Journal of electromagnetic engineering and science
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제4권4호
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pp.190-196
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2004
An alternative solution to the problem of obtaining acceptable performances on a fading channel is the diversity technique, which is widely used to combat the fading effects of time-variant channels. The symbol error probability of M-ary DPSK(MDPSK), PSK(MPSK) and QAM(MQAM) systems using 2 branches from the branch with the largest signal-to-noise ratio(SNR) at the output of L-branch selection combining(SC), i.e., SC2 in frequency- nonselective slow Nakagami fading channels with an additive white Gaussian noise(AWGN) is derived theoretically. These performance evaluations allow designers to determine M-ary modulation methods for Nakagami fading channels.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제7권1호
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pp.35-41
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2007
An alternative solution to the problem of obtaining acceptable performances on a fading channel is the diversity technique, which is widely used to combat the fading effects of time-variant channels. The symbol error probability of M-ary DPSK (MDPSK), PSK (MPSK) and QAM (MQAM) systems using 2 branches from the branch with the largest signal-to-noise ratio(SNR) at the output of L-branch selection combining(SC), i.e., SC2 in frequency-nonselective slow Nakagami fading channels with an additive white Gaussian noise(AWGN) is derived theoretically. These performance evaluations allow designers to determine M-ary modulation methods against Nakagami fading channels.
It is a major objective for the management and operation of water resources system to forecast streamflows. The applicability of artificial neural network model to hydrologic system is analyzed and the performance is compared by statistical method with observed. Multi-layered perception was used to model rainfall-runoff process at Pyung Chang River Basin in Korea. The neural network model has the function of learning the process which can be trained with the error backpropagation (EBP) algorithm in two phases; (1) learning phase permits to find the best parameters(weight matrix) between input and output. (2) adaptive phase use the EBP algorithm in order to learn from the provided data. The generalization results have been obtained on forecasting the daily and hourly streamflows by assuming them with the structure of ARMA model. The results show validities in applying to hydrologic forecasting system.
In this paper, we design the Multi-FNN(Fuzzy-Neural Networks) using HCM Method. The proposed Multi-FNN uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. Also, We use HCM(Hard C-Means) method of clustering technique for improvement of output performance from pre-processing of input data. The parameters such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. We use the training and testing data set to obtain a balance between the approximation and the generalization of our model. Several numerical examples are used to evaluate the performance of the our model. From the results, we can obtain higher accuracy and feasibility than any other works presented previously.
In this paper, the Multi-FNNs(Fuzzy-Neural Networks) architecture is identified and optimized using HCM(Hard C-Means) clustering method and genetic algorithms. The proposed Multi-FNNs architecture uses simplified inference and linear inference as fuzzy inference method and error back propagation algorithm as learning rules. Here, HCM clustering method, which is carried out for the process data preprocessing of system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs according to the divisions of input-output space using I/O process data. Also, the parameters of Multi-FNNs model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model we use the time series data for gas furnace and the NOx emission process data of gas turbine power plant.
본 논문에서는 'back propagation' 신경망 알고리즘을 이용하여 자동 신용 평가 시스템을 개발하고 실제 데이타를 이용하여 이 시스템을 평가하여 보았다. 평가 과정중 신경망의 학습 수렴속도와 그의 여부는 학습에 이용된 데이타의 수에 따라 민감하게 변화한다는 것과 학습후 학습에 이용되지 않은 새로운 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력과 학습에 이용된 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력 사이에는 유의한 차이가 있음도 관찰되었다. 그리고, 학습에 이용된 데이타들의 갯수가 임의의 한 경계점을 넘어서면, 기존의 다른 많은 연구들이 주장했던 것과는 달리 학습 수렴 여부와 판별력이 급격히 떨어진다는 것도 관찰되었다. 또한 본 논문에서는 이상에서와 같이 관찰된 시스템 평가 결과를 신경망 이론의 학습 방법과 error space상에서 hyperplanes이 작용하는 역할의 관점에서 해석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권1호
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pp.151-165
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2006
It is important to estimate the true misclassification rate of a given classifier when an independent set of test data is not available. Cross-validation and bootstrap are two possible approaches in this case. In related literature bootstrap estimators of the true misclassification rate were asserted to have better performance for small samples than cross-validation estimators. We compare the two estimators empirically when the classification rule is so adaptive to training data that its apparent misclassification rate is close to zero. We confirm that bootstrap estimators have better performance for small samples because of small variance, and we have found a new fact that their bias tends to be significant even for moderate to large samples, in which case cross-validation estimators have better performance with less computation.
본 논문의 목적은 IEEE 802.11g에서 제안하는 OFDM 소음과 동조화 에러, 256-State 2/3 2진법 Convoulutional 8-PSK Modulations, FEC 코딩, PBCC를 이용하여 5GHz Band FHSS 방식의 범주에 속하는 12Mbps의 속도를 2.4GHz ISM Band 대역에서 DSSS 방식으로 동일한 속도로 작동하는 전송장치 모델을 구현하여 현재 IEEE에서 표준안 제정중인 20Mbps DSSS의 일반화에 응용될 수 있도록 하였다.
In this paper, we propose an optimal design method of Fuzzy-Neural Networks model with parallel structure for complex and nonlinear systems. The proposed model is consists of a multiple number of FNN connected in parallel. The proposed FNNs with parallel structure is based on Yamakawa's FNN and it uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. We use a HCM clustering and GAs to identify the structure and the parameters of the proposed model. Also, a performance index with a weighting factor is presented to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model. we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.
This paper presents an optimal identification method of nonlinear and complex system that is based on fuzzy-neural network(FNN). The FNN used simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM Algorithm to find initial parameters of membership function. And then to obtain optimal parameters, we use the genetic algorithm. Genetic algorithm is a random search algorithm which can find the global optimum without converging to local optimum. The parameters such as membership functions, learning rates and momentum coefficients are easily adjusted using the genetic algorithms. Also, the performance index with weighted value is introduced to achieve a meaningful balance between approximation and generalization abilities of the model. To evaluate the performance of the FNN, we use the time series data for 9as furnace and the sewage treatment process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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