I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
15
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
201
9
,
pp
.
4
35
~
4
42
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
5
.i
1
.
pp4
35
-
4
42
435
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
i
j
e
e
c
s
Op
t
i
m
i
si
n
g
t
h
e
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
o
f
a
R
B
FN
n
e
t
w
o
r
k
f
o
r
a
t
e
a
c
h
i
n
g
l
e
a
r
n
i
n
g
p
a
r
a
d
i
g
m
P
am
e
l
a
C
h
au
d
h
u
r
y,
H
r
u
d
aya
K
u
m
ar
Tr
i
p
ath
y
S
c
hoo
l
o
f
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
K
a
l
i
ng
a
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
I
ndus
t
r
i
a
l
T
e
c
hno
l
ogy
(
K
I
I
T
)
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
I
ndi
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
S
e
p
1
2
,
2
018
R
e
v
i
s
e
d
N
o
v
17
,
2018
A
c
c
e
pt
e
d
F
e
b
28
,
201
9
A
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
s
t
ude
n
t
s
ha
s
be
e
n
a
c
o
n
c
e
r
n
w
o
r
l
dw
i
d
e
.
D
e
s
pi
t
e
e
f
f
o
r
t
s
m
a
de
by
e
duc
a
t
i
o
na
l
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
ns
t
h
e
r
e
ha
s
b
e
e
n
a
r
i
s
e
i
n
po
o
r
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
.
I
n
o
ur
r
e
s
e
a
r
c
h
s
t
udy
w
e
ha
v
e
pr
o
po
s
e
d
a
m
o
de
l
t
o
pr
e
-
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
s
t
ude
nt
s
us
i
ng
a
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
unc
t
i
o
n
ne
t
w
o
r
k
(
R
B
F
N
)
us
i
ng
pr
i
m
a
r
y
da
t
a
.
T
he
pr
o
po
s
e
d
m
o
de
l
ha
s
be
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
by
us
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
l
i
k
e
di
f
f
e
r
e
nt
i
a
l
e
v
o
l
ut
i
o
n
(
D
E
)
a
n
d
t
e
a
c
hi
ng
l
e
a
r
n
i
ng
ba
s
e
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
(
T
L
B
O
)
.
T
h
i
s
m
o
de
l
c
a
n
be
u
s
e
d
by
a
c
a
de
m
i
c
i
ns
t
i
t
u
t
i
o
ns
t
o
i
de
nt
i
f
y
t
he
a
c
a
de
m
i
c
a
l
l
y
w
e
a
ke
r
s
t
ude
nt
s
a
nd
t
a
ke
pr
e
v
e
n
t
i
v
e
s
t
e
ps
t
o
r
e
du
c
e
t
he
num
b
e
r
o
f
a
c
a
de
m
i
c
f
a
i
l
ur
e
s
.
Ke
y
w
or
ds
:
A
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
DE
RB
F
N
T
L
B
O
C
opy
r
i
gh
t
©
201
9
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
P
a
m
e
l
a
C
ha
ud
hu
r
y
,
S
c
h
o
o
l
of
Co
m
put
e
r
E
ngi
n
e
e
ri
n
g
,
K
IIT
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
h
ub
a
n
e
s
w
a
r,
O
di
s
h
a
,
I
n
di
a
.
E
m
a
i
l
:
pa
m
e
l
a
.
c
h
a
ud
hu
r
y
@
gm
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
D
a
t
a
m
i
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
ha
v
e
b
e
e
n
us
e
d
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
of
e
du
c
a
t
i
o
n
s
i
n
c
e
s
e
v
e
r
a
l
y
e
a
r
s
.
E
duc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
m
i
n
i
ng
ha
s
b
e
e
n
us
e
d
t
o
do
s
e
v
e
r
a
l
t
a
s
ks
l
i
ke
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
,
c
u
rri
c
ul
u
m
de
s
i
g
ni
n
g
,
s
t
ude
nt
m
o
de
l
i
ng
b
a
s
e
d
o
n
b
e
ha
v
i
o
r
,
a
na
l
y
z
i
n
g
t
h
e
l
e
a
rni
n
g
p
a
t
t
e
rn
s
o
f
s
t
ude
n
t
s
a
n
d
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
i
n
g
t
h
e
a
c
a
de
m
i
c
da
t
a
s
e
t
s
t
o
di
s
c
ov
e
r
pa
t
t
e
rn
s
i
n
t
h
e
da
t
a
[
1
,
2]
.
A
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
i
s
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
g
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
o
f
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
.
It
i
n
v
o
l
ve
s
a
n
a
l
y
z
i
n
g
s
t
ude
n
t
s
’
a
c
a
de
m
i
c
,
n
o
n
-
a
c
a
de
m
i
c
da
t
a
a
n
d
us
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
p
r
e
di
c
t
i
o
n
m
o
d
e
l
s
o
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
t
o
pr
e
-
de
t
e
r
m
i
n
e
h
o
w
a
pa
r
t
i
c
ul
a
r
s
t
u
de
nt
m
i
g
h
t
pe
r
f
o
r
m
i
n
t
h
e
upc
o
m
i
n
g
e
xa
m
i
n
a
t
i
o
n
[3
,
4]
.
A
c
c
ur
a
t
e
de
t
e
r
m
i
n
a
t
i
o
n
o
f
a
c
a
de
m
i
c
r
e
s
ul
t
s
w
o
ul
d
e
na
b
l
e
t
h
e
s
t
a
ke
h
o
l
de
r
s
t
o
t
a
ke
a
pp
r
o
p
r
i
a
t
e
m
e
a
s
u
r
e
a
n
d
r
e
duc
e
a
c
a
de
m
i
c
f
a
i
l
u
r
e
s
.
S
e
v
e
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
ha
v
e
b
e
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
t
o
p
r
e
di
c
t
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
s
t
ude
n
t
s
.
T
h
e
s
t
ude
nt
s
’
da
t
a
us
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
c
o
n
s
i
s
t
e
d
o
f
di
ff
e
r
e
n
t
t
y
pe
s
of
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
.
A
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
h
a
s
b
e
e
n
do
n
e
us
i
n
g
pa
s
t
CG
P
A
of
s
t
ude
n
t
s
[5].
S
o
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
ha
v
e
us
e
d
ps
y
c
h
o
m
e
t
r
i
c
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
of
s
t
ude
n
t
s
fo
r
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
t
h
e
s
t
ud
e
n
t
g
ra
de
s
[6].
In
-
de
pt
h
a
na
l
y
s
i
s
h
a
s
b
e
e
n
do
n
e
us
i
n
g
a
c
a
de
m
i
c
a
n
d
de
m
o
gra
p
hi
c
a
t
t
ri
b
ut
e
s
l
i
ke
s
oc
i
a
l
b
a
c
kgr
o
u
n
d
,
f
a
m
i
l
y
s
uppo
r
t
e
t
c
.
[7
,
8].
A
t
t
r
i
b
ut
e
s
l
i
ke
i
n
t
e
rn
e
t
a
c
c
e
s
s
pa
t
t
e
rn
s
h
a
v
e
a
p
r
o
fo
un
d
i
m
p
a
c
t
o
n
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
c
a
n
b
e
us
e
d
f
o
r
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n/
p
r
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
[9
,
10].
R
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
h
a
v
e
us
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
o
r
e
m
o
ve
i
rr
e
l
e
v
a
n
t
s
t
ude
n
t
s
’
a
t
t
ri
b
ut
e
s
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t
[
11
-
13]
.
A
l
g
o
r
i
t
hm
s
l
i
ke
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
ga
i
n
,
c
o
rr
e
l
a
t
i
o
n
b
a
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
r
e
l
i
e
f
b
a
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
r
e
us
e
d
t
o
i
de
nt
i
f
y
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
s
e
t
o
f
fe
a
t
ur
e
s
o
f
s
t
ud
e
nt
s
’
d
a
t
a
s
e
t
s
.
D
i
f
fe
r
e
nt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
a
r
e
u
s
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
f
o
r
ge
n
e
ra
t
i
n
g
t
h
e
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
de
t
e
r
m
i
na
t
i
o
n
m
o
de
l
.
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
l
go
ri
t
hm
ha
s
b
e
e
n
us
e
d
f
o
r
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
[14
].
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
15
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
201
9
:
4
3
5
-
4
42
436
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
,
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
nd
na
ï
v
e
B
a
y
e
s
i
a
n
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
a
r
e
t
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
i
n
t
hi
s
do
m
a
i
n
a
n
d
ha
v
e
b
e
e
n
us
e
d
by
s
e
v
e
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
[1
5
-
17]
.
T
h
e
p
r
o
b
l
e
m
w
i
t
h
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
de
t
e
r
m
i
n
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
i
s
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
a)
A
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
de
t
e
r
m
i
n
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
w
e
r
e
b
ui
l
t
us
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
w
h
i
c
h
di
d
n
o
t
gi
v
e
v
e
r
y
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
p
r
e
-
de
t
e
rm
i
ni
n
g
a
c
a
de
m
i
c
r
e
s
ul
t
s
o
f
s
t
ude
nt
s
.
b)
T
h
e
da
t
a
s
e
t
s
of
s
t
ude
n
t
s
us
e
d
i
n
d
i
f
fe
r
e
nt
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
ks
of
t
e
n
c
o
n
s
i
s
t
e
d
o
f
s
t
ude
n
t
a
t
t
ri
b
ut
e
s
r
a
ndo
m
l
y
w
i
t
h
o
ut
m
uc
h
a
na
l
y
s
i
s
.
c)
M
a
n
y
of
t
h
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
of
s
t
ude
n
t
s
’
d
a
t
a
s
e
t
w
e
r
e
of
t
e
n
no
n
num
e
r
i
c
i
n
na
t
u
r
e
.
M
o
s
t
da
t
a
m
i
n
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
c
a
nn
o
t
w
o
r
k
o
n
n
o
n
num
e
r
i
c
d
a
t
a
a
n
d
h
e
n
c
e
t
h
e
s
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
w
e
r
e
n
o
t
c
o
n
s
i
de
r
e
d
f
o
r
s
t
u
de
nt
gra
de
p
r
e
di
c
t
i
o
n.
In
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
k
w
e
h
a
v
e
pr
o
po
s
e
d
a
m
o
d
e
l
t
ha
t
a
i
m
s
t
o
h
a
n
d
l
e
t
h
e
a
b
ov
e
s
h
o
r
t
c
o
m
i
n
gs
.
W
e
h
a
v
e
us
e
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
o
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
fo
r
t
hi
s
s
ud
y
w
a
s
de
c
i
de
d
a
f
t
e
r
a
n
i
n
de
pt
h
a
na
l
y
s
i
s
o
n
t
h
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
of
t
h
e
s
t
ude
nt
d
a
t
a
s
e
t
.
T
h
e
n
o
n
num
e
r
i
c
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
w
e
r
e
c
o
n
v
e
r
t
e
d
i
nt
o
a
f
o
r
m
s
o
t
h
a
t
i
t
c
o
ul
d
b
e
us
e
d
i
n
d
a
t
a
m
i
ni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
w
i
t
h
o
ut
l
o
o
s
i
n
g
v
a
l
u
a
b
l
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
c
o
n
t
a
i
n
e
d
i
n
t
h
e
m
.
T
h
e
p
a
pe
r
i
s
o
r
g
a
n
i
s
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
S
e
c
t
i
on
2
de
s
c
ri
b
e
s
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d
us
e
d
t
o
o
b
t
a
i
n
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
o
de
l
.
S
e
c
t
i
o
n
3
di
s
c
us
s
e
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
b
t
a
i
n
e
d
a
n
d
i
t
s
i
m
pl
i
c
a
t
i
o
n.
S
e
c
t
i
o
n
4
c
o
n
c
l
ude
s
t
h
e
pa
pe
r
.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
2.
1
.
D
at
a
C
o
l
l
e
c
t
i
o
n
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
o
f
t
h
e
s
t
udy
c
o
n
s
i
s
t
e
d
of
c
o
l
l
e
c
t
i
n
g
r
e
a
l
s
t
ud
e
n
t
s
’
d
a
t
a
f
r
o
m
e
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
s
t
ude
nt
s
o
f
B
i
j
u
P
a
t
na
i
k
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
a
n
d
K
IIT
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
.
A
l
o
t
of
d
e
l
i
b
e
r
a
t
i
o
n
w
a
s
do
n
e
a
s
t
o
w
h
a
t
s
h
o
ul
d
b
e
t
h
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
of
s
t
ude
n
t
d
a
t
a
s
e
t
i
n
c
o
r
po
ra
t
e
d
f
o
r
t
h
e
s
t
u
dy
.
D
e
t
a
i
l
e
d
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
r
e
v
i
e
w
w
a
s
a
l
s
o
do
n
e
t
o
f
i
n
d
o
ut
s
t
ude
nt
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
us
e
d
fo
r
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
pr
e
di
c
t
i
o
n.
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
w
e
r
e
us
e
d
t
o
f
i
n
d
o
ut
t
h
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
nt
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
[18]
.
A
de
t
a
i
l
e
d
di
s
c
us
s
i
o
n
w
a
s
h
e
l
d
w
i
t
h
t
h
e
pa
r
e
n
t
s
,
p
r
o
f
e
s
s
o
r
s
,
pl
a
c
e
m
e
nt
off
i
c
e
r
s
a
n
d
s
t
ude
n
t
s
.
F
i
n
a
l
l
y
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
w
e
r
e
i
nc
l
ude
d
i
n
t
h
e
s
t
udy
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1.
T
a
b
l
e
1
.
T
h
e
A
t
t
r
i
b
ut
e
s
o
f
t
h
e
S
t
ude
n
t
D
a
t
a
s
e
t
S
t
u
d
e
n
t
A
t
t
ri
b
u
t
e
s
In
t
e
r
n
a
l
G
ra
d
e
A
t
t
e
n
d
a
n
c
e
P
e
rc
e
n
t
a
g
e
In
t
e
r
n
e
t
U
s
a
g
e
H
o
u
r
s
(
w
e
e
k
l
y
)
S
t
u
d
y
p
a
t
t
e
r
n
:
D
a
i
l
y
o
r
B
e
f
o
re
e
x
a
m
o
n
l
y
a
p
p
r
o
a
c
h
P
re
v
i
o
u
s
b
a
c
k
l
o
g
s
(i
n
a
n
y
s
e
m
e
s
t
e
r)
P
a
rt
i
c
i
p
a
t
i
o
n
i
n
e
x
t
ra
c
u
rri
c
u
l
a
r
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
D
i
v
i
s
i
o
n
s
e
c
u
re
d
i
n
S
e
c
o
n
d
a
ry
D
i
v
i
s
i
o
n
s
e
c
u
re
d
i
n
h
i
g
h
e
r
s
e
c
o
n
d
a
ry
F
i
n
a
n
c
i
a
l
/
f
a
m
i
l
y
o
r
h
e
a
l
t
h
i
s
s
u
e
s
a
ffe
c
t
i
n
g
s
t
u
d
i
e
s
P
a
s
t
s
e
m
e
s
t
e
r
CG
P
A
T
h
e
da
t
a
w
a
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
209
s
t
ude
n
t
s
o
f
B
i
j
u
P
a
t
na
i
k
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
a
n
d
K
II
T
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
.
O
ut
o
f
t
h
e
209
s
t
u
de
nt
s
que
s
t
i
o
nna
i
r
e
o
n
l
y
9
w
e
r
e
i
n
c
o
m
pl
e
t
e
a
nd
20
0
w
e
r
e
i
n
c
l
u
de
d
i
n
t
h
e
s
t
udy
.
2.
2
.
C
o
n
v
e
r
s
i
o
n
o
f
N
o
n
N
u
m
e
r
i
c
A
ttr
i
b
u
te
s
I
n
to
D
u
mmy
V
ar
i
ab
l
e
s
S
i
n
c
e
m
o
s
t
a
t
t
ri
b
ut
e
s
w
e
r
e
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
(
n
o
n
n
u
m
e
ri
c
)
i
n
na
t
ur
e
t
h
e
r
e
w
a
s
a
n
e
e
d
t
o
c
o
n
v
e
r
t
t
h
e
d
a
t
a
a
t
t
ri
b
ut
e
s
i
nt
o
a
fo
r
m
a
t
s
o
t
ha
t
i
t
c
o
ul
d
be
us
e
d
a
s
a
n
i
n
p
ut
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
.
W
h
i
l
e
s
o
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
i
g
n
o
r
e
t
h
e
n
o
n
n
um
e
ri
c
v
a
ri
a
b
l
e
s
o
t
h
e
r
s
s
u
b
s
t
i
t
ut
e
t
h
e
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
v
a
l
ue
s
w
i
t
h
num
b
e
r
s
.
F
o
r
e
xa
m
p
l
e
t
h
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
‘P
a
rt
i
c
i
p
a
t
i
o
n
i
n
e
xt
r
a
c
urri
c
ul
a
r
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
’
c
a
n
ha
v
e
t
w
o
v
a
l
ue
s
:
‘f
r
e
que
nt
l
y
’
o
r
‘ra
r
e
l
y
’.
S
o
t
h
e
v
a
l
ue
f
r
e
que
nt
l
y
c
o
ul
d
b
e
s
ub
s
t
i
t
ut
e
d
w
i
t
h
1
a
nd
t
h
e
v
a
l
ue
r
a
r
e
l
y
c
o
ul
d
b
e
s
u
b
s
t
i
t
ut
e
d
w
i
t
h
v
a
l
ue
2.
H
ow
e
ve
r
t
hi
s
a
pp
r
o
a
c
h
c
o
ul
d
b
i
a
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
w
a
r
ds
v
a
l
ue
s
‘f
r
e
que
nt
l
y
’
s
i
n
c
e
i
t
ha
s
a
hi
g
h
e
r
v
a
l
ue
s
ubs
t
i
t
ut
e
d
n
u
m
e
ri
c
a
l
l
y
t
h
a
n
t
h
e
v
a
l
ue
‘ra
e
l
y
’.
T
h
i
s
a
pp
r
o
a
c
h
o
f
t
e
n
m
a
ke
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
b
i
a
s
e
d
t
o
w
a
r
ds
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
v
a
l
ue
s
a
n
d
r
e
duc
e
s
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
.
W
e
us
e
d
t
h
e
c
o
n
c
e
pt
of
dum
m
y
v
a
r
i
a
b
l
e
s
[19]
w
h
i
c
h
c
o
n
v
e
r
t
s
c
a
t
e
go
ri
c
a
l
a
t
t
ri
b
ut
e
s
i
nt
o
a
f
o
r
m
a
t
s
ui
t
a
b
l
e
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
w
i
t
h
o
ut
i
n
t
r
o
duc
i
n
g
b
i
a
s
.
T
a
b
l
e
2
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
s
h
o
w
a
c
a
t
e
g
o
r
i
c
a
l
a
t
t
ri
b
ut
e
c
a
n
b
e
h
a
ndl
e
d
by
i
n
t
r
o
duc
i
n
g
du
m
m
y
v
a
r
i
a
b
l
e
s
f
o
r
e
a
c
h
a
t
t
r
i
b
ut
e
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
O
pt
i
m
i
s
i
ng
t
h
e
par
am
e
t
e
r
s
o
f
a
R
B
F
N
n
e
t
w
or
k
f
or
a
t
e
ac
h
i
n
g
l
e
ar
ni
n
g
p
ar
adi
gm
(
P
am
e
l
a
C
haudhur
y
)
437
T
a
b
l
e
2
.
S
h
o
w
i
n
g
I
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
o
f
D
um
m
y
V
a
r
i
a
b
l
e
s
O
ri
g
i
n
a
l
D
a
t
a
s
e
t
A
t
t
r
i
b
u
t
e
:
P
a
rt
i
c
i
p
a
t
i
o
n
i
n
e
x
t
ra
c
u
rri
c
u
l
a
r
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
Co
n
v
e
rt
e
d
c
a
t
e
g
o
ri
c
a
l
a
t
t
ri
b
u
t
e
:
P
a
rt
i
c
i
p
a
t
i
o
n
i
n
e
x
t
ra
c
u
rri
c
u
l
a
r
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
fre
q
u
e
n
t
l
y
/
ra
re
l
y
A
t
t
ri
b
u
t
e
:
S
t
u
d
y
P
a
t
t
e
rn
A
t
t
ri
b
u
t
e
:
F
re
q
u
e
n
t
l
y
A
t
t
ri
b
u
t
e
:
Ra
r
e
l
y
F
re
q
u
e
n
t
l
y
1
0
Ra
re
l
y
0
1
Ra
re
l
y
0
1
F
re
q
u
e
n
t
l
y
0
1
T
h
e
T
a
b
l
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
i
nt
r
o
duc
t
i
o
n
o
f
dum
m
y
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
:
‘P
a
r
t
i
c
i
pa
t
i
o
n
i
n
e
xt
ra
c
urri
c
ul
a
r
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
F
r
e
que
nt
l
y
’
a
n
d
‘P
a
r
t
i
c
i
pa
t
i
o
n
i
n
e
xt
ra
c
u
rr
i
c
ul
a
r
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
:
R
a
r
e
l
y
’.
F
o
r
e
a
c
h
a
t
t
ri
b
ut
e
v
a
l
ue
a
0
o
r
1
i
s
a
s
s
i
g
n
e
d.
H
e
n
c
e
f
o
r
e
a
c
h
d
a
t
a
i
n
s
t
a
n
c
e
0
o
r
1
v
a
l
ue
w
i
l
l
b
e
a
dde
d
f
o
r
e
a
c
h
du
m
m
y
a
t
t
ri
b
ut
e
a
dde
d.
T
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
dum
m
y
a
t
t
ri
b
ut
e
s
w
i
l
l
de
pe
nd
upo
n
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
v
a
l
ue
s
a
c
a
t
e
go
ri
c
a
l
a
t
t
ri
b
ut
e
w
o
ul
d
h
a
v
e
.
F
o
r
e
xa
m
p
l
e
t
h
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
t
udy
pa
t
t
e
rn
ha
s
t
w
o
v
a
l
ue
s
:
‘da
i
l
y
’
a
n
d
‘b
e
fo
r
e
e
xa
m
’.
H
e
n
c
e
t
w
o
dum
m
y
a
t
t
ri
b
ut
e
s
a
r
e
i
n
t
r
o
duc
e
d
r
e
pl
a
c
i
ng
t
h
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
t
udy
pa
t
t
e
rn.
2.
3
.
R
B
F
as
a
C
l
as
s
i
f
i
e
r
R
a
di
a
l
B
a
s
i
s
F
u
n
c
t
i
o
n
a
r
e
a
c
l
a
s
s
o
f
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
B
r
oo
m
h
e
a
d
a
n
d
L
o
w
e
[20]
a
n
d
a
r
e
n
o
w
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
l
y
us
e
d
by
di
ff
e
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
s
a
n
i
m
pr
o
v
e
d
a
l
t
e
rn
a
t
i
v
e
t
o
m
u
l
t
i
l
a
y
e
r
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
.
T
h
e
s
t
ruc
t
u
r
e
o
f
RB
F
N
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
a
n
i
n
pu
t
l
a
y
e
r
,
a
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
a
nd
a
n
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
h
e
i
nput
l
a
y
e
r
c
o
n
s
i
s
t
s
of
s
o
ur
c
e
n
o
de
s
t
o
f
e
e
d
t
h
e
n
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
n
pu
t
v
e
c
t
o
r
.
T
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
a
r
e
r
e
s
po
n
s
i
b
l
e
fo
r
a
ppl
y
i
n
g
a
l
i
n
e
a
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
n
i
n
p
ut
d
a
t
a
us
i
ng
r
a
di
a
l
f
u
n
c
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
w
h
i
c
h
i
m
p
l
e
m
e
n
t
s
l
i
n
e
a
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
n
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
o
ut
put
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
o
f
RB
F
N
i
s
di
s
pl
a
y
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
1
.
F
i
gu
r
e
1
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
o
f
RB
F
N
E
a
c
h
o
f
t
h
e
n
e
u
r
o
n
s
o
f
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
i
s
us
e
d
t
o
ke
e
p
t
h
e
c
e
n
t
e
r
s
f
o
r
t
h
e
R
B
F
N
a
n
d
a
ppl
i
e
s
t
h
e
ra
di
a
l
b
a
s
i
s
f
u
n
c
t
i
o
n
o
n
t
h
e
c
e
n
t
e
r
a
n
d
t
h
e
i
n
pu
t
d
a
t
a
.
W
e
ha
v
e
us
e
d
t
h
e
G
a
us
s
i
a
n
f
un
c
t
i
o
n
a
s
t
h
e
r
a
di
a
l
b
a
s
i
s
f
un
c
t
i
o
n.
T
h
e
w
i
dt
h
o
f
t
h
e
be
l
l
c
ur
v
e
of
t
h
e
G
a
u
s
s
i
a
n
f
un
c
t
i
o
n
i
s
de
t
e
r
m
i
n
e
d
by
t
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
c
a
l
l
e
d
s
p
r
e
a
d
.
H
e
n
c
e
t
h
e
o
ut
put
o
f
t
h
e
i
t
h
h
i
dde
n
n
e
u
r
o
n
w
i
t
h
c
e
n
t
e
r
∅
a
nd
s
p
r
e
a
d
µ
i
.
∅
(
)
=
(
‖
−
‖
2
2
2
)
(1)
T
h
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
h
e
s
a
m
e
n
u
m
b
e
r
o
f
un
i
t
s
a
s
t
he
n
u
m
b
e
r
o
f
c
l
a
s
s
e
s
.
W
e
h
a
v
e
di
v
i
de
d
t
h
e
o
ut
put
c
l
a
s
s
i
nt
o
t
hr
e
e
c
a
t
e
go
r
i
e
s
o
f
s
t
ude
n
t
s
’
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
po
o
r
,
a
v
e
ra
ge
a
n
d
o
ut
s
t
a
ndi
n
g
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
t
h
e
r
e
a
r
e
t
hr
e
e
u
n
i
t
s
i
n
t
h
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
o
f
t
h
e
R
BF
N
.
T
h
e
s
e
o
ut
put
u
ni
t
s
a
r
e
c
a
l
l
e
d
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
s
a
n
d
a
r
e
m
u
l
t
i
pl
i
e
d
w
i
t
h
t
h
e
w
e
i
g
ht
o
f
t
h
e
l
i
n
ks
f
r
o
m
t
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
t
o
t
h
e
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
a
s
s
h
o
w
n
i
n
(2)
.
=
0
+
∑
(
−
‖
−
µ
‖
2
2
2
)
=
1
(2)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
15
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
201
9
:
4
3
5
-
4
42
438
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
R
B
F
N
h
i
g
h
l
y
de
pe
n
ds
upo
n
t
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
c
e
n
t
e
r
a
nd
s
pr
e
a
d
o
f
e
a
c
h
n
e
u
r
o
n
i
n
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
.
T
h
e
b
e
s
t
pe
r
fo
r
m
a
n
c
e
w
o
ul
d
be
o
b
t
a
i
n
e
d
i
f
e
ve
r
y
i
n
s
t
a
n
c
e
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
c
o
ul
d
b
e
us
e
d
a
s
a
c
e
n
t
e
r
a
n
d
t
h
e
s
pr
e
a
d
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
E
uc
l
i
de
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
f
r
o
m
c
e
n
t
e
r
t
o
e
xa
m
pl
e
s
i
n
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
.
A
s
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
h
uge
i
t
i
s
n
o
t
po
s
s
i
b
l
e
t
o
us
e
a
l
l
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
s
c
e
n
t
e
r
s
,
h
e
n
c
e
a
l
i
m
i
t
e
d
a
m
o
u
n
t
o
f
s
e
l
e
c
t
e
d
i
n
s
t
a
n
c
e
s
a
r
e
us
e
d
f
o
r
h
i
d
de
n
n
e
u
r
o
n
s
.
T
h
e
m
o
s
t
na
ï
v
e
w
a
y
of
us
i
n
g
a
R
B
F
N
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
t
o
ra
n
do
m
l
y
s
e
l
e
c
t
s
o
m
e
c
e
n
t
e
r
s
a
n
d
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
s
p
r
e
a
d,
h
o
w
e
ve
r
t
hi
s
m
e
t
h
o
d
g
i
v
e
s
v
a
r
y
i
n
g
l
e
v
e
l
s
of
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
w
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
t
h
e
c
e
n
t
e
r
s
a
n
d
s
p
r
e
a
ds
us
i
n
g
t
h
e
e
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
.
2.
4
.
O
p
ti
m
i
z
ati
o
n
A
l
go
r
i
th
m
s
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
s
a
r
e
us
e
d
f
o
r
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
be
s
t
e
l
e
m
e
n
t
b
a
s
e
d
o
n
s
o
m
e
c
r
i
t
e
ri
o
n
f
r
o
m
a
s
e
t
of
v
a
r
i
e
t
y
of
e
l
e
m
e
n
t
s
a
v
a
i
l
a
b
l
e
.
O
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
a
r
e
a
b
l
e
t
o
pr
o
duc
e
t
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
.
M
a
n
y
of
t
h
e
s
e
e
vo
l
ut
i
o
na
r
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
i
n
s
p
i
r
e
d
f
r
o
m
b
i
o
l
o
gi
c
a
l
p
r
o
c
e
s
s
e
s
l
i
ke
r
e
p
r
o
duc
t
i
o
n,
m
u
t
a
t
i
o
n
e
t
c
[21].
W
e
ha
v
e
us
e
d
t
h
e
T
e
a
c
hi
n
g
L
e
a
rn
i
ng
b
a
s
e
d
O
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
(T
L
B
O
)
a
n
d
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
e
vo
l
ut
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
o
pt
i
m
i
z
i
ng
t
h
e
c
e
n
t
e
r
a
n
d
s
p
r
e
a
d
o
f
o
ur
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
R
B
F
N
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
T
L
B
O
:
T
h
e
T
L
B
O
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
p
r
o
po
s
e
d
by
R
a
o
a
n
d
V
a
k
ha
r
i
a
[2
2].
It
i
s
b
a
s
e
d
o
n
h
o
w
a
s
t
ude
n
t
i
m
p
r
o
v
e
s
h
i
s
/
h
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
.
T
h
e
s
t
ude
n
t
n
o
t
o
n
l
y
l
e
a
rn
s
f
r
o
m
t
h
e
t
e
a
c
h
e
r
b
ut
a
l
s
o
f
r
o
m
h
i
s
c
l
a
s
s
m
a
t
e
s
a
n
d
t
h
i
s
e
na
b
l
e
s
t
o
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
ov
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
s
t
ude
nt
s
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
.
T
L
B
O
s
i
m
ul
a
t
e
s
t
h
i
s
b
e
h
a
v
i
o
r
o
f
t
e
a
c
h
e
r
s
a
n
d
l
e
a
rn
e
r
s
i
n
s
i
de
a
c
l
a
s
s
r
o
o
m
.
T
he
a
l
go
r
i
t
h
m
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
w
o
ph
a
s
e
s
:
t
h
e
t
e
a
c
hi
n
g
pha
s
e
a
n
d
t
h
e
l
e
a
rn
e
r
p
ha
s
e
.
T
h
e
g
r
o
up
o
f
s
t
ude
nt
s
i
n
s
i
de
t
h
e
c
l
a
s
s
r
o
o
m
a
r
e
c
a
l
l
e
d
t
h
e
po
pul
a
t
i
o
n
,
r
e
s
ul
t
i
s
t
h
e
ob
j
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n,
t
h
e
t
e
a
c
h
e
r
i
s
t
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n,
di
f
f
e
r
e
nt
s
ub
j
e
c
t
s
a
r
e
t
h
e
de
s
i
gn
v
a
r
i
a
b
l
e
.
T
h
e
de
s
i
gn
v
a
r
i
a
b
l
e
s
a
r
e
t
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
o
f
t
h
e
obj
e
c
t
i
v
e
f
un
c
t
i
o
n
w
h
i
c
h
ha
s
t
o
be
o
pt
i
m
i
z
e
d.
T
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
i
s
t
h
e
b
e
s
t
v
a
l
ue
of
t
h
e
obj
e
c
t
i
v
e
f
un
c
t
i
o
n
.
I
n
T
L
B
O
t
h
e
ob
j
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n
i
s
t
a
ke
n
a
s
t
h
e
e
rr
o
r
v
a
l
ue
b
e
t
w
e
e
n
0
a
nd
1
a
n
d
h
e
n
c
e
t
h
e
e
ff
o
r
t
i
s
t
o
r
e
duc
e
o
r
m
i
ni
m
i
z
e
t
h
e
o
b
j
e
c
t
i
ve
f
u
n
c
t
i
o
n
.
T
F
=
round
(
1
+
rand
(
0,
1
)
)
(3)
Y
i
,
t
+
1
=
Y
i
,
t
+
r
and
(
0,
1)
∗
(
Y
ea
ch
er
-
T
F
*
Y
m
ea
n
)
(4)
W
h
e
r
e
,
T
F
i
s
t
e
a
c
h
i
ng
f
un
c
t
i
o
n
w
i
t
h
a
v
a
l
ue
e
i
t
h
e
r
1
o
r
2
a
n
d
i
s
r
a
ndo
m
l
y
s
e
l
e
c
t
e
d
by
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
a
nd
Y
m
ean
i
s
t
h
e
m
e
a
n
v
a
l
ue
a
t
t
r
i
b
ut
e
w
i
s
e
.
T
h
e
fo
l
l
ow
i
n
g
i
s
t
h
e
a
l
go
ri
t
hm
f
o
r
t
e
a
c
hi
n
g
l
e
a
rn
i
ng
b
a
s
e
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n.
A
l
go
r
i
t
hm
:
T
e
a
c
hi
ng
L
e
a
r
ni
ng
B
a
s
e
d
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
1.
G
e
ne
r
a
t
e
a
n
i
ni
t
i
a
l
po
pu
l
a
t
i
o
n
r
a
ndo
m
l
y
.
(
Y
i
,
I
=
1
,
2.
.
.
N
)
2.
E
v
a
l
ua
t
e
t
he
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
unc
t
i
o
n
f
o
r
e
a
c
h
m
e
m
be
r
3.
U
nt
i
l
l
t
h
e
t
e
r
m
i
na
t
i
o
n
c
r
i
t
e
r
i
o
n
i
s
no
t
m
e
t
3
.
1
.
F
i
n
d
t
he
b
e
s
t
t
e
a
c
he
r
3
.
2
.
Y
n
e
w,
i
=
D
i
f
f
e
r
e
nc
e
_
M
e
a
n
3
.
3
.
C
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
unc
t
i
o
n
f
o
r
Y
n
e
w,
i
3
.
4
.
i
f
F
(
Y
n
e
w,
i
)
>
F
(
Y
i
)
t
he
n
3
.
5
.
Y
i
=
Y
n
e
w,
i
3
.
6
.
F
o
r
i
=
1
t
o
N
do
3
.
7
S
e
l
e
c
t
t
w
o
s
t
u
de
n
t
s
Y
j
a
nd
Y
k
r
a
ndo
m
l
y
3
.
8
i
f
F
(
Y
j
)
>
F
(
Y
k
)
t
he
n
O
b
t
a
i
n
ne
w
s
o
l
u
t
i
o
n
Y
n
e
w,
i
us
i
ng
E
q.
5
e
l
s
e
O
b
t
a
i
n
ne
w
s
o
l
u
t
i
o
n
Y
n
e
w,
i
us
i
ng
E
q.
6
3
.
9
.
C
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
unc
t
i
o
n
f
o
r
Y
n
e
w,
i
3
.
10
i
f
F
(
Y
n
e
w,
i
)
>
F
(
Y
i
)
t
he
n
3.
3
.
5
.
1
.
Y
i
=
Y
n
e
w,
i
4.
f
i
nd
t
he
be
s
t
v
a
l
u
e
F
o
r
m
i
n
i
m
i
z
a
t
i
o
n
s
:
If
f
(Y
i
,
t
)
i
s
l
e
s
s
t
ha
n
f
(Y
j
,
t
)
Y
i,
t
+
1
=
Y
i,
t
+
rand
(
0,
1
)
∗
(
Y
i,
t
–
Y
j
,
t
)
(
5)
If
f
(Y
j
,
t
)
i
s
l
e
s
s
t
ha
n
f
(Y
i
,
t
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
O
pt
i
m
i
s
i
ng
t
h
e
par
am
e
t
e
r
s
o
f
a
R
B
F
N
n
e
t
w
or
k
f
or
a
t
e
ac
h
i
n
g
l
e
ar
ni
n
g
p
ar
adi
gm
(
P
am
e
l
a
C
haudhur
y
)
439
X
i
,
t
+
1
=
Y
i
,
t
+
r
and
(
0,
1)
∗
(
Y
j
,
t
–
X
i
,
t
)
(6)
D
E
:
W
e
ha
v
e
a
l
s
o
us
e
d
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
e
v
o
l
ut
i
o
n
w
h
i
c
h
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
f
a
m
o
us
di
f
fe
r
e
nt
i
a
l
e
vo
l
ut
i
o
n
a
r
y
a
l
go
r
i
t
h
m
s
p
r
o
po
s
e
d
by
S
t
o
r
n
a
nd
P
ri
c
e
[23].
T
h
e
a
l
go
ri
t
hm
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
m
ut
a
t
i
o
n
,
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
a
n
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
s
t
e
ps
w
hi
c
h
c
o
n
t
i
n
ue
t
i
l
l
t
h
e
t
e
rm
i
na
t
i
o
n
c
ri
t
e
r
i
a
a
r
e
m
e
t
.
T
h
e
D
E
a
l
go
r
i
t
h
m
i
s
a
s
f
o
l
l
ow
s
:
A
l
go
r
i
t
hm
:
D
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
E
v
o
l
ut
i
o
n
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
1.
S
e
t
t
he
g
e
ne
r
a
t
i
o
n
num
be
r
G
=
0
S
e
l
e
c
t
a
r
a
ndo
m
v
a
l
ue
f
r
o
m
t
he
da
t
a
s
e
t
2.
w
hi
l
e
(
e
n
d
c
r
i
t
e
r
i
o
n
i
s
no
t
m
e
t
)
do
2.
1.
M
u
t
a
t
i
o
n
2
.
1
.
1
.
s
e
l
e
c
t
t
h
r
e
e
r
a
n
do
m
i
nd
i
c
e
s
s
1
,
s
2
,
s
3
2
.
1
.
2
.
c
a
l
c
ul
a
t
e
v
i
,
G
+
1
=
x
s
1
,
G
+
F
(
x
s
2
,
G
–
x
s
3
,
G
)
2.
2.
R
e
c
o
m
b
i
n
at
i
o
n
2
.
2
.
1
.
f
o
r
e
v
e
r
y
a
t
t
r
i
b
ut
e
i
n
da
t
a
s
e
t
2
.
2
.
2
.
i
f
C
R
i
s
b
e
t
t
e
r
t
h
a
n
o
r
e
qua
l
t
o
r
a
ndo
m
p
r
o
ba
bi
l
i
t
y
o
r
i
n
d
e
x
=
=
r
a
ndo
m
i
nt
e
g
e
r
w
i
t
h
r
a
ng
e
D
2
.
2
.
3
.
t
he
n
a
s
s
i
g
n
t
ha
t
a
t
t
r
i
but
e
o
f
v
t
o
u
2
.
2
.
4
.
i
f
C
R
be
t
t
e
r
t
ha
n
r
a
ndo
m
p
r
o
ba
b
i
l
i
t
y
a
nd
i
n
de
x
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
o
r
a
ndo
m
i
n
t
e
g
e
r
w
i
t
h
r
a
ng
e
D
2
.
2
.
5
.
t
he
n
a
s
s
i
g
n
t
ha
t
a
t
t
r
i
but
e
o
f
x
t
o
u
2.
3.
S
e
l
e
c
t
i
o
n
2
.
3
.
1
.
c
r
e
a
t
e
a
c
o
py
o
f
i
nput
m
a
t
r
i
x
,
m
a
t
1,
a
n
d
r
e
p
l
a
c
e
t
he
x
v
a
l
ue
w
i
t
h
v
2
.
3
.
2
.
i
f
a
c
c
ur
a
c
y
of
m
a
t
1
i
s
g
r
e
a
t
e
r
t
ha
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
o
r
i
g
i
na
l
m
a
t
r
i
x
2
.
3
.
3
.
r
e
t
ur
n
m
a
t
1
2
.
3
.
4
.
e
l
s
e
2
.
3
.
5
.
r
e
t
ur
n
o
r
i
g
i
na
l
m
a
t
r
i
x
T
h
e
o
ut
put
o
f
m
ut
a
t
i
o
n
go
e
s
a
s
a
i
nput
t
o
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
r
e
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
.
I
n
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
r
e
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n,
a
v
a
l
ue
u
i
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
h
e
l
p
o
f
t
h
e
m
a
i
n
i
n
p
ut
(x)
a
n
d
t
h
e
m
u
t
a
t
e
d
o
ut
put
(v
)[24].
T
h
i
s
p
r
o
c
e
s
s
us
e
s
r
a
n
do
m
c
o
m
pa
ri
s
o
n
s
t
o
ge
n
e
ra
t
e
t
h
e
v
a
l
u
e
o
f
u,
w
h
i
c
h
i
s
e
i
t
h
e
r
a
pa
rt
o
f
x
o
r
v
i
i
.
e
.
t
h
e
a
t
t
ri
b
ut
e
o
f
t
h
e
o
ut
pu
t
i
s
e
i
t
h
e
r
t
ha
t
o
f
x
o
r
o
f
v
.
T
h
e
o
ut
put
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
b
y
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
:
(
+
1
)
=
{
(
+
1
)
(
≤
)
(
=
(
)
)
(
+
1
)
(
>
)
(
≠
(
)
)
(7)
i
s
t
he
c
r
o
ss
ove
r
c
on
st
a
n
t
[
25]
.
I
f
t
he
c
hi
l
d
i
n
st
a
n
c
e
c
r
e
a
t
e
d
o
r
t
he
t
r
i
a
l
ve
c
t
o
r
h
a
s
h
i
ghe
r
f
i
t
ne
ss
f
un
c
t
i
on
t
h
a
n
t
he
pa
r
e
n
t
w
i
l
l
b
e
r
e
p
l
a
c
e
d
.
F
i
g
u
r
e
2
.
O
u
r
a
pp
r
o
a
c
h
f
o
r
de
v
e
l
o
pi
n
g
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
15
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
201
9
:
4
3
5
-
4
42
440
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
o
de
l
w
a
s
c
r
e
a
t
e
d
by
e
v
a
l
ua
t
i
ng
a
n
d
s
e
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
a
m
o
n
gs
t
t
h
e
t
hr
e
e
m
o
de
l
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2
.
T
h
e
R
B
F
N
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
on
m
o
de
l
o
pt
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
T
L
B
O
h
a
d
t
h
e
b
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
.
S
i
n
c
e
R
BF
n
e
t
w
o
r
k
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
s
t
w
h
e
n
o
pt
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
T
L
B
O
,
h
e
n
c
e
i
t
i
s
us
e
d
fo
r
i
de
n
t
i
f
y
i
n
g
t
h
e
s
t
ude
nt
s
w
h
o
m
i
g
ht
f
a
i
l
i
n
t
h
e
upc
o
m
i
n
g
e
xa
m
i
na
t
i
o
n.
A
c
c
ur
a
t
e
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
o
ul
d
e
n
a
b
l
e
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
s
a
n
d
s
t
u
de
nt
s
t
o
t
a
ke
m
e
a
s
ur
e
s
a
n
d
r
e
m
e
di
a
l
s
t
e
p
s
l
i
ke
b
r
i
dge
c
l
a
s
s
e
s
,
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
s
t
u
dy
h
o
ur
s
e
t
c
.
T
h
i
s
m
i
g
h
t
h
e
l
p
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
num
b
e
r
o
f
a
c
a
de
m
i
c
f
a
i
l
u
r
e
s
a
n
d
i
m
p
r
o
v
e
s
t
h
e
e
duc
a
t
i
o
na
l
s
y
s
t
e
m
.
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
T
h
i
s
s
e
c
t
i
o
n
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
xpe
ri
m
e
n
t
a
l
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
w
o
r
k
a
nd
c
o
m
pa
r
e
s
i
t
w
i
t
h
t
h
e
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
a
pp
r
o
a
c
h
us
e
d
s
o
f
a
r
.
T
h
e
da
t
a
c
o
n
s
i
s
t
e
d
o
f
10
a
t
t
ri
b
ut
e
s
of
s
t
ude
n
t
s
e
a
c
h
a
n
d
a
f
t
e
r
t
h
e
c
o
n
v
e
r
t
i
n
g
t
h
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
i
n
t
o
dum
m
i
e
s
t
h
e
r
e
w
e
r
e
a
t
o
t
a
l
of
26
a
t
t
ri
b
ut
e
s
.
W
e
h
a
v
e
us
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
u
r
a
c
y
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
e
xpe
r
i
m
e
n
t
s
ha
v
e
b
e
e
n
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
3.
F
i
g
u
r
e
3
.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
o
f
t
h
e
o
pt
i
m
i
s
e
d
m
o
de
l
f
o
r
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
de
t
e
rm
i
na
t
i
o
n
v
s
t
h
e
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
a
pp
r
o
a
c
h
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
c
l
e
a
rl
y
i
n
di
c
a
t
e
t
ha
t
R
B
F
N
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
b
ui
l
t
t
hr
o
ug
h
o
u
r
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
t
t
e
r
t
h
e
t
ra
di
t
i
o
n
a
l
a
pp
r
o
a
c
h.
T
h
e
e
xi
s
t
i
ng
m
o
de
l
s
of
de
t
e
r
m
i
ni
n
g
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
s
t
ude
nt
s
do
n
o
t
us
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
t
o
f
i
n
e
t
u
n
e
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
I
n
o
ur
a
pp
r
o
a
c
h
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
w
e
r
e
us
e
d
w
i
t
h
R
B
F
N
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
O
u
r
p
r
o
po
s
e
d
m
o
d
e
l
us
e
s
t
w
o
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
t
o
f
i
n
d
t
h
e
b
e
s
t
s
e
t
of
c
e
n
t
e
r
s
a
n
d
s
p
r
e
a
d
f
o
r
t
h
e
R
B
F
N
.
T
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
i
s
h
i
g
h
e
s
t
w
h
e
n
i
t
i
s
o
pt
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
t
e
a
c
h
i
ng
l
e
a
rn
i
ng
b
a
s
e
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
W
e
a
l
s
o
e
v
a
l
ua
t
e
d
t
h
e
m
o
de
l
w
i
t
h
t
h
e
R
oo
t
m
e
a
n
s
qua
r
e
e
rr
o
r
s
f
o
r
e
a
c
h
m
o
de
l
a
n
d
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3
.
T
a
b
l
e
3
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
T
hr
e
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
M
o
de
l
s
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
m
o
d
e
l
u
s
e
d
:
RM
S
E
RBF
N
w
i
t
h
o
u
t
o
p
t
i
m
i
s
a
t
i
o
n
0
.
2
8
2
1
RBF
N
o
p
t
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
T
L
BO
0
.
2
3
1
9
RBF
N
o
p
t
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
D
E
0
.
2
3
8
2
T
h
e
e
rr
o
r
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
us
i
n
g
R
B
F
N
us
i
n
g
T
L
B
O
w
a
s
l
e
a
s
t
w
h
e
n
o
pt
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
T
L
B
O
.
D
i
ff
e
r
e
n
t
s
e
t
of
e
xpe
r
i
m
e
nt
s
w
e
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
w
i
t
h
20,
40
,
60,
80
a
n
d
100
i
t
e
ra
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
.
B
o
t
h
T
L
B
O
a
n
d
D
E
pe
r
f
o
r
m
t
he
be
s
t
w
i
t
h
a
r
o
un
d
40
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
4.
T
h
e
R
B
F
N
m
o
de
l
o
pt
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
T
L
B
O
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
s
t
w
i
t
h
40
i
t
e
ra
t
i
o
n
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
a
l
l
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
.
T
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
a
s
i
g
n
i
f
i
c
a
nt
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
i
n
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
de
t
e
rm
i
na
t
i
o
n
us
i
n
g
o
ur
a
p
p
r
o
a
c
h
o
f
o
pt
i
m
i
z
i
n
g
t
h
e
R
B
F
N
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
a
ppr
o
a
c
h
e
s
us
e
d
by
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
H
e
n
c
e
,
t
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
c
a
n
b
e
us
e
d
by
a
c
a
de
m
i
c
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
s
t
o
m
a
ke
a
c
c
u
r
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
a
b
o
ut
t
h
e
s
t
ude
nt
s
t
ha
t
m
i
g
ht
u
nde
r
pe
r
f
o
r
m
i
n
e
xa
m
i
na
t
i
o
n
s
a
n
d
a
l
s
o
gi
v
e
s
t
h
e
m
t
i
m
e
t
o
t
a
ke
a
pp
r
o
pri
a
t
e
r
e
m
e
di
a
l
s
t
e
ps
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
O
pt
i
m
i
s
i
ng
t
h
e
par
am
e
t
e
r
s
o
f
a
R
B
F
N
n
e
t
w
or
k
f
or
a
t
e
ac
h
i
n
g
l
e
ar
ni
n
g
p
ar
adi
gm
(
P
am
e
l
a
C
haudhur
y
)
441
F
i
g
u
r
e
4
.
D
e
pi
c
t
s
A
c
c
u
r
a
c
y
%
v
s
N
o
of
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
4.
C
O
N
C
L
U
S
IO
N
S
T
h
i
s
pa
pe
r
f
o
c
us
e
s
o
n
b
ui
l
di
n
g
a
n
a
c
c
u
r
a
t
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
f
o
r
de
t
e
r
m
i
ni
n
g
t
h
e
s
t
ude
n
t
s
’
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
a
t
e
a
c
hi
n
g
l
e
a
rni
n
g
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
l
i
ke
a
c
l
a
s
s
roo
m
.
T
h
e
s
t
udy
w
a
s
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
p
ri
m
a
r
y
da
t
a
.
S
e
l
e
c
t
e
d
s
t
ude
n
t
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
w
e
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
a
n
d
us
e
d
w
i
t
h
a
R
B
F
N
m
o
de
l
.
O
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
w
e
r
e
us
e
d
fo
r
s
e
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
c
e
n
t
e
r
a
nd
s
p
r
e
a
d
o
f
R
B
F
N
m
o
de
l
.
O
ur
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
s
of
t
h
e
R
B
F
N
o
pt
i
m
i
z
e
d
w
i
t
h
T
L
B
O
a
n
d
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
o
t
h
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
m
o
de
l
w
h
e
n
us
e
d
by
a
c
a
de
m
i
c
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
s
c
a
n
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
t
e
a
c
hi
n
g
l
e
a
rn
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
.
It
h
e
l
ps
a
c
a
de
m
i
c
i
ns
t
i
t
u
t
i
o
n
s
t
o
t
a
ke
r
e
m
e
di
a
l
s
t
e
ps
i
n
a
dv
a
n
c
e
fo
r
s
t
ude
nt
s
,
w
h
o
a
r
e
i
n
di
c
a
t
e
d
by
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
a
s
po
t
e
n
t
i
a
l
c
a
n
d
i
d
a
t
e
s
f
o
r
a
c
a
de
m
i
c
f
a
i
l
u
r
e
s
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
C
.
R
o
m
e
r
o
a
nd
S
.
V
e
nt
ur
a
,
“
E
duc
a
t
i
o
na
l
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
:
a
r
e
v
i
e
w
o
f
t
he
s
t
a
t
e
o
f
a
r
t
”
,
I
E
E
E
t
r
a
ns
a
c
t
i
o
ns
o
n
s
y
s
t
e
m
s
,
m
a
n
a
nd
C
y
be
r
ne
t
i
c
s
–
P
a
r
t
C
:
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
R
e
v
i
e
w
s
,
v
o
l
.
4
0
(
6)
,
pp.
6
01
-
618
,
2010
.
[
2]
Y
u
Z
hi
k
e
,
“
A
N
e
w
B
P
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
A
l
g
o
r
i
t
hm
a
nd
I
t
s
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
i
n
E
ng
l
i
s
h
E
duc
a
t
i
o
n
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n”
,
T
E
L
E
K
O
M
N
I
K
A
,
V
o
l
.
11
,
N
o
.
11
,
p
p.
64
41
~
644
6,
N
o
v
e
m
be
r
2013
.
[
3]
A
.
P
.
A
y
a
l
a
,
“
E
duc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
M
i
ni
ng
:
a
s
ur
v
e
y
a
nd
a
da
t
a
m
i
ni
ng
ba
s
e
d
a
n
a
l
y
s
i
s
o
f
r
e
c
e
nt
w
o
r
ks
”
,
E
xpe
r
t
S
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
v
o
l
.
41
,
no
.
4,
pp
.
143
2
-
146
,
2014
.
[
4]
C
.
E
v
a
ndr
o
e
t
.
a
l
.
,
“
E
v
a
l
ua
t
i
ng
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
e
duc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
m
i
n
i
ng
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
e
a
r
l
y
pr
e
di
c
t
i
o
n
o
f
s
t
ud
e
n
t
s
'
a
c
a
de
m
i
c
f
a
i
l
ur
e
i
n
i
nt
r
o
duc
t
o
r
y
pr
og
r
a
m
m
i
ng
c
o
ur
s
e
s
”
,
C
o
m
put
e
r
s
i
n
H
um
a
n
B
e
ha
v
i
o
r
,
v
o
l
.
73
,
pp.
24
7
-
256,
2
017
.
[
5]
N
a
t
e
k
,
M
.
Z
w
i
l
l
i
ng
,
“
S
t
ud
e
nt
da
t
a
m
i
n
i
ng
s
o
l
ut
i
o
n
–
kno
w
l
e
dg
e
m
a
na
g
e
m
e
nt
s
y
s
t
e
m
r
e
l
a
t
e
d
t
o
hi
g
he
r
e
duc
a
t
i
o
n
i
ns
t
i
t
u
t
i
o
ns
”
,
E
x
pe
r
t
s
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
v
o
l
.
41
(
14
)
,
pp
.
6400
–
6407
,
201
4.
[
6]
G
.
G
r
a
y
,
e
t
.
a
l
.
,
“
A
n
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
t
o
pr
e
di
c
t
l
e
a
r
ne
r
pr
o
g
r
e
s
s
i
o
n
i
n
t
e
r
t
i
a
r
y
e
duc
a
t
i
o
n”
,
A
d
v
a
nc
e
C
o
m
put
i
ng
C
o
nf
e
r
e
nc
e
(
I
A
C
C
)
,
I
E
E
E
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
,
pp
.
5
49
-
554,
2
014
.
[
7]
P
.
C
o
r
t
e
z
,
a
nd
A
.
S
i
l
v
a
,
“
U
s
i
ng
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
t
o
P
r
e
di
c
t
S
e
c
o
nda
r
y
S
c
hoo
l
S
t
ude
n
t
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
”
,
i
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
5t
h
F
U
t
ur
e
B
U
s
i
n
e
s
s
T
E
C
hno
l
o
gy
C
o
nf
e
r
e
nc
e
(
F
U
B
U
T
E
C
2
008
)
,
pp.
5
-
12
,
2008
.
[
8]
B
.
K
.
B
ha
r
a
dw
a
j
a
nd
S
.
P
a
l
,
‘
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
:
A
pr
e
di
c
t
i
o
n
f
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
m
p
r
o
v
e
m
e
nt
us
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n’
,
i
n
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
n
a
l
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
u
r
i
t
y
,
v
o
l
.
9
,
(
4
)
,
p
p.
13
6
-
140,
2
011
.
[
9]
P
a
ul
A
.
K
i
r
s
c
hne
r
,
A
r
y
n
C
.
K
a
r
pi
ns
k
i
,
“
F
a
c
e
bo
o
k®
a
nd
a
c
a
de
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
”
,
C
o
m
put
e
r
s
i
n
H
um
a
n
B
e
ha
v
i
o
r
,
V
o
l
.
2
6
(
6)
,
pp.
1
237
-
124
5,
20
10.
[
10]
P
.
C
ha
ud
hur
y
&
H
.
K
.
T
r
i
pa
t
hy
,
“
A
S
t
udy
o
n
i
m
pa
c
t
o
f
s
m
a
r
t
pho
ne
a
d
di
c
t
i
o
n
o
n
a
c
a
d
e
m
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
”
,
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
u
r
na
l
o
f
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
&
T
e
c
hno
l
o
gy
,
V
o
l
7,
J
u
ne
20
18,
pp
.
50
-
53
.
[
11]
M
.
Z
a
f
f
a
r
,
e
t
.
a
l
.
,
"
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
na
l
y
s
i
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
f
o
r
e
duc
a
t
i
o
na
l
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
,
"
I
E
E
E
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
B
i
g
D
a
t
a
a
nd
A
na
l
y
t
i
c
s
(
I
C
B
D
A
)
,
K
uc
hi
ng
,
pp
.
7
-
12
,
2017
.
[
12]
A
.
A
c
ha
r
y
a
a
nd
D
.
S
i
n
ha
,
“
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
M
e
t
ho
ds
i
n
E
duc
a
t
i
o
na
l
D
a
t
a
M
i
ni
ng
”
,
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
na
l
o
f
C
o
m
put
e
r
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
(
0975
–
88
87
)
V
o
l
.
1
03
(
2
)
,
O
c
t
o
be
r
2
014
.
[
13]
Y
ua
n
-
D
o
ng
L
a
n,
“
A
H
y
br
i
d
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
M
u
t
ua
l
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
nd
G
e
n
e
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
”
,
I
nd
o
ne
s
i
a
n
J
o
ur
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
a
nd
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
V
o
l
.
7
,
N
o
.
1,
J
ul
y
2017
,
pp
.
2
14
–
225
.
[
14]
A
.
R
a
he
e
l
a
e
t
.
a
l
.
,
“
P
r
e
d
i
c
t
i
ng
S
t
ud
e
nt
A
c
a
de
m
i
c
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
t
D
e
g
r
e
e
L
e
v
e
l
:
A
C
a
s
e
S
t
udy
”
,
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
na
l
o
f
I
nt
e
l
l
i
g
e
n
t
S
y
s
t
e
m
s
a
n
d
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
.
V
o
l
.
7
.
pp
.
4
9
-
61,
2014
.
[
15]
P
.
C
ha
u
dhu
r
y
,
e
t
al
.
,
“
E
nh
a
nc
i
ng
t
he
c
a
p
a
bi
l
i
t
i
e
s
o
f
s
t
ud
e
n
t
r
e
s
u
l
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
”
,
i
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
t
he
S
e
c
o
nd
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
nd
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
T
e
c
h
no
l
o
gy
f
o
r
C
o
m
pe
t
i
t
i
v
e
S
t
r
a
t
e
g
i
e
s
(
I
C
T
C
S
‘
16
)
,
U
da
i
p
ur
,
I
ndi
a
,
A
C
M
,
N
e
w
Y
o
r
k
,
N
Y
,
U
S
A
,
A
r
t
i
c
l
e
91,
0
4
–
05
M
a
r
c
h,
6p
p.
[
16]
P
.
G
u
l
e
r
i
a
a
nd
M
.
S
o
o
d,
“
C
l
a
s
s
i
f
y
i
ng
E
duc
a
t
i
o
na
l
D
a
t
a
U
s
i
ng
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
hi
n
e
s
:
A
S
upe
r
v
i
s
e
d
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
T
e
c
hni
q
ue
”
,
I
ndi
a
n
J
o
ur
na
l
o
f
S
c
i
e
nc
e
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
vo
l
.
9(
3
4
)
,
pp
.
1
-
5
,
2016
.
[
17]
M
.
M
a
y
i
l
v
a
g
a
na
n,
a
n
d
D
.
K
a
l
pa
n
a
de
v
i
,
“
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
ng
t
he
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
s
t
ud
e
n
t
s
a
c
a
de
m
i
c
e
nv
i
r
o
nm
e
n
t
”
,
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
a
nd
N
e
t
w
o
r
k
T
e
c
hno
l
o
g
i
e
s
(
I
C
C
N
T
)
,
I
E
E
E
,
pp
.
11
3
–
1
18,
2
014
.
[
18]
P
.
C
ha
udhu
r
y
&
H
.
K
.
,
“
A
n
E
m
pi
r
i
c
a
l
S
t
udy
o
n
A
t
t
r
i
but
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
S
t
ude
nt
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
M
o
de
l
’
i
n
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
u
r
na
l
o
f
l
e
a
r
ni
ng
T
e
c
hno
l
o
gy
,
I
nde
r
s
c
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
12
(
3)
,
p
p.
24
1
-
252,
2
017
.
[
19]
D
a
v
i
d
S
.
S
a
l
ke
v
e
r
,
“
T
he
u
s
e
o
f
dum
m
y
v
a
r
i
a
b
l
e
s
t
o
c
o
m
put
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
,
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
e
r
r
o
r
s
,
a
nd
c
o
nf
i
de
nc
e
i
nt
e
r
v
a
l
s
”
,
J
o
ur
n
a
l
o
f
E
c
o
n
o
m
e
t
r
i
c
s
,
V
o
l
.
4
(
4)
,
pp
.
393
-
397
,
197
6.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
15
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
201
9
:
4
3
5
-
4
42
442
[
20]
D
.
S
.
B
r
o
o
m
he
a
d
a
nd
D
.
L
o
w
e
,
“
R
a
di
a
l
ba
s
i
s
f
unc
t
i
o
ns
,
m
u
l
t
i
-
v
a
r
i
a
b
l
e
f
unc
t
i
o
na
l
i
n
t
e
r
p
o
l
a
t
i
o
n
a
nd
a
d
a
p
t
i
v
e
ne
t
w
o
r
k
s
.
”
,
R
oy
a
l
S
i
g
na
l
s
&
R
a
da
r
E
s
t
a
b
l
i
s
hm
e
nt
M
e
m
o
r
a
nd
um
4
1
48,
19
88.
[
21]
J
i
a
nf
e
ng
Q
i
u
,
J
i
w
e
n
W
a
ng
,
D
a
n
Y
a
ng
,
J
ua
n
X
i
e
“
A
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
I
m
pr
o
v
e
d
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
B
e
e
C
o
l
o
ny
A
l
go
r
i
t
hm
s
B
a
s
e
d
o
n
D
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
E
v
o
l
ut
i
o
n”
,
I
ndo
ne
s
i
a
n
J
o
ur
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
a
nd
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
,
V
o
l
11,
N
o
10:
O
c
t
o
be
r
2013
.
[
22]
R
.
V
.
R
a
o
,
e
t
.
a
l
.
,
“
T
e
a
c
hi
ng
–
l
e
a
r
n
i
ng
-
ba
s
e
d
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n:
A
nove
l
m
e
t
ho
d
f
o
r
c
o
ns
t
r
a
i
ne
d
m
e
c
ha
ni
c
a
l
de
s
i
g
n
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
bl
e
m
s
”
,
C
o
m
put
e
r
-
A
i
de
d
D
e
s
i
g
n,
V
o
l
.
43
(
3
)
,
pp
.
3
03
-
315,
2
011
.
[
23]
R
.
S
t
r
o
n
a
nd
K
.
P
r
i
c
e
,
“
D
i
f
f
e
r
e
nt
i
a
l
E
v
o
l
ut
i
o
n
—
A
S
i
m
p
l
e
a
nd
E
f
f
i
c
i
e
nt
A
da
p
t
i
v
e
S
c
he
m
e
f
o
r
G
l
o
ba
l
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
v
e
r
C
o
nt
i
nuo
us
S
p
a
c
e
s
”
,
T
e
c
hni
c
a
l
R
e
po
r
t
T
R
-
05
-
012:
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
I
ns
t
i
t
ut
e
,
B
e
r
ke
l
y
,
22,
1
995
.
[
24]
L
i
u,
J
.
,
L
a
m
pi
ne
n,
J
.
,
“
A
D
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
l
E
v
o
l
ut
i
o
n
B
a
s
e
d
I
nc
r
e
m
e
nt
a
l
T
r
a
i
n
i
ng
M
e
t
ho
d
f
o
r
R
B
F
N
e
t
w
o
r
ks
”
,
I
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
G
E
C
C
O
200
5,
pp
.
881
-
8
88.
[
25]
D
a
s
,
S
.
,
S
ug
a
n
t
h
a
n,
P
.
N
.
,
“
D
i
f
f
e
r
e
nt
i
a
l
e
v
o
l
ut
i
o
n:
A
s
ur
v
e
y
of
t
he
s
t
a
t
e
-
of
-
t
he
-
a
r
t
,
”
I
E
E
E
T
r
a
ns
a
c
t
i
o
ns
o
n
E
v
o
l
ut
i
o
na
r
y
C
o
m
put
a
t
i
o
n,
2011
,
v
o
l
.
15
,
N
o
.
1
,
pp
.
4
-
31.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
P
a
m
e
l
a
C
h
a
udh
ur
y
i
s
a
n
A
s
s
i
s
a
nt
P
r
o
f
e
s
s
o
r
i
n
t
he
de
p
a
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
t
S
i
l
i
c
o
n
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
T
e
c
hno
l
ogy
,
B
huba
ne
s
w
a
r
,
I
ndi
a
.
S
he
i
s
a
l
s
o
a
P
hD
s
c
ho
l
a
r
i
n
s
c
ho
o
l
of
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
K
I
I
T
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
huba
ne
s
w
a
r
,
I
ndi
a
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
u
de
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
,
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
ba
s
e
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
a
nd
e
duc
a
t
i
o
na
l
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
.
S
he
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
w
o
r
ki
ng
i
n
t
h
e
do
m
a
i
n
o
f
e
duc
a
t
i
o
na
l
d
a
t
a
m
i
n
i
ng
.
S
he
ha
s
m
a
ny
publ
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
a
nd
v
oi
c
e
ba
s
e
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
.
S
he
i
s
m
e
m
be
r
o
f
s
e
v
e
r
a
l
pr
o
f
e
s
s
i
o
na
l
bo
di
e
s
i
nc
l
ud
i
ng
I
E
E
E
D
r
.
H
r
uda
y
a
K
um
a
r
T
r
i
p
a
t
hy
pr
e
s
e
nt
l
y
w
o
r
ki
ng
a
s
A
s
s
o
c
i
a
t
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
a
t
S
c
ho
o
l
of
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
K
I
I
T
(
D
e
e
m
e
d
t
o
be
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
)
,
B
huba
n
e
s
w
a
r
,
I
ndi
a
.
H
e
ha
d
be
e
n
a
v
i
s
i
t
i
ng
f
a
c
ul
t
y
i
n
A
s
i
a
P
a
c
i
f
i
c
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
K
ua
l
a
L
um
pur
,
M
a
l
a
y
s
i
a
a
nd
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
U
t
a
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
,
S
i
nt
o
k
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
e
i
s
h
a
v
i
ng
18
y
e
a
r
s
o
f
t
e
a
c
h
i
ng
e
x
pe
r
i
e
nc
e
w
i
t
h
po
s
t
-
do
c
t
o
r
a
t
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
xp
e
r
i
e
nc
e
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
S
o
f
t
C
om
put
i
ng
,
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
,
S
pe
e
c
h
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
A
I
,
M
o
bi
l
e
R
o
bo
t
i
c
s
a
nd
B
i
g
D
a
t
a
A
na
l
y
s
i
s
.
R
e
c
e
i
v
e
d
m
a
ny
c
e
r
t
i
f
i
c
a
t
e
s
o
f
m
e
r
i
t
s
a
n
d
h
i
g
hl
y
a
ppl
a
ud
e
d
in
a
pr
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
pa
p
e
r
s
a
t
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
.
H
e
ha
s
publ
i
s
he
d
num
b
e
r
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
pa
p
e
r
s
i
n
r
e
put
e
d
i
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
&
na
t
i
o
na
l
r
e
f
e
r
e
e
d
j
o
ur
na
l
s
&
c
o
n
f
e
r
e
nc
e
s
.
H
e
i
s
a
s
e
n
i
o
r
m
e
m
be
r
o
f
I
E
E
E
,
l
i
f
e
m
e
m
b
e
r
o
f
C
S
I
&
ha
v
i
ng
m
e
m
be
r
s
hi
p
i
n
o
t
he
r
di
f
f
e
r
e
n
t
pr
o
f
e
s
s
i
o
na
l
bo
di
e
s
s
uc
h
a
s
I
E
T
,
I
A
C
S
I
T
,
I
A
E
N
G
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.