This paper presents an optimal design method for fuzzy controllers of HVDC system using adaptive evolutionary algorithm(AEA). We have proposed an adaptive evolutionary algorithm which uses a genetic algorithm and an evolution strategy in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations. AEA is used for tuning fuzzy membership functions, scaling constants and PD gains. The simulation results show that the disturbances are well damped by both controllers and the dynamic performances of fuzzy controllers have better responses than those of PD controllers when mechanical torque changes suddenly.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2094-2112
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2019
Focusing on the issue that the conventional Kernel Correlation Filter (KCF) algorithm has poor performance in handling scale change and obscured objects, this paper proposes an anti-occlusion and scale adaptive tracking algorithm in the basis of KCF. The average Peak-to Correlation Energy and the peak value of correlation filtering response are used as the confidence indexes to determine whether the target is obscured. In the case of non-occlusion, we modify the searching scheme of the KCF. Instead of searching for a target with a fixed sample size, we search for the target area with multiple scales and then resize it into the sample size to compare with the learnt model. The scale factor with the maximum filter response is the best target scaling and is updated as the optimal scale for the following tracking. Once occlusion is detected, the model updating and scale updating are stopped. Experiments have been conducted on the OTB benchmark video sequences for compassion with other state-of-the-art tracking methods. The results demonstrate the proposed method can effectively improve the tracking success rate and the accuracy in the cases of scale change and occlusion, and meanwhile ensure a real-time performance.
본 논문에서는 다양한 에지의 폭에 적합한 최적의 에지 검출 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 적용할 edge point에 대한 새로운 정의를 도입하고, 스케일링에 무관한 확장된 방향 미분을 얻기 위해 픽셀 공간에서의 방향 미분을 일반화한다. 또한, 2D 영상에 대하여 제안한 알고리듬을 적용한 에지 검출의 결과를 구하고 기존의 알고리듬에 의한 것과 비교 분석한다.
In this paper, a new methodology of evolutionary computations - An Adaptive Evolutionary Algorithm (AEA) is proposed. AEA uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations : global search capability of GA and local search capability of ES. In the reproduction procedure, the proportions of the population by GA and ES are adaptively modulated according to the fitness. AEA is used to. designing fuzzy logic controller (FLC) for a high-angle-of-attack flight system for a super-maneuverable version of F-18 aircraft. AEA is used to determine the membership functions and scaling factors of an FLC. The computer simulation results show that the FLC has met both robustness and performance requirements.
In this paper, we propose an adaptive SLM scheme based on peak observation for PAPR reduction of OFDM signals. The proposed scheme is composed of three steps: peak scaling, sequence selection, and SLM procedures. In the first step, the peak signal samples in the IFFT outputs of the original input sequence are scaled down. In the second step, the sub-carrier positions where power difference between the original input sequence and the FFT outputs of the scaled signal is large, are identified. Then, the phase sequences which have the maximum number of phase-reversed sequence words only for these positions, are selected. Finally, only using the selected phase sequences, the generic SLM procedure is performed for the original input sequence. Simulation results reveal that the proposed adaptive SLM remarkably reduces the complexity in terms of IFFT and PAPR calculations than the conventional SLM, while maintaining the PAPR reduction performance.
As the conventional silicon metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) approaches its scaling limits, quantum mechanical effects are expected to become more and more important. Accurate quantum transport simulators are required to explore the essential device physics as a design aid. However, because of the complexity of the analysis, it has been necessary to simulate the quantum mechanical model with high speed and accuracy. In this paper, the modeling of double gate MOSFET based on an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is presented. The ANFIS model reduces the computational time while keeping the accuracy of physics-based models, like non-equilibrium Green's function formalism. Finally, we import the ANFIS model into the circuit simulator software as a subcircuit. The results show that the compact model based on ANFIS is an efficient tool for the simulation of nanoscale circuits.
This article presents an adaptive directional differential evolution (ADDE) algorithm and its application in solving discrete sizing truss optimization problems. The algorithm is featured by a new self-adaptation approach and a simple directional strategy. In the adaptation approach, the mutation operator is adjusted in accordance with the change of population diversity, which can well balance between global exploration and local exploitation as well as locate the promising solutions. The directional strategy is based on the order relation between two difference solutions chosen for mutation and can bias the search direction for increasing the possibility of finding improved solutions. In addition, a new scaling factor is introduced as a vector of uniform random variables to maintain the diversity without crossover operation. Numerical results show that the optimal solutions of ADDE are as good as or better than those from some modern metaheuristics in the literature, while ADDE often uses fewer structural analyses.
This paper presents a new motion compensated error coding method suitable for region based image coding system. Compared with block based conding, the region based coding improves subjective quality as it estimates and compensates 2D (or 3D) translantional, rotational, and scaling motion for each regions. although the region based coding has this advantage, its merit is reduced as bock-DCT (2D-DCT) is used to encode motion-compensated error. To overcome this problem, a new region adaptive motion compensated error coding technique which improver subjective and objective quality in the region boundary is proposed in this paper. In the proposed method, regions with large error are estimated using contour of the regions and contrast between the regions. The regions estiated as those with large error are coded by arbitrarily shaped image segment coding method. The mask information of the coded regions is not transmitted because it is estimated as the same algorithm in the encoder and the decoder. The proposed region adaptive motion conpensated error coding method improves about 0.5dB when it is compared with conventional block based method.
본 논문에서는 웨이블렛 변환계수를 이용하여 CELP 부호기의 코드북 탐색 시간을 개선하는 새로운 방법을 제안하고 있다. CELP 음성 부호화기에서 적응 코드북 탐색시 개루프(open loop) 및 폐루프(closed loop) 탐색을 이용하여 피치를 추출하는 과정은 많은 연산량을 필요로 한다. 특히 개루프 탐색에서 전구간에 걸쳐 자기상관함수를 이용한 피치 추출은 과도한 탐색시간에 비효율적인 것으로 지적되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 스케일리 계수에 대한 다이애딕 웨이블렛 변환계수의 최대값의 위치가 변하지 않는 주파수에 피치가 존재하는 특성을 이용하여 새로운 적응코드북 탐색 방법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 적응 코드북 탐색 시간을 25% 감소시켰고, 합성된 음성신호의 음질의 차이는 거의 느낄 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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