본 논문에서는 위성영상으로부터 수치표고모형 추출을 목적으로 하는 영상정합 알고리즘 의 개발에 관하여 기술한다. 개발된 알고리즘은 주어진 목적에 맞추어 비선형 최소자승법에 기초 한 영역정합방식에 기초하였으나 새롭게 정의된 정합구역을 이용함으로써 기존의 정합방식보다 향상된 정합 수행속도를 가진다. 이 정합 알고리즘은 정합수행 모듈, 정합조절 모듈, 정합최적화 모듈로 구성되어 있으며 각각의 기능에 대하여 기술한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능을 정합 가능도, 수행 속도, 정합 수렴 반경 등을 이용하여 정량적으로 분석한다.
This paper examines sorption of Pd(II) onto illite, MX-80 bentonite, and Queenston shale in Na-Ca-Cl solutions of varying ionic strength (IS) from 0.01 to 6.0 mol/L (M) and pHc ranging from 3 to 9 under atmospheric conditions. A 2-site protolysis non-electrostatic surface complexation and cation exchange model was applied to the Pd sorption onto illite and MX-80 using PHREEQC, and the model results were compared to the experimental ones obtained in this work. Surface complexation and cation exchange constants were estimated for both illite and MX-80 through the optimization process to bring the predicted distribution coefficients from the model into alignment with the experimentally derived values. These optimized surface complexation constants were compared to existing linear free energy relationships (LFER).
This paper addresses the stochastic control problem of robots within the framework of parameter uncertainty and uncertain noise covariance. First of all, an open circle deterministic trajectory optimization issue is explained without knowing the unequivocal type of the dynamical framework. Then, a Linear Quadratic Gaussian (LQG) controller is intended for the ostensible trajectory-dependent linearized framework, to such an extent that robust hereditary NN robotic controller made out of the Kalman filter and the fuzzy controller is blended to ensure the asymptotic stability of the non-continuous controlled frameworks. Applicability and performance of the proposed algorithm shown through simulation results in the complex systems which are demonstrate the feasible to improve the performance by the proposed approach.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권4호
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pp.383-396
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2017
The model in our approach assumes that computer responses are a realization of a Gaussian processes superimposed on a regression model called a Gaussian process regression model (GPRM). Selecting a subset of variables or building a good reduced model in classical regression is an important process to identify variables influential to responses and for further analysis such as prediction or classification. One reason to select some variables in the prediction aspect is to prevent the over-fitting or under-fitting to data. The same reasoning and approach can be applicable to GPRM. However, only a few works on the variable selection in GPRM were done. In this paper, we propose a new algorithm to build a good prediction model among some GPRMs. It is a post-work of the algorithm that includes the Welch method suggested by previous researchers. The proposed algorithms select some non-zero regression coefficients (${\beta}^{\prime}s$) using forward and backward methods along with the Lasso guided approach. During this process, the fixed were covariance parameters (${\theta}^{\prime}s$) that were pre-selected by the Welch algorithm. We illustrated the superiority of our proposed models over the Welch method and non-selection models using four test functions and one real data example. Future extensions are also discussed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권2호
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pp.256-262
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2004
Conventionally, profile non-uniformity has been characterized by relying on approximated profile with angle or anisotropy. In this study, a new non-uniformity model for etch profile is presented by applying a discrete wavelet to the image obtained from a scanning electron microscopy (SEM). Prediction models for wavelet-transformed data are then constructed using a back-propagation neural network. The proposed method was applied to the data collected from the etching of tungsten material. Additionally, 7 experiments were conducted to obtain test data. Model performance was evaluated in terms of the average prediction accuracy (APA) and the best prediction accuracy (BPA). To take into account randomness in initial weights, two hundred models were generated for a given set of training factors. Behaviors of the APA and BPA were investigated as a function of training factors, including training tolerance, hidden neuron, initial weight distribution, and two slopes for bipolar sig-moid and linear function. For all variations in training factors, the APA was not consistent with the BPA. The prediction accuracy was optimized using three approaches, the best model based approach, the average model based approach and the combined model based approach. Despite the largest APA of the first approach, its BPA was smallest compared to the other two approaches.
전산화 단층촬영법을 이용하여 탄소/탄소 목삽입재의 밀도 분포를 평가하였다. 전산화 단층촬영법의 Team hardening, 전기적 잡음 및 산란 X-ray의 영상을 보정하고 신호 대 잡음비를 높여 최적화할 때 측정된 탄소/탄소 복합재료의 밀도는 98.74%의 신뢰도 수준에서 ${\pm}0.01g/cm^3$ 분포를 갖는 것으로 평가되었다. 전산화 단층촬영 결과의 검증은 탄소/탄소 목삽입재를 절단하여 수침법에 의한 밀도 측정과 주사전자현미경 관찰을 통하여 수행되었으며 단층촬영 결과는 수침법에 의한 밀도 분포와 주사전자현미경의 영상과 일치하였다.
본 논문은 물체인식이나 영상추적에 사용되는 컬러검출을 위한 GP(Genetic Programming) 기반의 컬러검출 모델을 제안한다. 기존의 컬러검출은 기본적인 RGB 모델에 대한 선형, 비선형 함수의 변환을 사용하거나, 최적화 기법이나 학습기법에 의해 조명 변화에 개선된 컬러 모델을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 경우 색상 채널간의 간섭에 의해 다양한 색상에 대한 분류가 어렵고, 조명변화에 강인하지 못하다. 본 연구에서는 GP의 최적화된 학습기법과 모델 생성 기법을 통해 조명변화에 강인하고, 다중의 색상 검출이 가능하며, 파라미터 설정이 필요 없는 컬러 모델을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 색상과 조명환경이 다른 영상에 대해서 기존 컬러모델과 비교 분석하였다.
This paper considers the allocation and engagement scheduling of air defense missiles by using MIP (mixed integer programming). Specifically, it focuses on developing a realistic MIP model for a real battle situation where multiple enemy missiles are headed toward valuable defended assets and there exist multiple air defense missiles to counteract the threats. In addition to the conventional objective such as the minimization of surviving target value, the maximization of total intercept altitude is introduced as a new objective. The intercept altitude of incoming missiles is important in order to minimize damages from debris of the intercepted missiles and moreover it can be critical if the enemy warhead contains an atomic or chemical bomb. The concept of so called the time window is used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. Lastly, the model is extended to simulate the situation where the guidance radar, which guides a defense missile to its target, has the maximum guidance capacity. The initial mathematical model developed contains several non-linear constraints and a non-linear objective function. Hence, the linearization of those terms is performed before it is solved by a commercially available software. Then to thoroughly examine the MIP model, the model is empirically evaluated with several test problems. Specifically, the models with different objective functions are compared and several battle scenarios are generated to evaluate performance of the models including the extended one. The results indicate that the new model consistently presents better and more realistic results than the compared models.
Abedi, Esmail;Daneshmand, Saeed;Karimi, Iman;Neyestanak, A. A. Lotfi
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제6권4호
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pp.131-138
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2015
Electrical discharge machining is an unconventional machining process in which successive sparks applied to machine the electrically conductive materials. Any changes in electrical discharge machining parameters lead to the pieces with distinct surface roughness. The electrical discharge machining process is well applied for high hardness materials or when it is difficult to use traditional techniques to do material removing. Furthermore, this method is widely applied in industries such as aerospace, automobile, molding, and tool making. CK45 is one of the important steels in industrial and electrical discharge machining can be considered as a proper way for its machining because of high hardness of CK45 after thermal operation of the electrical discharge machining process. Optimization of surface roughness as an output parameters as well as electrical discharge machining parameters including current, voltage and frequency for electrical discharge machining of CK45 has been studied using copper tools and kerosene as the dielectric. For such a purpose and to achieve the precise statistical analysis of the experiment results design of experiment was applied while non linear regression method was chosen to assess the response of surface roughness. Then, the results were analyzed by means of ANOVA method and machining parameters with more effects on the desired outputs were determined. Finally, mathematical model obtained for surface roughness.
본 논문에서 역 방향 링크 채널에 대해 비 선형 등화기를 이용하여 CDMA 셀룰라 시스템을 연구하였다. 일반적으로 무선 통신에서 불확실한 채널 특성 때문에 Observable 들의 확률분포는 유한 세트의 파라미터로 규정될 수 없다. 대신에 training 샘플에 기반을 둔 Quantile과 Vector Quantizer를 사용함으로서 유한 수의 disjoint된 영역으로 m차 샘플 공간으로 분할하였다. 제안된 알고리듬은 RMSA 알고리즘에 의해 예측된 Quantile와 조건부 분할 모멘트에 따른 regression function의 부분적인 근사에 근간을 두고 있다. 본 논문의 등화기와 검출기는 잡음 분포의 Variation에 민감하지 않다는 관점에서 상당히 강한 특성을 보여 준다. 주요 아이디어는 Robust equalizer와 Robust partition detector가 어떤 환경의 무선 채널 하에서도 partition되지 않은 Observation space의 일반적인 등화기 보다 Observation의 등 확률로 분할된 부 공간에서 더 낳은 성능을 보여 준다. 또한 이런 개념을 CDMA 시스템에 적용하여 BER 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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