• 제목/요약/키워드: grid partitioning

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적응 뉴로-퍼지 필터를 이용한 비선형 채널 등화 (Nonlinear Channel Equalization Using Adaptive Neuro-Fuzzy Fiter)

  • 김승석;곽근창;김성수;전병석;유정웅
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.366-366
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    • 2000
  • In this paper, an adaptive neuro-fuzzy filter using the conditional fuzzy c-means(CFCM) methods is proposed. Usualy, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) approaches. In order to solve this problem, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output data. Parameter identification is performed by hybrid learning using back-propagation algorithm and total least square(TLS) method. Finally, we applied the proposed method to the nonlinear channel equalization problem and obtained a better performance than previous works.

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A Survey of Advances in Hierarchical Clustering Algorithms and Applications

  • Munshi, Amr
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권5호
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    • pp.17-24
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    • 2022
  • Hierarchical clustering methods have been proposed for more than sixty years and yet are used in various disciplines for relation observation and clustering purposes. In 1965, divisive hierarchical methods were proposed in biological sciences and have been used in various disciplines such as, and anthropology, ecology. Furthermore, recently hierarchical methods are being deployed in economy and energy studies. Unlike most clustering algorithms that require the number of clusters to be specified by the user, hierarchical clustering is well suited for situations where the number of clusters is unknown. This paper presents an overview of the hierarchical clustering algorithm. The dissimilarity measurements that can be utilized in hierarchical clustering algorithms are discussed. Further, the paper highlights the various and recent disciplines where the hierarchical clustering algorithms are employed.

메모리기반 데이터 그리드 환경에서 확장성을 고려한 분산 캐시 구조 및 데이터 조달 기법 (Distributed Cache Framework and its Data Procurement Algorithm on In-Memory Data Grid)

  • 김병상;윤찬현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.1767-1769
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    • 2010
  • 본 논문은 그리드 혹은 클라우드 컴퓨팅환경과 같은 인터넷 기반의 대규모 분산 환경에서 데이터집약적인 작업의 실행에 있어서 확장성을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 분산시키는 기법을 논하고 있다. 우리는 다수의 메모리기반의 데이터 노드를 활용하여 분할기법(Partitioning)을 기반으로 데이터 전송 부하를 줄이고자 하며 다수의 데이터 노드에 실시간으로 최적의 데이터의 양을 공급하는 기법에 대한 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통한 성능 검증을 포함하고 있다.