The Error Back-Propagation(EBP) algorithm is widely applied to train a multi-layer perceptron, which is a neural network model frequently used to solve complex problems such as pattern recognition, adaptive control, and global optimization. However, the EBP is basically a gradient descent method, which may get stuck in a local minimum, leading to failure in finding the globally optimal solution. Moreover, a multi-layer perceptron suffers from locking a systematic determination of the network structure appropriate for a given problem. It is usually the case to determine the number of hidden nodes by trial and error. In this paper, we propose a new algorithm to efficiently train a multi-layer perceptron. OUr algorithm uses stochastic perturbation in the weight space to effectively escape from local minima in multi-layer perceptron learning. Stochastic perturbation probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the EGP learning gets stuck to it. Addition of new hidden nodes also can be viewed asa special case of stochastic perturbation. Using stochastic perturbation we can solve the local minima problem and the network structure design in a unified way. The results of our experiments with several benchmark test problems including theparity problem, the two-spirals problem, andthe credit-screening data show that our algorithm is very efficient.
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.
본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 표면 재구성 문제를 최적화 문제로 정의하고 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 경사법(gradient method) 대신 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용한다. 이를 위해 2차원 이미지에 적절한 유전자 표현 및 유전자 연산을 제시한다. 또한 입력 이미지를 단계별로 축소하고, 축소된 이미지에 유전자 알고리즘을 적용하여 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적 방법을 적용함으로써 유전자 알고리즘의 수렴 속도를 개선한다. 반사 모델로 기존의 람버션 반사 모델(Lambertian illumination model)에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주었으며 실험을 통해 제시된 방법의 타당성을 보인다.
Enzyme-assisted extraction is a cost-effective, safe, and efficient method to obtain bioactives from plant materials. During this study, 10 different marine algae from Sri Lanka were individually extracted by using five commercial food-grade carbohydrases. The enzymatic and water extracts of the seaweeds were analyzed for their antioxidant and anti-inflammatory activities. The highest DPPH, hydrogen peroxide ($H_2O_2$) and intracellular $H_2O_2$ scavenging abilities were observed from the Celluclast extract of Sargassum polycystum (CSp). CSp exerted protective effects against oxidative stress-induced cell death in hydrogen peroxide-induced Chang cells and in model zebrafish. The Celluclast extract of Chnoospora minima (CCm) showed the strongest anti-inflammatory activity against lipopolysaccharide (LPS)-induced NO production in RAW 264.7 macrophages ($IC_{50}=44.47{\mu}g/mL$) and in model zebrafish. CCm inhibited the levels of iNOS, COX-2, $PGE_2$, and TNF-${\alpha}$ in LPS stimulated RAW 264.7 macrophages. Hence, CSp and CCm could be utilized in developing functional ingredients for foods, and cosmeceuticals.
RuBPCase에 의한 RuBP의 탄소고정화반응에 의해 생성된 PGA는 NADH에 의해 환원되어 GAP로 변한다는 사실은 이미 잘 알려져 있다. 이때 마반응의 NADH를 분광학적으로 측정하면 반응의 진척 도를 알 수 있다. 이 환원반응은 SDS 마생용액 속 에셔 촉진됨을 관찰하였다. 대부분의 단백질이 음이온성 미생과의 강한 상호작용으로 말미암아 불활성화된다는 사설과는 달리, 이 일련의 반응은 3~4종 의 효소단백질을 포함하고 있음에도 불구하고 반응 에 대한 저해현상은 관찰할 수 없였고, 오히려 $2{\times}10^{-2}M$ 의 고농도의 미생용액 속에서는 거의 모든 NADH가 산화되었다. NADH가 물층과 미셀층 사이에 엘정한 비율로 분포되어 있어서. 미셀에 결합된 NADH가 물층과 미생층의 경계변에셔 PGA와 반응하기 때문인 것으로 판단된다. 한편 양이온성 (CTABr), 양쪽이온생 (Chaps), 비 이온성(Brij 및 Triton X-1OO)미생은 그들의 농도 가 증가함에 따라, 반응이 처음에는 급격히 증가하여 최대(NADH의 흡광도값 최소)에 이르나, 이후 감소(흡광도 증가)하다가 다시 서서히 증가하고, 이어서 다시 감소하는 경향을 보였다. 저농도의 미셀 용액 속에서의 반응성이 비교적 급속히 증가하는 것 은 미셀속에 침투되어 있는 미반응의 NADH가 Stern층에서 PGA를 환원시키기 때문인 것으로 생각된다. 이어서 반응성이 다시 완만하게 감소하는 것은 미생용액 속에서의 소수성 기질과 천수성 반응 물절의 두 분자반응의 전형적인 모형을 따르기 때문인 것으로 판단된다.
This paper describes a new algorithm for segmenting continuous handwritten signatures sampled by a digitizer. Signatures are segmented by three procedures. The first step is to calculate the pen tip speed. Then the Gabor wavelet is carried out on the acquired data from the first step. Finally, the local minima of the filtered output are selected as segmentation points of the signature. The proposed method is experimented with numerous signatures with various length and complexity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1289-1297
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2006
Before other statistical data analysis the preprocessing steps should be performed adequately to have meaningful results. These steps include processes such as baseline correction, normalization, denoising, and multiple alignment. In this paper an algorithm for baseline correction is proposed with using the piecewise cubic Hermite interpolation with block-selected points and local minima after denoising for SELDI or MALDI mass spectrometry data.
We collected three soil ciliates, Colpoda maupasi Enriquez, 1908, Tillina minima Alekperov, 1985, and Gonostomum singhii Kamra et al., 2008, in Korea. The two genera, Colpoda and Tillina, belong to the class Colpodea, and the other, Gonostomum belongs to the class Spirotrichea. We describe these species based on observations of live and protargol-impregnated specimens.
In this paper, a novel optimization algorithm which searches for the local minima of a given cost function is proposed using the familiar property of a binary string, and is applied to the parametric identification of a continuous-time state equation by the estimation of system parameters as well as initial state values. A simple electrical circuit severs as an example, whose precise identification results show the superiority of the proposed algorithm.
In this paper, we proposed an block-based evolvable neural network(BENN). The BENN can optimize it's structure and weights simultaneously. It can be easily implemented by FPGA whose connection and internal functionality can be reconfigured. To solve the local minima problem that is caused gradient descent learning algorithm, genetic algorithms are applied for optimizing the proposed evolvable neural network model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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