This paper proposes a method for improving the performances of the neural network for optimization by an optimal estimation of initial states. The optimal initial state that leads to the global minimum is estimated by using the stochastic approximation. And then the update rule of Hopfield model, which is the high speed deterministic algorithm using the steepest descent rule, is applied to speed up the optimization. The proposed method has been applied to the tavelling salesman problems and an optimal task partition problems to evaluate the performances. The simulation results show that the convergence speed of the proposed method is higher than conventinal Hopfield model. Abe's method and Boltzmann machine with random initial neuron output setting, and the convergence rate to the global minimum is guaranteed with probability of 1. The proposed method gives better result as the problem size increases where it is more difficult for the randomized initial setting to give a good convergence.
Based on the A-maximal(m)-relaxed monotonicity frameworks, the approximation solvability of a general class of variational inclusion problems using the relaxed proximal point algorithm is explored, while generalizing most of the investigations, especially of Xu (2002) on strong convergence of modified version of the relaxed proximal point algorithm, Eckstein and Bertsekas (1992) on weak convergence using the relaxed proximal point algorithm to the context of the Douglas-Rachford splitting method, and Rockafellar (1976) on weak as well as strong convergence results on proximal point algorithms in real Hilbert space settings. Furthermore, the main result has been applied to the context of the H-maximal monotonicity frameworks for solving a general class of variational inclusion problems. It seems the obtained results can be used to generalize the Yosida approximation that, in turn, can be applied to first- order evolution inclusions, and can also be applied to Douglas-Rachford splitting methods for finding the zero of the sum of two A-maximal (m)-relaxed monotone mappings.
이 논문에서는 눈 먼 균등화에 쓰이는 4차 고다드 알고리즘의 수렴에 대하여 살펴보았다. 평균 성능 함수가 가장 작은 값을 갖는 점 부근에서의 4차 고다드 알고리즘의 국소적 성질을 이해함으로써 적응이득을 결정하였다. 4차 고다드 알고리즘의 정규화된 적응이득과 수렴속도는 결정 지향 알고리즘과 견주어 볼 때 적응이득은 작아야 한다는 것과 수렴속도는 빠르다는 것을 보였다.
In this paper, a steering control system for the path tracking of autonomous vehicles is described. The steering control system consists of a path tracker and primitive driver. The path tracker generates the desired steering angle by using the look-ahead distance, vehicle heading, and a lateral offset. A method for applying an autonomous vehicle to path tracking is an advanced pure pursuit method that can reduce cutting corners, which is a weakness of the pure pursuit method. The steering controller controls the steering actuator to follow the desired steering angle. A servo motor is installed to control the steering handle, and it can transmit the steering force using a belt and pulley. We designed a steering controller that is applied to a proportional integral differential controller. However, because of a dead band, the path tracking performance and stability of autonomous vehicles are reduced. To overcome the dead band, a dead band compensator was developed. As a result of the compensator, the path tracking performance and stability are improved.
The rubber seal is a part inserted into servo cylinder to keep the air pressure constant. In order for efficient movements of the servo cylinder, the frictional coefficient of the rubber seal needs to be minimized while the sealing is maintained. In this work the friction characteristics of rubber seal specimen are tested on metal plate at various conditions. The experimental conditions include roughness level, applied pressure, lubrication, and rubbing speed. The design of experiment approach is taken to assess the effect of each parameter. The nonlinear frictional response of the rubber is applied to the FEM model simulating the servo cylinder movement. The result demonstrates that precise optimization of the servo cylinder movement must be preceded by preliminary experiments coupled with the theory and FEM model.
A new multi inner stage(MIS) cyclone was designed to remove the acidic gas and minute particles of harmful materials produced from electronic industry. To characterize gas flow in MIS cyclone, pressure and velocity distribution were calculated by means of computational fluid dynamics(CFD) commercial program. Also, the flow locus of particles and particle removal efficiency were analyzed by Lagrangian method. When outlet pressure condition was -1,000 Pa, the efficiency was the best in this study. Based on the CFD simulation result, the pressure loss and destruction removal efficiency was measured through MIS cyclone experiment.
In the age of digital convergence, it is expected that quality of life of human beings can be improved by converged devices and services. Researches concerning change of buying patterns and consumer behaviors in these contexts have to be progressed actively. To investigate future trend of consumer behaviors, we used focus group interview for Qualitative approach in the first step and then conducted questionnaire survey for experts in order to get validity and feasibility of research results. As result of research we suggested eight propositions by FGI for 20s target consumers. Additionally, on the basis of qualitative research, by questionnaire survey for 22 experts two perspectives of positive and negative views In future trends were proposed. Results can give lots of Implications and research motivations to academia, practices and workers in public policies who have interests in change of consumer behaviors, thinking styles, and life style under digital convergent environment.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.114-124
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2018
This paper illustrates a vision-based vehicle positioning method at an intersection to support the C-ITS. It removes the minor shadow that causes the merging problem by simply eliminating the fractional parts of a quotient image. In order to separate the occlusion, it firstly performs the distance transform to analyze the contents of the single foreground object to find seeds, each of which represents one vehicle. Then, it applies the watershed to find the natural border of two cars. In addition, a general vehicle model and the corresponding space estimation method are proposed. For performance evaluation, the corresponding ground truth data are read and compared with the vision-based detected data. In addition, two criteria, IOU and DEER, are defined to measure the accuracy of the extracted data. The evaluation result shows that the average value of IOU is 0.65 with the hit ratio of 97%. It also shows that the average value of DEER is 0.0467, which means the positioning error is 32.7 centimeters.
Recently Neural Network techniques have widely used in adaptive and learning control schemes for production systems. However, generally it costs a lot of time for learning in the case applied in control system. Furthermore, the physical meaning of neural networks constructed as a result is not obvious. And in practice since it is difficult to the PID gains suitably lots of researches have been reported with respect to turning schemes of PID gains. A Neural Network-based PID control scheme is proposed, which extracts skills of human experts as PID gains. This controller is designed by using three-layered neural networks. The effectiveness of the proposed Neural Network-based PID control scheme is investigated through an application for a production control system. This control method can enable a plant to operate smoothy and obviously as the plant condition varies with any unexpected accident. This paper goal is convergence speed progress about applied gain of PID controller using the neural networks.
Kim, Jun Young;Lim, Ju Young;Kim, Young Dong;Song, Jin Dong
Applied Science and Convergence Technology
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제26권6호
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pp.214-217
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2017
AlSb is a promising material for optical devices, particularly for high-frequency and nonlinear-optical applications. We report the effect of growth temperature on structural properties of AlSb grown on GaAs substrate. In particular we studied the surface of AlSb with the growth temperature by atomic force microscopy, and concluded that optimized growth temperature of AlSb is $530^{\circ}C$. We also show the result of real-time monitoring of AlSb growth by in situ ellipsometry. The results of the structural study are good agreement with the previous reported ellipsometric data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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