The accurate estimation of software reliability is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software reliability using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR model outperforms some recent results reported in the literature.
Inflammation can be a causative factor for carcinogenesis or can result from a consequence of cancer progression. Moreover, cancer therapeutic interventions can also induce an inflammatory response. Various inflammatory parameters are used to assess the inflammatory status during cancer treatment. It is important to select the most optimal biomarker among these parameters. Additionally, suitable biomarkers must be examined if there are no known parameters. We briefly reviewed the published literature for the use of inflammatory parameters in the treatment of patients with cancer. Most studies on inflammation evaluated the correlation between host characteristics, effect of interventions, and clinical outcomes. Additionally, the levels of C-reactive protein, albumin, lymphocytes, and platelets were the most commonly used laboratory parameters, either independently or in combination with other laboratory parameters and clinical characteristics. Furthermore, the immune parameters are classically examined using flow cytometry, immunohistochemical staining, and enzyme-linked immunosorbent assay techniques. However, gene expression profiling can aid in assessing the overall peri-interventional immune status. The checklists of guidelines, such as STAndards for Reporting of Diagnostic accuracy and REporting recommendations for tumor MARKer prognostic studies should be considered when designing studies to investigate the inflammatory parameters. Finally, the data should be interpreted after adjusting for clinically important variables, such as age and cancer stage.
In this paper, we propose an adaptive mechanism based on humoral immune algorithm and neural network identifier technique. It is also applied for an autonomous guided vehicle (AGV) system. When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the case that the plant is damaged due to the abrupt change of PID parameters since the parameters are almost adjusted randomly. To slove this problem, we use the neural network identifier technique for modeling the plant humoral immune algorithm (HIA) which performs the parameter tuning of the considered model, respectively. Finally, the experimental results for control of steering and speed of AGV system illustrate the validity of the proposed control scheme. Also, these results for the proposed method show that it has better performance than other conventional controller design method such as PID controller.
The immune response to any stimulus is complex, requiring coordinated action by several types of cells in a tightly regulated sequence. Thus, a physical stress such as exercise may act at any number of points in the complex sequence of events collectively termed the immune response. Although exercise causes many propound changes in parameters of immune function, the nature and magnitude of such changes rely on several factors including the immune parameters of interest; type, intensity, and duration of exercise; fitness level or exercise history of the subject; environmental factors such as ambient temperature and humidity. Although regular moderate exercise appears to be important factor for increasing immunity, Athletes are susceptible to illness, in particular upper respiratory track infection, during periods of intense training and after competition. In addition, in elite athletes, frequent illness is associated with overtraining syndrome, a neuroendocrine disorder resulting from excessive training. Through this paper, we want to investigate the effects of exercise on the immunosuppression such as exercise induced lymphopenia, asthma, anaphylaxis, URT (upper respiratory track), and TB (tuberculosis) infection. and also, we want to suggest a direct mechanism, protection and therapy of exercise induced immunosuppression.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.10
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pp.827-836
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2001
The PID controller has been widely applied to the most control systems because of its simple structure and east designing. One of the important points to design the PID control system is to tune the approximate control parameters for the given target system. To find the PID parameters using Ziegler Nichols(ZN) method needs a lot of experience and experiments to ensure the optimal performance. In this paper, CMIA(Cell Mediated Immune Algorithm) controller is proposed to drive the autonomous guided vehicle (AGV) more effectively. The proposed controller is based on specific immune responses of the biological immune system which is the cell mediated immunity. To verify the performance of the proposed CMIA controller, some experiments for the control of steering and speed of that AGV are performed. The tracking error of the AGV is mainly investigated for this purpose. As a result, the capability of realization and reliableness are proved by comparing the response characteristics of the proposed CMIA controllers with those of the conventional PID and NNPID(Neural Network PID) controller.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.8
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pp.1482-1488
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2010
Recently to increase the productivity and improve the quality in the industrial process, suppressing the residual vibration in motion control systems becomes the essential problem to solve. One of the methods to suppress the residual vibration is the input shaping technique. It is based on parameters of the system model; however, the parameters are usually difficult to obtain. This paper shows the effects of the residual vibration caused by the variation of the general velocity profile for the system with two vibration modes, and also shows the effects of the input shaping filter based on the parameters of system model. Finally, the simulation results show that the proposed input shaping filter using an artificial immune algorithm is more effective for suppressing residual vibrations than genetic algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.113-117
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2002
PID controllers, which have been widely used in industry, have a simple structure and robustness to modeling error. But it is difficult to have uniformly good control performance in system parameters variation or different velocity command. In this paper, we propose a nonlinear adaptive PR controller based on an Immune feedback mechanism and a gradient descent teaming. This algorithm has a simple structure and robustness to system parameters variation. To verify performances of the proposed nonlinear adaptive PID controller, the speed control of nonlinear DC motor Is peformed. The simulation results show that the proposed control systems are effective in tracking a command velocity under system parameters variation
Kim, Dong-Hwa;Cho, Jae-Hoon;Hong, Won-Pyo;Lee, Seung-Hack;Lee, Hwan
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.891-895
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2004
This paper suggests the techniques in determining the values of the steady-state equivalent circuit parameters of a three-phase squirrel-cage induction machine using immune algorithm. The parameter estimation procedure is based on the steady state phase current versus slip and input power versus slip characteristics. The proposed estimation algorithm is of a nonlinear kind based on clonal selection in immune algorithm. The machine parameters are obtained as the solution of a minimization of least-squares cost function by immune algorithm. Simulation shows better results than the conventional approaches.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.21-25
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2004
This paper suggests the techniques in determining the values of the steady-state equivalent circuit parameters of a three-phase squirrel-cage induction machine using immune algorithm. The parameter estimation procedure is based on the steady state phase current versus slip and input power versus slip characteristics. The proposed estimation algorithm is of a nonlinear kind based on clonal selection in immune algorithm. The machine parameters are obtained as the solution of a minimization of least-squares cost function by immune algorithm. Simulation shows better results than the conventional approaches.
This study deals with the biological changes in mice after ${\gamma}-irradiated$. Four weeks old BALA/c mice were irradiated with 6.5Gy of ${\gamma}-ray$ on the fifth day after oral administration of radioprotectants such as ascorbic acid, tocopherol and cysteine. Control group was irradiated with 6.5Gy without pre-administration of radioprotectors. Blood cells and sperm cells were counted and body, testis and spleen were weighed 3 days after irradiation. And also liver antioxidant activity and range of spleen immune cells were measured. Differences in most biological parameters were not clearly distinguished between experimental groups. However, the relative spleen weight, the relative testis weight and the population size of spleen immune cells such as T helper cells, B cells and macrophages measured by means of FACS showed significant difference between irradiated and radioprotectant administered group. It is concluded that the relative spleen weight, the relative testis weight and the population size of spleen immune cells are easy and useful parameters for assessing the effect of radioprotective substances and for quantifying biological damage of radiation, as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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