Currently, the radial basis function network (RBFN) and various other neural networks are employed to classify gases using chemical sensors arrays, and their performance is steadily improving. In particular, the identification performance of the RBFN algorithm is being improved by optimizing parameters such as the center, width, and weight, and improved algorithms such as the radial basis function network-stochastic gradient (RBFN-SG) and radial basis function network-normalized stochastic gradient (RBFN-NSG) have been announced. In this study, we optimized the number of centers, which is one of the parameters of the RBFN-NSG algorithm, and observed the change in the identification performance. For the experiment, repeated measurement data of 8 samples were used, and the elbow method was applied to determine the optimal number of centers for each sample of input data. The experiment was carried out in two cases(the only one center per sample and the optimal number of centers obtained by elbow method), and the experimental results were compared using the mean square error (MSE). From the results of the experiments, we observed that the case having an optimal number of centers, obtained using the elbow method, showed a better identification performance than that without any optimization.
The response of an embedded body to dynamic loads is greatly influenced by the reactions of the soil to the motion of the body. The properties of the soil surrounding embedded bodies (e.g., piles) may be different than those of the far-field for a variety of reasons. It may be weakened or strengthened according to the method of installation of piles, or altered due to applying one of the soil strengthening technique (e.g., electrokinetic treatment of soil, El Naggar et al. 1998). In all these cases, the shear strength of the soils and its shear modulus vary gradually in the radial direction, resulting in a radially inhomogeneous soil layer. This paper describes an analysis to compute vertical and torsional dynamic soil reactions of a radially inhomogeneous soil layer with a circular hole. These soil reactions could then be used to model the soil resistance in the analysis of the pile vibration under dynamic loads. The soil layer is considered to have a piecewise, radial variation for the complex shear modulus. The model is developed for soil layers improved using the electrokinetic technique but can be used for other situations where the soil properties vary gradually in the radial direction (strengthened or weakened). The soil reactions (impedance functions) are evaluated over a wide range of parameters and compared with those obtained from other solutions. A parametric study was performed to examine the effect of different soil improvement parameters on vertical and torsional impedance functions of the soil. The effect of the increase in the shear modulus and the width of the improved zone is investigated.
Probabilistic buckling behavior of sandwich panel considering random system parameters using a radial basis function (RBF) approach is presented in this paper. The random system properties result in an uncertain response of the sandwich structure. The buckling load of laminated sandwich panel is obtained by employing higher-order-zigzag theory (HOZT) coupled with RBF and probabilistic finite element (FE) model. The in-plane displacement variation of core as well as facesheet is considered to be cubic while transverse displacement is considered to be quadratic within the core and constant in the facesheets. Individual and combined stochasticity in all elemental input parameters (like facesheets thickness, ply-orientation angle, core thickness and properties of material) are considered to know the effect of different degree of stochasticity, ply- orientation angle, boundary conditions, core thickness, number of laminates, and material properties on global response of the structure. In order to achieve the computational efficiency, RBF model is employed as a surrogate to the original finite element model. The stiffness matrix of global response is stored in a single array using skyline technique and simultaneous iteration technique is used to solve the stochastic buckling equations.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.415-420
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2007
The objective of this study analyzes the influence of shimmy & shake phenomena due to tire design parameters which are RFV(radial force variation), DB(dynamic balance), RRO(radial run out) and air pressure. These parameters are inspection items for Q.C. after tires are manufactured. In order to analyze these parameters on this study, vehicle driving tests were achieved. The test modes are two type which are constant speed and coast-down driving. On this tests the dynamic characteristics of shimmy & shake are measured by the 3-axises accelerometers at the various positions that are knuckle(left & right), rack pinion, seat and steering wheel. In according to analyzed results, the longitudinal vibration of knuckle parts affects the lateral vibration of rack pinion and this vibration affects the lateral vibration of steering wheel that is the shimmy phenomena. Also the over and under DB by comparison with normal DB and the increment of RRO affect the occurrence of shimmy & shake phenomena.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.7
no.1
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pp.26-35
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1996
In this paper, characteristics of the electromagnetically coupled broadband microstrip antennas are analyzed by the Finite Difference Time Domain (FDTD) method, and antenna para- meters are optimized to get maximum bnadwidth. By using short radial tuning stub in microstrip feedline, electromagnetically coupled microstrip antenna shows broadband ($\simeq$13%) characteristics, and the characteristics are varied as a function of radius, radial angle, and position of the radial tuning stub. Operating frequency, return loss, VSWR and input impedance are calculated by Fourier transforming the time domain results. After optimization of the parameters, maximum bandwidth of the radial stub tuning microstrip antenna is about 15% and the ripple char- acteristic of the VSWR is better than the rectangular tuning stub microstrip antenna.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.12C
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pp.1660-1668
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2004
This paper proposes a Voice Activity Detection (VAD) algorithm based on Radial Basis Function (RBF) network using dual threshold. The k-means clustering and Least Mean Square (LMS) algorithm are used to upade the RBF network to the underlying speech condition. The inputs for RBF are the three parameters in a Code Exited Linear Prediction (CELP) coder, which works stably under various background noise levels. Dual hangover threshold applies in BRF-VAD for reducing error, because threshold value has trade off effect in VAD decision. The experimental result show that the proposed VAD algorithm achieves better performance than G.729 Annex B at any noise level.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.1
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pp.135-142
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2012
In this paper, we proposed a new architecture called radial basis function-based polynomial neural networks classifier that consists of heterogeneous neural networks such as radial basis function neural networks and polynomial neural networks. The underlying architecture of the proposed model equals to polynomial neural networks(PNNs) while polynomial neurons in PNNs are composed of Fuzzy-c means-based radial basis function neural networks(FCM-based RBFNNs) instead of the conventional polynomial function. We consider PNNs to find the optimal local models and use RBFNNs to cover the high dimensionality problems. Also, in the hidden layer of RBFNNs, FCM algorithm is used to produce some clusters based on the similarity of given dataset. The proposed model depends on some parameters such as the number of input variables in PNNs, the number of clusters and fuzzification coefficient in FCM and polynomial type in RBFNNs. A multiobjective particle swarm optimization using crowding distance (MoPSO-CD) is exploited in order to carry out both structural and parametric optimization of the proposed networks. MoPSO is introduced for not only the performance of model but also complexity and interpretability. The usefulness of the proposed model as a classifier is evaluated with the aid of some benchmark datasets such as iris and liver.
We study on a terrain contour matching algorithm using Radial Basis Functions(RBFs) for aided inertial navigation system for position fixing aircraft, cruise missiles or re-entry vehicles. The parameter optimization technique is used for updating the parameters describing the characteristics of an area with modified Gaussian least square differential correction algorithm and the step size limitation filter according to the amount of updates. We have applied the algorithm for matching a sampled area with a target area supposed that the area data are available from Radar Terrain Sensor(RTS) and Reference Altitude Sensor(RAS)
This paper presents an analysis of eccentricity ratio of rolling piston using mobility method which is a powerful tool for analyzing dynamically-loaded journal bearings with efficiency and applicability. And, we investigate influences of design parameters (discharge pressure, radial clearance, rotational velocity of shaft, and eccentricity of compressor) on bearing load and eccentricity ratio. The results show that the discharge pressure, radial clearance and rotational velocity of shaft have significant influence on eccentricity ratio, and the discharge pressure and eccentricity of compressor have influence on bearing load.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.221-224
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2001
In this paper, we propose the initial optimized structure of the Radial Basis Function Network which is more simple in the part on the structure and converges more faster than Neural Network with the analysis method using Time-Frequency Localization and genetic algorithm. When we construct the hidden node with the Radial Basis Function whose localization is similar with an approximation target function in the plane of the Time and Frequency, we have initial structure of RBFN, After that, we evaluate the parameters of RBF in the network and the parameters needed for the network is more a few. Finally, we make a good decision of the initial structure having an ability of approximation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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