• Title/Summary/Keyword: Marquardt

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인공 신경망을 이용한 플랫 슬래브 주차장 구조물의 등가차량하증계수 (Determination of Equivalent Vehicle Load Factors for Flat Slab Parking Structures Using Artificial Neural Networks)

  • 곽효경;송종영;이기장;이정원
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2002년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.233-240
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    • 2002
  • In this paper, the effects of vehicle loads on flat slab system are investigated on the basis of the previous studies for beam-girder parking structural system. The influence surfaces of flat slab for typical design section are developed for the purpose of obtaining maximum member forces under vehicle loads. In addition, the equivalent vehicle load factors for flat slab parking structures are suggested using artificial neural network. The network responses are compared with the results by numerical analyses to verify the validation of Levenberg-Marquardt algorithm adopted as training method in this paper. Many parameter studies fur the flat slab structural system show dominant vehicle load effects at the center positive moments in both column and middle strips, like the beam-girder parking structural system.

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MR영상의 뇌관류 정보 Mapping을 위한 영상후처리 시스템개발 (Development of Image Post-processing System for the Cerebral Perfusion Information Mapping of MR Image)

  • 이상민;강경훈;장두봉;김광열;김영일;신태민
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.131-138
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    • 2000
  • This paper works on development of an algorithm for mapping of cerebral perfusion parameters using the gamma-variate curve fitting. The signal intensity variate curve according to time measured in each pixel of perfusion MRI is nonlinear, and various hemodynamic parameters are not computed accurately. Levenberg-Marquardt algorithm(LMA), nonlinear optimum algorithm with high convergent speed and stability, is used to compute them. That is, the signal intensity variate curve is fitted by the gamma-variate function. Various hemodynamic parameters - Cerebral Blood Volume(C.B.V), Mean Transit Time(M.T.T), Cerebral Blood Flow(C.B.F), Time-to-Peak(T.T.P), Bolus Arrival Time(B.A.T), Maximum Slope(M.S) - are computed using LMA.

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자동미분법과 Broyden 혼합법을 이용한 2차원 원통형상에서의 경계온도 역추정 (Inverse Boundary Temperature Estimation in a Two-Dimensional Cylindrical Enclosure Using Automatic Differentiation and Broyden Combined Method)

  • 김기완;김동민;백승욱
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제30권3호
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    • pp.270-277
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    • 2006
  • Inverse radiation problems were solved for estimating boundary temperature distribution in a way of function estimation approach in an axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured radiative data. In order to reduce the computational time fur the calculation of sensitivity matrix, automatic differentiation and Broyden combined method were adopted, and their computational precision and efficiency were compared with the result obtained by finite difference approximation.. In inverse analysis, the effects of the precision of sensitivity matrix, the number of measurement points and measurement error on the estimation accuracy had been inspected using quasi-Newton method as an inverse method. Inverse solutions were validated with the result acquired by additional inverse methods of conjugate-gradient method or Levenberg-Marquardt method.

Heart Attack Prediction using Neural Network and Different Online Learning Methods

  • Antar, Rayana Khaled;ALotaibi, Shouq Talal;AlGhamdi, Manal
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권6호
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    • pp.77-88
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    • 2021
  • Heart Failure represents a critical pathological case that is challenging to predict and discover at an early age, with a notable increase in morbidity and mortality. Machine Learning and Neural Network techniques play a crucial role in predicting heart attacks, diseases and more. These techniques give valuable perspectives for clinicians who may then adjust their diagnosis for each individual patient. This paper evaluated neural network models for heart attacks predictions. Several online learning methods were investigated to automatically and accurately predict heart attacks. The UCI dataset was used in this work to train and evaluate First Order and Second Order Online Learning methods; namely Backpropagation, Delta bar Delta, Levenberg Marquardt and QuickProp learning methods. An optimizer technique was also used to minimize the random noise in the database. A regularization concept was employed to further improve the generalization of the model. Results show that a three layers' NN model with a Backpropagation algorithm and Nadam optimizer achieved a promising accuracy for the heart attach prediction tasks.

Nonlinear viscous material model

  • Ivica Kozar;Ivana Ban;Ivan Zambon
    • Coupled systems mechanics
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    • 제12권5호
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    • pp.419-428
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    • 2023
  • We have developed a model for estimating the parameters of viscous materials from indirect tensile tests for asphalt. This is a simple Burger nonlinear rheological two-cell model or standard model. At the same time, we begin to develop a more versatile and complex multi-cell model. The simple model is validated using experimental load-displacement results from laboratory tests: The recorded displacements are used as input values and the measured force data are simulated with the model. The optimal model parameters are estimated using the Levenberg-Marquardt method and a very good agreement between the experimental results and the model calculations is shown. However, not all parts of the model are active in the loading phase of the experiment, so we extended the validation of the model to the simulation of the relaxation behaviour. In this stage, the other model parameters are activated and the simulation results are consistent with the literature. At this stage, we have estimated the parameters only for the two-cell uniaxial model, but further work will include results for the multi-cell model.

Artificial neural network for safety information dissemination in vehicle-to-internet networks

  • Ramesh B. Koti;Mahabaleshwar S. Kakkasageri;Rajani S. Pujar
    • ETRI Journal
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    • 제45권6호
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    • pp.1065-1078
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    • 2023
  • In vehicular networks, diverse safety information can be shared among vehicles through internet connections. In vehicle-to-internet communications, vehicles on the road are wirelessly connected to different cloud networks, thereby accelerating safety information exchange. Onboard sensors acquire traffic-related information, and reliable intermediate nodes and network services, such as navigational facilities, allow to transmit safety information to distant target vehicles and stations. Using vehicle-to-network communications, we minimize delays and achieve high accuracy through consistent connectivity links. Our proposed approach uses intermediate nodes with two-hop separation to forward information. Target vehicle detection and routing of safety information are performed using machine learning algorithms. Compared with existing vehicle-to-internet solutions, our approach provides substantial improvements by reducing latency, packet drop, and overhead.

Clostridium acetobutylicum의 대사망의 동적모델 개발 (Development of the Dynamic Model for the Metabolic Network of Clostridium acetobutylicum)

  • 김우현;엄문호;이상현;최진달래;박선원
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제51권2호
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    • pp.226-232
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    • 2013
  • 부탄올을 생산하는 발효반응기에서는 아세톤, 부탄올 그리고 에탄올을 주로 생산하는 Clostridium acetobutylicum이 사용된다. 본 연구에서는 이 미생물을 이용한 발효공정의 개발을 위하여, Clostridium acetobutylicum ATCC824의 대사망의 동적 모델이 제안되었다. 많은 효소기반의 대사반응들로 구성된 대사망의 복잡성과 대사반응속도식의 비선형적 특성 때문에, 유전 알고리듬과 Levenberg-Marquardt 알고리듬이 결합된 효율적인 최적화 기법을 이용하여 회분식 발효반응기의 실험 결과값으로 58개의 반응속도상수들을 결정하였다. 그리고 이 반응속도상수 결정의 정확도를 제고하기 위하여, 유전자 조작을 통해 특정 대사경로를 차단한 미생물을 이용했을 때의 실험과 초기 글루코스의 농도를 다르게 한 실험들을 수행하여 개발된 대사망의 동적모델을 분석하였다. 결과적으로, 본 연구를 통해서 개발된 대사망 모델의 정확도를 확인하였고, 이를 활용하여 발효반응공정의 생산성 향상을 위한 적절한 클로스트리듐의 개발과 발효반응기의 최적화를 위한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

음향 역산법을 이용한 기포의 크기 분포 추정 연구 (A study on the estimation of bubble size distribution using an acoustic inversion method)

  • 박철수;정소원;김건도;문일성;임근태
    • 한국음향학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.151-162
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    • 2020
  • 본 논문에서는 음향 역산법을 이용한 기포의 크기 분포 추정 기법을 제시하였다. 제 1종 Fredholm 적분방정식으로 표현된 감쇠계수의 추정오차를 목적함수로 정의하였고, 최적해를 구하기 위해 Levenberg-Marquardt(LM)기법을 적용하였다. 두 가지의 기포 분포에 대한 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 역산 기법의 유용성을 검증하였다. 세 종류의 기포발생기를 이용하여 사각 수조(1.0 m × 0.54 m × 0.6 m)에서 기포 실험을 수행하였다. 고속카메라 촬영을 통해 기포의 분포 이미지를 획득하였고, 음원과 수중청음기를 이용하여 기포층의 주파수별 삽입손실(insertion loss)을 계측하였다. 촬영된 이미지는 후처리를 통해 기포 발생기별 기포 분포 특성을 파악하는데 활용하였고, 계측된 삽입손실에 역산 기법을 적용하여 기포의 크기 분포를 추정하였다. 음향 역산결과로부터 기포의 크기가 작아짐에 따라 기포 개수는 지수적으로 증가하며, 70 ㎛ ~ 120 ㎛의 국부 피크를 지난 후 다시 증가하는 경향성을 확인하였다.

원소별 함량결정을 위한 PIXE 스펙트럼 분석에 관한 연구 (A Study on PIXE Spectrum Analysis for the Determination of Elemental Contents)

  • ;배영덕
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제22권2호
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    • pp.101-107
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    • 1990
  • PIXE(Proton Induced X-ray Emission)법을 수도물, 적포도주, 소변 및 흑분시료의 미량원소분석에 적용하여 보았다. SNU 1.5-MV 탄뎀 반데 그라프 가속기에서 얻은 1.202 MeV 양성자빔을 시료에 조사시켰으며 X-선 스펙트럼은 Si(Li) 스펙트로미터로 측정하였다. 분석의 감도를 높이기 위해 수도물은 증발법을 사용하여 농축하였다. 표준시료로서 흑분에는 Ni가루를 섞었고 다추 시료에는 yttrium용액을 첨가하였다. PIXE 스펙트럼은 AXIL(Analytical X-ray Analysis by Iterative Least-squares) 컴퓨터 프로그램을 사용하여 분석하였는데, 최소자승법은 Marquardt 알고리즘에 기초하고 있다. 수도물에서는 Mg, Al, Si, Ti, Fe, Zn등과 같은 원소들이 ppm이하의 함량으로 분석되었다 농축을 하지 않은 적포도주 시료에서는 Ti 원소가 3 ppm의 함량으로 검출되었다. 결론적으로 표준시료를 쓴 상대측정법에 의한 수용액시료분석에 PIXE법이 적합함을 입증할 수 있었으며, 정확한 X-선 발생단면적을 사용하고 시료준비기술을 개발하면 이 분석법을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

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고차원 공간에서 효과적인 차원 축소 기법 (An Effective Method for Dimensionality Reduction in High-Dimensional Space)

  • 정승도;김상욱;최병욱
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권4호
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    • pp.88-102
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    • 2006
  • 멀티미디어 정보 검색에서 멀티미디어 데이터는 고차원 공간상의 벡터로 표현된다. 이러한 특정 벡터를 효율적으로 검색하기 위하여 다양한 색인 기법이 제안되어 왔다. 그러나 특정 벡터의 차원이 증가하면서 색인 기법의 효율성이 급격히 떨어지는 차원의 저주 문제가 발생한다. 차원의 저주 문제를 해결하기 위하여 색인하기 이전에 원 특정 벡터를 저차원 공간상의 벡터로 사상하는 차원 축소 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 벡터의 놈과 각도 성분을 이용하여 유클리드 거리를 근사하는 함수를 기반으로 하는 새로운 차원 축소 기법을 제안한다. 먼저, 유클리드 거리 근사를 위하여 추정된 각도의 오차의 발생 원인을 분석하고 이 오차를 줄이기 위한 기본 방향을 제시한다. 또한, 고차원 특정 벡터를 다수의 특징 서브 벡터들의 집합으로 분리하고 각 특징 서브 벡터로부터 놈과 각도 성분을 근사하여 차원을 축소하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 성분을 정확하게 근사하기 위해서는 올바른 기준 벡터의 설정이 필수적이다. 본 연구에서는 최적 기준 벡터의 조건을 제시하고, Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 기준 벡터를 선정하는 방법을 제안한다. 또한, 축소된 저차원 공간상의 벡터틀을 위한 새로운 거리 함수를 정의하고, 이 거리 함수가 유클리드 거리 함수의 하한 함수가 됨을 이론적으로 증명한다. 이는 제안된 기법이 착오 기각의 발생을 허용하지 않으면서 효과적으로 차원을 줄일 수 있음을 의미하는 것이다. 끝으로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.