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5035-5048
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2016
Nano scale networks are futuristic networks deemed as enablers for the Internet of Nano Things, Body area nano networks, target tracking, anomaly/ abnormality detection at molecular level and neuronal therapy / drug delivery applications. Molecular communication is considered the most compatible communication technology for nano devices. However, connectivity in such networks is very low due to inter-symbol interference (ISI). Few research papers have addressed the issue of ISI mitigation in molecular communication. However, many of these methods are not adaptive to dynamic environmental conditions. This paper presents an enhancement over original Memory-1 ISI cancellation scheme using maximum likelihood estimation of a channel parameter (λ) to make it adaptable to variable channel conditions. Results of the Monte Carlo simulation show that, the connectivity (Pconn) improves by 28% for given simulation parameters and environmental conditions by using enhanced Memory-1 cancellation method. Moreover, this ISI mitigation method allows reduction in symbol time (Ts) up to 50 seconds i.e. an improvement of 75% is achieved.
In this paper, we propose an energy efficient and multimedia traffic friendly MAC protocol (EEMF-MAC) that controls sender's wakeup period based on the data packet's transmission urgency and the receiver's wakeup periods based on the received data packet traffic loads. The protocol is useful for applications such as object tracking, real time data gathering, in which priority-based packet transmission is required. The basic idea of EEMF-MAC is that it uses the priority concept with transmission urgency of sender's data packet to reduce the transmission delay of the urgent data and it also uses duty cycling technique in order to achieve energy efficiency. EEMF-MAC showed a better performance in energy efficiency and packet transmission delay compared to existing protocols, RI-MAC and EE-RI-MAC.
International Journal of Reliability and Applications
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제16권1호
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pp.35-53
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2015
This investigation deals with reliability and sensitivity analysis of a repairable embedded system with standby wherein repairman takes multiple vacations. The hardware system consists of 'M' operating and 'S' standby components. The repairman can leave for multiple vacations of random length during its idle time. Whenever any operating unit fails, it is immediately replaced by a standby unit if available. Moreover, governing equations of an embedded system are constructed using appropriate birth-death rates. The vacation and repair time of repairman are exponentially distributed. The matrix method is used to find the steady-state probabilities of the number of failed components in the embedded system as well as other performance measures. Reliability indexes are presented. Further, numerical experiments are carried out for various system characteristics to examine the effects of different parameter. Using a special class of neuro-fuzzy systems i.e. Adaptive Network-based Fuzzy Interference Systems (ANFIS), we also approximate various performance measures. Finally, the conclusions and future research directions are provided.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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제6권5호
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pp.303-309
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2011
In this paper, an intelligent force control technique is applied to an autonomous helicopter. Although most research on the autonomous helicopter system is about navigation and control, force control of an autonomous helicopter system is quite new and not presented yet. After controlling the position of the helicopter by the LQR method, force control is applied. The adaptive impedance force control algorithm is introduced and tested to regulate the desired force under unknown location and stiffness of the environment. To compensate for uncertainty from outer disturbance, a neural network is added to form an intelligent force control framework. Simulation studies show that the proposed force control algorithm works well.
Virtual reality applications in Head-Mounted Displays require high frame rates and low latency rendering techniques. Ray tracing offers many benefits, such as high-quality image generation, but has not been utilized due to lower performance than rasterization. But that can obtain good result combined with gaze-tracking technology and human visual system's operation principle. In this paper, we propose a method to optimize the foveated sampling map and to maintain the visual quality through the fast voronoi nearest interpolation. The proposed method further reduces the computational cost that has been improved by the previous foveated sampling. It also smoothes the voronoi boundary using adaptive sibson interpolation, which was not possible in real-time. As a result, the proposed method can render real-time high-quality images with low visual difference.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권6호
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pp.591-604
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2018
The accelerated failure time (AFT) model is a linear model under the log-transformation of survival time that has been introduced as a useful alternative to the proportional hazards (PH) model. In this paper we propose variable-selection procedures of fixed effects in a parametric AFT model using penalized likelihood approaches. We use three popular penalty functions, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), adaptive LASSO and smoothly clipped absolute deviation (SCAD). With these procedures we can select important variables and estimate the fixed effects at the same time. The performance of the proposed method is evaluated using simulation studies, including the investigation of impact of misspecifying the assumed distribution. The proposed method is illustrated with a primary biliary cirrhosis (PBC) data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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