Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.226-230
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2001
오류 역전파 알고리즘을 영상 인식에 적용한 경우 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하여야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 수를 동적으로 설정하는 문제를 해결하기 위해 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘테이너 영상의 문자 및 숫자 인식 문제에 적용하여 기존의 오류 역전파 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 자가 생성 지도 학습알고리즘이 기존의 오류 역전과 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식에 적용할 수 있는 가능성도 제시하였다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.11
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pp.1857-1866
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1989
In this paper, an algorithm to update a codebook using a neural network in consecutive images, is proposed. With the Kohonen's self-organizing feature map, we adopt the iterative technique to update a centroid of each cluster instead of the unsupervised learning technique. Because the performance of this neural model is comparable to that of the LBG algorithm, it is possible to update the codebooks of consecutive frames sequentially in TV and to realize the hardwadre on the real-time implementation basis.
In this paper, a new algorithm is proposed that the template matching is used to devide SOFM (self-organizig feature map) for fast learning and to extract features for considering input data types. In order to verify the superoprity of the proposed algorithm, applied to the recognition of handwritten numerals. Templates of handwritten numerals are created by a line of external-contact.
The paper describes a new type of robot called "artificial liferobot" which is able to learn, make decisions, and behave by itself based on a brain-type computing technique called "artificial brain". The artificial liferobot has self-learning ability from the environment by the interactions between human being and it. The artificial brain makes the artificial liferobot to behave by itself with its intensions like living things as human being. We briefly introduce one attempt of our researches for developing cognitive and behavioral intelligent artificial liferobot in out laboratory. One of our purposes is the development of the artificial liferobot, which plays an Important role in taking care of elderly and infirm people in a rapidly aging society.
In this paper auto-tuning scheme of weight function in the neural networks has been suggested by immune algorithm for nonlinear process. A number of structures of the neural networks are considered as learning methods for control system. A general view is provided that they are the special cases of either the membership functions or the modification of network structure in the neural networks. On the other hand, since the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation. Also. It can provi..
As microcomputers have become widespread and the high speed solenoid valves have been developed, digitally controlled hydraulic systems are used in many applications. This study deals with position control of hydraulic cylinder operated by two port 3-way high speed solenoid valve using a self-learning strategy. This was done by developing a control algorithm for the microcomputer which always automatically adjust the length of control pulse to the optimum value in accordance with the error regardless of changes in the operating condition and physical differences between components. Tests carried out in the laboratory indicate that a positional accuracy could be improved.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1998.10a
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pp.54-59
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1998
In order to minimize straightness error of deflected shafts, a automatically bending process control system is designed, fabricated, and studied. The multi-step straightening process and the three-point bending process are developed for the geometric adaptive straightness control. Load-deflection relationship, on-line identification of variations of material properties, on-line springback prediction, and studied for the three-point bending processes. Selection of a loading point supporting condition are derved form fuzzy inference and fuzzy self-learning method in the multi-step straighternign process. Automatic straightening machine is fabricated by using the develped ideas. Validity of the proposed system si verified through experiments.
The fuzzy logic controller which can be applied to various industrial processes is quite often dependent on the heuristics of the experienced operator. The operator's knowledge is often uncertain. Therefore an incorrect control rule on the basis of the operator's information is a cause of bad performance of the system. This paper proposes a new self-learning fuzzy control method by the fuzzy system identification using the data pairs of input and output and arbitrary initial relation matrix. The position control of a DC servo motor model is simulated to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.419-422
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2000
본 논문에서는 길을 기반으로 하여 학습자 스스로 학습의 장면을 결정하고, 학습의 형태를 계획하여 학습을 주도적으로 이끌어 낼 수 있도록 하는 학습자 중심의 자기주도적 학습 환경을 선계 및 구현하였다. 학습 설계 대상은 학습자와 길 사이의 동적 상호작용을 통하여 지필 학습방법으로 학습하기 힘들었던 단원인 고등학교 공통수학의 삼각함수를 선택하였다. 학습자가 학습장면에서 직접 실행해 보고 도형을 이동시켜 변화하는 현상을 관찰하고 탐구함으로써 실시간으로 피드백이 가능하여 학습의 효과를 극대화하였으며 학습자에 대한 정보와 학습의 상태는 DB를 이용하여 관리하도록 하였고 형성평가와 총괄평가는 DB를 이용하도록 설계하였다.
This paper presents the principal features of the software modules developed to provide an interactive teaching/learning environment in Power Electronics that can be used by educators and students. The software modules utilize an object oriented programming LabVIEW that provides a highly flexible graphical user interface. The paper highlights the principal features the software components and illustrates a number of highly interactive graphical user interfaces of selected Power Electronics circuits and systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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