We propose a pattern classification algorithm using self-nonself discrimination principle of immune cells and apply it to DNA pattern classification problem. Pattern classification problem in bioinformatics is very important and frequent one. In this paper, we propose a classification algorithm based on the negative selection of the immune system to classify DNA patterns. The negative selection is the process to determine an antigenic receptor that recognize antigens, nonself cells. The immune cells use this antigen receptor to judge whether a self or not. If one composes ${\eta}$ groups of antigenic receptor for ${\eta}$ different patterns, these receptor groups can classify into ${\eta}$ patterns. We propose a pattern classification algorithm based on the negative selection in nucleotide base level and amino acid level. Also to show the validity of our algorithm, experimental results of RNA group classification are presented.
The principle of matching is a new framework for control systems design that requires the matching between the control system and the environment (the source of exogenous inputs). The principle is especially useful for the design of the critical control systems where the responses of the control systems should be kept below the prescribed values. The design problem is reduced to find controller satisfying inequality constraints. However, conventional optimization techniques do not possess structural model selection ability and designers are required to select appropriate controller model. We propose to use a genetic algorithm to find an appropriate controller satisfying the matching conditions. The proposed genetic algorithm ...
Kakavand, Mohsen;Mustapha, Norwati;Mustapha, Aida;Abdullah, Mohd Taufik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3884-3910
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2016
Intrusion Detection System (IDS) in general considers a big amount of data that are highly redundant and irrelevant. This trait causes slow instruction, assessment procedures, high resource consumption and poor detection rate. Due to their expensive computational requirements during both training and detection, IDSs are mostly ineffective for real-time anomaly detection. This paper proposes a dimensionality reduction technique that is able to enhance the performance of IDSs up to constant time O(1) based on the Principle Component Analysis (PCA). Furthermore, the present study offers a feature selection approach for identifying major components in real time. The PCA algorithm transforms high-dimensional feature vectors into a low-dimensional feature space, which is used to determine the optimum volume of factors. The proposed approach was assessed using HTTP packet payload of ISCX 2012 IDS and DARPA 1999 dataset. The experimental outcome demonstrated that our proposed anomaly detection achieved promising results with 97% detection rate with 1.2% false positive rate for ISCX 2012 dataset and 100% detection rate with 0.06% false positive rate for DARPA 1999 dataset. Our proposed anomaly detection also achieved comparable performance in terms of computational complexity when compared to three state-of-the-art anomaly detection systems.
There have been dramatic technology changes in telecommunication sector during last two decades. New application services like the introduction of international mobile services, fiber optical home services and satellite personal services are expected to play a major role in the whole field of telecommunication services. In the users' viewpoint, the proper selection and the efficient application of the specific telecommunication service among the various alternatives at hand are recognized as principle means for ensuring the whole business competitiveness. Despite the definite need for the telecommunication service selection strategies, very few researches have been reported in this field. In this paper, attempts are made to identify the companies' decision factors considered in selecting the telecommunication services, to draw the strategic dimensions and categorize each company with respect to the identified dimensions, and to finally find the characteristics of each strategic group in selecting the telecommunication service.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.3
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pp.51-61
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2014
In this paper, we deal with developing a cost estimation relationships (CER) for Korean maneuverable weapons systems using historical production cost. To develop the CER, we collected the historical data of the production cost of four tanks and five armored vehicles. We also analyzed the Required Operational Capability (ROC) of the weapons systems and chose cost drivers that can compare operational capabilities of the weapons systems We used Forward selection, Backward selection, Stepwise Regression and $R^2$ selection as the cost drivers which have the greatest influence with the dependent variables. And we used Principle Component Regression, Robust Regression and Weighted Regression to deal with multicollinearity and outlier among the data to develop a more appropriate CER. As a result, we were able to develop a production cost CER for Korean maneuverable weapons systems that have the lowest cost errors. Thus, this research is meaningful in terms of developing a CER based on Korean original cost data without foreign data and these methods will contribute to developing a Korean cost analysis program in the future.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.14
no.6
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pp.752-766
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2008
For all the region is the basic unit of geographical learning and the grounds of human activities, regional learning can't possible be carried out at the class. Because there are very few regional learning materials that are applicable to class and can be expanded to geographical basic concept. This paper aims to regulate the construction principles of regional learning and select the contents of regional learning. Firstly, the six basic concepts of geographical education be made a selection of the construction principles of regional learning: human-environment, location, region, interaction, change, scale. And then, I suggest the upper five subject that be based on the results of systematical geography. Those are the necessity and method of regional apprehension, the physical environment and the regional human-life, the resource and industrial activities. the regional life-space's formation and change, and the changing world and region. And I propose the subdivided the mid and the lower subject that be reflected the learner's need and the social demand, and could be experienced the results of geography and the everyday life. For the best regional learning, these subjects can be combined one or more in various scale.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.25
no.2
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pp.538-551
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2013
The purpose of this study is to evaluate policy formation stage of Meister high schools. The study analyzed the differences in the recognition of teachers, students, parents, and vocational education specialists about policy evaluation for policy formation stage of Meister high schools. The conclusions based on the results of the study are as follows: First, in context area the recognition of students showed relatively low level. It reflects that the principle of democracy is needed to the policy formation stage of Meister high schools. The participation of stake holders in the policy formation stage is essential. Second, in input area teachers recognized that the financial resources were sufficient. Vocational education specialists recognized that human resources, such as excellent teachers and Meister teachers, needed to recruited adequately. Third, many policies and institutions need to be established for Meister high schools. The Meister high schools should be selected based on the principle of equity. In the selection process vocational education specialists should be included for the principle of professionalism.
The purpose of this paper is to analysis the basic network problem which can be applied to the mathematically gifted students in elementary school. Mainly, we discuss didactic transpositions of the double counting principle, the game of sprouts, Eulerian graph problem, and the minimum connector problem. Here the double counting principle is related to the handshaking lemma; in any graph, the sum of all the vertex-degree is equal to the number of edges. The selection of these subjects are based on the viewpoint; to familiar to graph theory, to raise algorithmic thinking, to apply to the real-world problem. The theoretical background of didactic transpositions of these subjects are based on the Polya's mathematical heuristics and Lakatos's philosophy of mathematics; quasi-empirical, proofs and refutations as a logic of mathematical discovery.
The efficiency and reliability of the dual-buck inverter (DBI) were greatly improved by eliminating the shoot-through problem and optimally designing the freewheeling diode. The traditional DBI suffers from large harmonic components with low output voltage and large capacity output filter inductor. To overcome the aforementioned disadvantages, a modified DBI (MBDI) was proposed by adopting a quasi-resonant link and pulse density modulation (PDM). This paper first introduces the working principle of the MBDI and PDM, and then the selection principle of system parameters is presented. Finally, a mathematical model of the MBDIis built, and an experiment prototype is set up. Simulation and experimental results verify the correctness of the theoretical analysis and the feasibility of the scheme.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.559-570
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2008
This paper proposes an improved particle swarm optimization named PSO with Controllable Random Exploration Velocity (PSO-CREV) behaving an additional exploration behavior. Different from other improvements on PSO, the updating principle of PSO-CREV is constructed in terms of stochastic approximation diagram. Hence a stochastic velocity independent on cognitive and social components of PSO can be added to the updating principle, so that particles have strong exploration ability than those of conventional PSO. The conditions and main behaviors of PSO-CREV are described. Two properties in terms of "divergence before convergence" and "controllable exploration behavior" are presented, which promote the performance of PSO-CREV. An experimental method based on a complex test function is proposed by which the proper parameters of PSO-CREV used in practice are figured out, which guarantees the high exploration ability, as well as the convergence rate is concerned. The benchmarks and applications on FCRNN training verify the improvements brought by PSO-CREV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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