This paper proposes a method for improving the performances of the neural network for optimization by an optimal estimation of initial states. The optimal initial state that leads to the global minimum is estimated by using the stochastic approximation. And then the update rule of Hopfield model, which is the high speed deterministic algorithm using the steepest descent rule, is applied to speed up the optimization. The proposed method has been applied to the tavelling salesman problems and an optimal task partition problems to evaluate the performances. The simulation results show that the convergence speed of the proposed method is higher than conventinal Hopfield model. Abe's method and Boltzmann machine with random initial neuron output setting, and the convergence rate to the global minimum is guaranteed with probability of 1. The proposed method gives better result as the problem size increases where it is more difficult for the randomized initial setting to give a good convergence.
A smartphone has very limited input methods regardless of its various functions. In this respect, it is one alternative that sensor motion recognition can make intuitive and various user interface. In this paper, we recognize user's motion using acceleration sensor, magnetic field sensor, and gyro sensor in smartphone. We try to reduce sensing error by gradient descent algorithm because in single sensor it is hard to obtain correct data. And we apply vector quantization by conversion of rotation displacement to spherical coordinate system for elevated recognition rate and recognition of small motion. After vector quantization process, we recognize motion using HMM(Hidden Markov Model).
예측신경회로망 모델은 패턴 예측에 의한 매우 효과적인 음성인식 모델이다. 그러나, 그러한 모델은 유사한 어휘간에서 변별력이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위한 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최소 분류 오차 수식화와 GPD 알고리즘으로부터 유도외면 그에 따라서 인식 오차의 수를 직접 최소화하는 것이 가능하다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 기존의 알고리즘에서 발생하는 오인식의 30%를 줄일 수 있었다.
This paper considers a two-user Gaussian interference channel with energy harvesting transmitters. Different than conventional battery powered wireless nodes, energy harvesting transmitters have to adapt transmission to availability of energy at a particular instant. In this setting, the optimal power allocation problem to maximize the sum throughput with a given deadline is formulated. The convergence of the proposed iterative coordinate descent method for the problem is proved and the short-term throughput maximizing offline power allocation policy is found. Examples for interference regions with known sum capacities are given with directional water-filling interpretations. Next, stochastic data arrivals are addressed. Finally, online and/or distributed near-optimal policies are proposed. Performance of the proposed algorithms are demonstrated through simulations.
During the last 10 years 8 months, clinical observation has been done on 43 cases of cryptorchisms. 1. The cryptorchism has relatively high incidence rate among the anomalies of genitourinary tract(27.2%). 2. The age group, most frequently seen, was between 6 to 10 and the average age visited the hospital at the first time is 11.4 years. It means 4 to 6 years later than age for the adequate treatment required. 3. Atrophy of the seminiferous tubules, interstitial fibrosis and poor or absent spermatogenesis were noted on the 8 cases of cryptorchid biopsies. 4. Hormonal therapy(Puberogen) was done on 16 cases and 8 cases were responded. But there was no complete descent of testis through this hormonal therapy.
Three-dimensional flow analysis and numerical optimization methods are presented for the design of an axial-flow fan. Steady, Incompressible, three-dimensional Reynolds-averaged Wavier-Stokes equations are used as governing equations, and standard k-$\epsilon$ turbulence model is chosen as a turbulence model. Governing equations are discretized using finite volume method. Steepest descent method, conjugate gradient method and BFGS method are compared to determine the searching directions. Golden section method and quadratic fit-sectioning method are tested for one dimensional search. Objective function is defined as a ratio of generation rate of the turbulent kinetic energy to pressure head. Sweep angle distributions are used as design variables.
A trust-region method is a quite attractive optimization technique. It is, in general, faster than the steepest descent method and is free of a learning rate unlike the gradient-based methods. In addition to its convergence property (between linear and quadratic convergence), ifs stability is always guaranteed, in contrast to the Newton's method. In this paper, we present an efficient implementation of the maximum likelihood independent component analysis (ICA) using the trust-region method, which leads to trust-region-based ICA (TR-ICA) algorithms. The useful behavior of our TR-ICA algorithms is confimed through numerical experimental results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.2010-2026
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2024
This work investigates the hybrid precoder scheme in a millimeter wave (mmWave) multi-user MIMO system. We study a sum rate maximization scheme by jointly designing the digital precoder and the analog precoder. To handle the non-convex problem, a block coordinate descent (BCD) method is formulated, where the digital precoder is solved by a bisection search and the analog precoder is addressed by the penalty dual decomposition (PDD) alternately. Then, we extend the proposed algorithm to the sub-connected schemes. Besides, the proposed algorithm enjoys lower computational complexity when compared with other benchmarks. Simulation results verify the performance of the proposed scheme and provide some meaningful insight.
The nearest neighbor classification rule is widely used because it is not only simple but the error rate is asymptotically less than twice Bayes theoretical minimum error. But the method basically use the whole training patterns as the reference vectors. so that both storage and classification time increase as the number of training patterns increases. LVQ(Learning Vector Quantization) resolved this problem by training the reference vectors instead of just storing the whole training patterns. But it is a heuristic algorithm which has no theoretic background there is no terminating condition and it requires a lot of iterations to get to meaningful result. This paper is to propose a new training method of the reference vectors. which minimize the given error function. The nearest neighbor network,the network version of the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule is proposed. The network is funtionally identical to the nearest neighbor classification rule and the reference vectors are represented by the weights between the nodes. The network is trained to minimize the error function with respect to the weights by the steepest descent method. The learning algorithm is derived and it is shown that the proposed method can adjust more reference vectors than LVQ in each iteration. Experiment showed that the proposed method requires less iterations and the error rate is smaller than that of LVQ2.
Objective: The aim of the study was to compare & analyze on the variations of ground reaction force during ascending and descending of bus stair. Method: Simulated wooden stair of bus (raiser: 37.66 cm, width: 109 cm, tread: 29 cm) and GRF system (AMTI-OR-7/ AMTI., USA) was set up within experimental room. Adult female (n=8) performed ascending & descending of simulated bus stair, and variables analyzed consisted of TT (transfer-time), PVF (peak vertical force), LR (loading rate), DR (decay rate), CV (coefficient of variation) and AI (asymmetry index). Sample data from GRF cut off at 1,000 Hz. Results: TT showed shortest variation at phase 1 during descending, but longest variation at phase 1 during ascending of stair. PVF19 (Fz2, 100%) showed large pattern during descending than that of ascending, but rather showed small pattern during ascending of stair in case of PVF2 (Fz4). LR showed larger pattern during descending than that of ascending, but rather during ascending of stair in case of DR. Variation of CV (%) did not show difference between LR and DR, but showed higher possible occurrence of variation during descending of stair. Also AI (%) showed higher index during ascending than that of descending of stair. Conclusion: Because introduction of lowered bus stair has various realistic problems, if lined up at designated bus stopage exactly, rather can solve problems of inconvenience, reduce impulsive force and secure a stability of COG during ascending & descending of stair.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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