In this paper, we discuss optimal design of Fuzzy Polynomial Neural Networks by means of Genetic Algorithms(GAs) using symbolic coding for non-linear data. One of the major subject of genetic algorithms is representation of chromosomes. The proposed model optimized by the means genetic algorithms which used symbolic code to represent chromosomes. The proposed gFPNN used a triangle and a Gaussian-like membership function in premise part of rules and design the consequent structure by constant and regression polynomial (linear, quadratic and modified quadratic) function between input and output variables. The performance of the proposed model is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling. These results reveal superiority of the proposed networks over the existing fuzzy and neural models.
An optical adder for a modified signed-digit(MSD) number system using joint spatial encoding method is proposed. In order to minimize the numbers of symbolic substitution rules, nine input patterns were divided into five groups of the same addition results. For recognizing the input reference patterns, masks and reference patterns without any other spatial operations are used. This adder is implemented by smaller system in size than a conventional adder.
본 논문은 기호 코딩 및 정보입자를 이용한 유전자 알고리즘의 전방향 퍼지 집합 기반 뉴럴네트워크 (Information Granules and Symbolic Encoding-based Fuzzy Set Polynomial Neural Networks ; IG and SE based FSPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델은 각 입력에 대해 MFs의 개수 만큼 규칙을 생성하는 Fuzzy 집합기반 다항식 뉴럴네트워크(FSPNN)를 그대로 사용한다. 그리고 IG based gFSPNN의 평가을 위해 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능 및 근사화 능력의 우수함을 보인다.
본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 기호코팅을 이용한 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Genetic Algorithms-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; gFPNN)의 모델을 제안한다. 유전자 알고리즘에는 이진코딩, 기호코팅, 실수코딩이 있다. 제안된 모델은 스트링의 길이에 따른 해밍절벽을 기호코딩으로 극복하였다. gFPNN에 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 그리고 규칙의 후반부는 간략, 선형, 이차식 그리고 변형된 이차식 함수에 의해 설계된다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능이 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 입력패턴을 triple rail-coding 방식으로 표현한 후 입력의 직렬연결 방법으로 기호치환을 수행하는 광 병렬 변형부호화자리수 가산 시스템을 제안하였다. Triple rail-coding 방식으로 변형부호화자리수 입력을 표현할 때 중복연산 결과가 나오는 입력들은 동일한 패턴으로 전처리하여 기호치환과정의 규칙수를 줄였고, 광 구현시 공간 이동된 입력패턴을 직렬로 연결하여 광을 통과시킴으로써 공간 이동 연산, NOR 연산, 그리고 문턱치 연산과정이 필요 없는 광 가산기를 구현하였다.
본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 유전자 알고리즘의 기호코딩을 이용한 정보입자 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Information Granules based genetic Fuzzy Polynomial Neural Networks ;IG based gFPNN)의 모델 설계를 제안한다. 기존 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조 최적화를 위해 이진코딩을 사용하였다. 그러나 이진코딩에서 스트링의 길이가 길면 길수록 인접한 두 수 사이에 발생하는 급격한 비트 차이라는 해밍 절벽이 발생하였다. 이에 제안된 모델에서는 해밍절벽의 문제를 해결하기 위해 기호코딩을 사용하였다. 제안된 모델의 전반부 구조와 후반부 구조는 기존 모델에 구성을 그대로 사용한다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.
대규모로 유전자 발현정도를 동시에 측정하는 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현 정도값을 이전 비교대상의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다.
전통적인 이진 가산기는 최상위 비트까지 올림수 전달이 발생하고 직렬가산을 수행한다. 그러나, 변형부호화자리수 체계를 이용한 광가산기는 이진 가산기에서 발생하는 연속적인 올림수 전달을 제한하도록 제안되었다. 본 논문에서는 9가지 부호화된 입력 패턴 중에서 동일한 가산 결과를 가지는 패턴을 동일군으로 하여 5개의 기준패턴으로 만들어 기호치환 규칙수를 줄였다. 또한 결합공간부호화된 입력 패턴과 마스크의 직렬연결로 기존의 기호치환 가산기의 인식 단계에서 필요한 어떤 공간적인 연산없이 인식하여 시스템의 크기를 줄였다.
마이크로어레이는 생명과학 분야에서 사용되는 대규모의 유전자 발현정도를 동시에 측정할 수 있는 도구이다. 마이크로어레이 실험은 많은 양의 데이터를 생성하기 때문에, 자동화된 효과적인 분석기법이 필요하다. 이 논문에서는 약물의 영향 분석을 위해 약물의 투여량 및 투여후의 시간대별로 샘플을 추출하여, 마이크로어레이를 이용하여 유전자의 발현량을 분석하는 경우에, 약물에 대해서 반응하는 유전자를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 유전자의 발현정도값을 이전 시간의 값을 기준값으로 하여 증가, 감소, 답보에 해당하는 기호로 매핑하여, 분석자가 원하는 패턴을 보이는 유전자를 추천한다. 한편, 유전자의 상호간에 많은 영향을 주고 받기 때문에 특정 약물을 투여할 때, 이에 직접적인 영향을 받는 것도 있지만, 이와는 전혀 상관없이 동작하는 것도 있기 때문에, 제안한 방법에서는 이러한 약물 투여와 유의성이 있을 가능성이 있는 유전자만을 전처리과정을 통해서 필터링하는 기법을 활용한다. 제안한 방법은 실제 약물 투여 실험 샘플에 대한 마이크로어레이 데이터에 적용하여 활용가능성을 확인하였다.
This paper describes a preliminary work on prosody modeling aspect of a text-to-speech system for Thai. Specifically, the model is designed to predict symbolic markers from text (i.e., prosodic phrase boundaries, accent, and intonation boundaries), and then using these markers to generate pitch, intensity, and durational patterns for the synthesis module of the system. In this paper, a novel method for annotating the prosodic structure of Thai sentences based on dependency representation of syntax is presented. The goal of the annotation process is to predict from text the rhythm of the input sentence when spoken according to its intended meaning. The encoding of the prosodic structure is established by minimizing speech disrhythmy while maintaining the congruency with syntax. That is, each word in the sentence is assigned a prosodic feature called strength dynamic which is based on the dependency representation of syntax. The strength dynamics assigned are then used to obtain rhythmic groupings in terms of a phonological unit called foot. Finally, the foot structure is used to predict the durational pattern of the input sentence. The aforementioned process has been tested on a set of ambiguous sentences, which represents various structural ambiguities involving five types of compounds in Thai.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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