Ma, Zhengyu;Yan, Kedong;Kim, Kwangsoo;Ryoo, Hong Seo
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.4
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pp.75-84
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2014
In this paper, we dealt with feature selection problem of large-scale and high-dimensional biological data such as omics data. For this problem, most of the previous approaches used simple score function to reduce the number of original variables and selected features from the small number of remained variables. In the case of methods that do not rely on filtering techniques, they do not consider the interactions between the variables, or generate approximate solutions to the simplified problem. Unlike them, by combining set covering and clustering techniques, we developed a new method that could deal with total number of variables and consider the combinatorial effects of variables for selecting good features. To demonstrate the efficacy and effectiveness of the method, we downloaded gene expression datasets from TCGA (The Cancer Genome Atlas) and compared our method with other algorithms including WEKA embeded feature selection algorithms. In the experimental results, we showed that our method could select high quality features for constructing more accurate classifiers than other feature selection algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.180-187
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2002
The decoding method using covering polynomials is an extended form of error-trapping decoding, and is a simple and effective means to implement decoders for cyclic codes. Covering polynomials can be used for soft-decision decoding as well as for decoding beyond the bounded distance of the code. The implementation complexity is proportional to the number of covering polynomials employed. In this paper, the soft-decision decoding procedure using covering polynomials is described, and the procedure is applied to the [23,12] Golay code. A new set of covering polynomials is derived for the procedure, which is presented as a generalized closed-form solution. The set can be efficiently utilized for decoding a class of cyclic codes including the Golay code. Computer simulation of the described procedure is performed to show the trade-offs between the decoder performance and complexity. It is demonstrated that soft-decision decoding of the Golay code using the derived set of covering polynomials has less than 0.2dB deviation from the optimal performance of maximum-likelihood decoding, with a reduced complexity when compared to the Chase Algorithm 2 combined with hard-decision decoding that has nearly identical performance.
Let G be a simple graph with vertex set V(G) and edge set E(G). A subset S of E(G) is called an edge cover of G if the subgraph induced by S is a spanning subgraph of G. The maximum number of edge covers which form a partition of E(G) is called edge covering chromatic number of G, denoted by X'c(G). It is known that for any graph G with minimum degree ${\delta},\;{\delta}-1{\le}X'c(G){\le}{\delta}$. If $X'c(G) ={\delta}$, then G is called a graph of CI class, otherwise G is called a graph of CII class. It is easy to prove that the problem of deciding whether a given graph is of CI class or CII class is NP-complete. In this paper, we consider the classification of nearly bipartite graph and give some sufficient conditions for a nearly bipartite graph to be of CI class.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.10
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pp.13-21
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2014
The set covering problem (SCP) is one of representative combinatorial optimization problems, which is defined as the problem of covering the m-rows by a subset of the n-columns at minimal cost. This paper proposes a method utilizing Integer Programming-based Local Search (IPbLS) to solve the set covering problem. IPbLS is a kind of local search technique in which the current solution is improved by searching neighborhood solutions. Integer programming is used to generate neighborhood solution in IPbLS. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested on OR-Library test instances. The experimental results showed that IPbLS could search for the best known solutions in all the test instances. Especially, I confirmed that IPbLS could search for better solutions than the best known solutions in four test instances.
A pebbling step on a graph consists of removing two pebbles from one vertex and placing one pebble on an adjacent vertex. The covering cover pebbling number of a graph is the smallest number of pebbles, such that, however the pebbles are initially placed on the vertices of the graph, after a sequence of pebbling moves, the set of vertices with pebbles forms a covering of G. In this paper we find the covering cover pebbling number of n-cube and diameter two graphs. Finally we give an upperbound for the covering cover pebbling number of graphs of diameter d.
We define the centered-net covering and the centered-net parking measure and then show that the regular sets induced by the two centered measures are equal for $C{\frac}{\delta}{R}$ almost everywhere.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.30
no.1
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pp.48-69
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2004
An optimal allocation model for SAM-X by using a set covering model is suggested. This allocation model considers to guarantee the maximum security of vital areas from the attack of enemy aircraft(s) and missiles. In order to formulate this model, we applied the concept of parallel structure reliability to set covering model. This model gives both direction of the primary target line and location of the facility. When applied this model to the real situation, the solution of this model can be used to the references of decision making for the optimal military facility allocation.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.04a
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pp.401-405
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2004
Column subtraction, originally proposed by Harche and Thompson(]994), is an exact method for solving large set covering, packing and partitioning problems. Since the constraint set of ship scheduling problem(SSP) have a special structure, most instances of SSP can be solved by LP relaxation. This paper aims at applying the column subtraction method to solve SSP which can not be solved by LP relaxation. For remained instances of unsolvable ones, we subtract columns from the finale simplex table to get another integer solution in an iterative manner. Computational results having up to 10,000 0-1 variables show better performance of the column subtraction method solving the remained instances of SSP than complex branch-and-bound algorithm by LINDO.
Column subtraction, originally proposed by Harche and Thompson(1994), is an exact method for solving large set covering, packing and partitioning problems. Since the constraint set of ship scheduling problem(SSP) have a special structure, most instances of SSP can be solved by LP relaxation This paper aim, at applying the column subtraction method to solve SSP which am not be solved by LP relaxation For remained instances of unsolvable ones, we subtract columns from the finale simplex table to get another integer solution in an iterative manner. Computational results having up to 10,000 0-1 variables show better performance of the column subtraction method solving the remained instances of SSP than complex branch and-bound algorithm by LINDO.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.4
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pp.299-302
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2002
Error detection and correction using CRC and the general class of cyclic codes is an important part of designing reliable data transmission schemes. The decoding method for cyclic codes using covering patterns is easily-implementable, and its complexity de-pends on the number of covering patterns employed. Determination of the minimal set of covering patterns for a given code is an open problem. In this paper, an efficient search method for constructing minimal sets of covering patterns is proposed and compared with several existing search methods. The result is applicable to various codes of practical interest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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