Imbalanced data sets are difficult to be classified since most classifiers are developed based on the assumption that class distributions are well-balanced. In order to improve the error back-propagation algorithm for the classification of imbalanced data sets, a new error function is proposed. The error function controls weight-updating with regards to the classes in which the training samples are. This has the effect that samples in the minority class have a greater chance to be classified but samples in the majority class have a less chance to be classified. The proposed method is compared with the two-phase, threshold-moving, and target node methods through simulations in a mammography data set and the proposed method attains the best results.
XML Web Service based on internet can cause problems on transmission speed and data error. Also system analysis results simulated by several different research groups can hardly have reliability because of error data that come from improperly managed files. In order to solve this problems, algorithm sever using XML Web Service is shared on the internet so widely that various application programs based on basic analysis module with a united IO can be developed. And also XML Dataset DB is interacted with XML Web Service, which prevents propagation of error data. It causes to improve reliabilityon the load flow analysis result and solve the problems on data error or transmission speed that can possibly come from internet.
ATSC DTV 수신기의 결정 궤환 등화기는 양자화기나 지연시간이 없는 트렐리스 복호기에서 에러가 발생하면, 발생된 에러는 후방 필터의 입력으로 사용되어 에러 전파 현상을 야기한다. 에러 전파 현상은 잔류 에러의 증가와 수렴 속도 저하라는 등화기의 성능 열화를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 에러 전파 현상을 해결하기 위하여 이중 후방 필터 구조의 결정 궤환 등화기를 제안한다. 제안된 등화기의 후방 필터는 지연 시간이 없는 트렐리스 복호기의 출력을 입력으로 사용하는 결정 후방 필터와 등화기의 출력을 입력으로 사용하는 비결정 후방 필터로 구성되어 있다. 부가적으로 사용된 비결정 후방 필터는 에러 전파 현상이 발생하지 않고, 또한 결정 후방 필터에서 발생되는 에러 전파 현상을 보상한다. 따라서 제안된 등화기는 기존의 등화기에 비해서 수렴 속도는 빨라지고 잔류에러는 감소한다. 전산 모의 실험을 통하여 제안된 이중 후방필터 구조의 등화기의 성능 향상을 분석하였다.
Recently, in wireless video sensor networks(WVSN), various schemes for efficient video data transmission have been studied. In this paper, a layer based cooperative relaying(LCR) algorithm is proposed for minimizing scalable video transmission distortion from packet loss in WVSN. The proposed LCR algorithm consists of two modules. In the first step, a parameter based error propagation metric is proposed to predict the effect of each scalable layer on video quality degradation at low complexity. In the second step, a layer-based cooperative relay algorithm is proposed to minimize distortion due to packet loss using the proposed error propagation metric and channel information of the video sensor node and relay node. In the experiment, the proposed algorithm showed that the improvement of peak signal-to-noise ratio (PSNR) in various channel environments, compared to the previous algorithm(Energy based Cooperative Relaying, ECR) without considering the metric of error propagation.The proposed LCR algorithm minimizes video quality degradation from packet loss using both the channel information of relaying node and the amount of layer based error propagation in scalable video.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제18권4호
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pp.41-53
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2011
Trust prediction between users in social network based on the trust propagation assumes properties of transitivity and composability of trust propagation. But it has been hard to find studies which test on how those properties have been operated in real social network. This study aims to validate if the longer the distance of trust paths and the less the numbers of trust paths, the higher prediction error occurs using two real social network data set. As a result, the longer the distance of trust paths, we can find higher prediction error when predicting level of trust between source and target users. But we can not find decreasing trend of prediction error though the possible number of trust paths between source and target users increases.
본 논문에서는 피드백 채널을 사용하여 error resilient transmission에 적합한 개선된 에러 트래킹 알고리즘을 제안하였다. 오염된 블록들의 주소는 디코더에 의하여 인코더에게 보고 된다. 제안된 알고리즘을 사용하여 에러 전파를 줄였다. 인코더는 피드백 채널의 negative acknowledgement를 가지고 역방향 움직임 의존도를 조사하여 전파된 에러를 현재 인코딩 되는 프레임 내에서 정확하게 추적한다. 제안된 에러 트래킹 알고리즘을 사용하여 영향을 받은 매크로 블록을 INTRA 코딩함으로 에러 전파효과를 완전히 종식시킬 수 있다. 선택적으로 네 모서리 에러 트래킹 근사를 사용하는 제안된 알고리즘의 에러트래킹 연산량은 전체 픽셀을 사용한 경우의 에러트래킹의 연산량에 비하여 매우 적으나 영상의 질은 동일하게 유지된다.
This paper presents the neural network method to predict the Korea composition stock price index. The error back-propagation method is used to train the multi-layer perceptron network. Ten of the various economic indices of the past 7 Nears are used as train data and the monthly transition of the composition stock price index is represented by five output neurons. Test results of this method using the data of the last 18 months are very encouraging.
In this paper, a scheme for recognition of handwritten digits using a multilayer neural network trained with the back-propagation algorithm using generalized delta rule is proposed. The neural network is trained with hand written digit data of different writers and different styles. One of the purpose of the work with neural networks is the minimization of the mean square error(MSE) between actual output and desired one. The back-propagation algorithm is an efficient and very classical method. The back-propagation algorithm for training the weights in a multilayer net uses the steepest descent minimization procedure and the sigmoid threshold function. As an error rate is reduced, recognition rate is improved. Therefore we propose a method that is reduced an error rate.
In this paper, we propose a learning method of multi-layer perceptrons (MLPs) with 8-bit data precision. The suggested method uses the cross-entropy cost function to remove the slope term of error signal in output layer. To decrease the possibility of overflows, we use 16-bit weighted sum results into the 8-bit data with appropriate range. In the forwared propagation, the range for bit-conversion is determined using the saturation property of sigmoid function. In the backwared propagation, the range for bit-conversion is derived using the probability density function of back-propagated signal. In a simulation study to classify hadwritten digits in the CEDAR database, our method shows similar generalization performance to the error back-propagation learning with 16-bit precision.
전파 전파에 있어서 전리층의 영향은 산란, 감쇄, 각오차, 위치오차, 및 시간 지연등이다. 적당한 전리층 조건 아래서 하전입자는 전파로 부터 에너지르 뺏어 전파 감쇄의 원인이 되게 한다. 또한 전자밀도가 균일하지 않은 경로를 따라 전파가 전파되는 경우, 전파 방향, 위치, 전파 시간등에 변화가 생기게 된다. 본 논문에서는 1985년 1월 부터 1989년 10월까지 전파연구소에서 관측된 국내 전리층 관측자료를 토대로 Chapman법칙에 따른 전리층 모델을 정립 하였으며, 이로부터 전파 전파에 있어서 각 오차, 위치 오차, 시간 지연, 및 감쇄등을 주파수와 위성의 고도에 따라 고찰하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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