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
.
1
6
,
N
o
.
2
,
N
o
v
e
m
b
e
r
201
9
,
pp.
7
52
~
75
8
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
6
.i
2
.
pp7
52
-
75
8
752
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
A
c
o
m
p
a
r
a
t
i
v
e
st
u
d
y
o
n
d
i
m
e
n
si
o
n
a
l
i
t
y
r
e
d
u
c
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
p
r
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
p
o
n
e
n
t
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
k
-
m
e
a
n
s c
l
u
st
e
r
i
n
g
N
o
r
s
ye
l
a
M
u
h
amm
ad
N
oo
r
M
ath
i
v
an
an
1
,
N
o
r
A
z
u
r
a
M
d
.
G
h
an
i
2
,
R
o
z
i
ah
M
o
h
d
Jan
o
r
3
1
,
2
,
3
C
e
nt
e
r
f
o
r
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
nd
D
e
c
i
s
i
o
n
S
c
i
e
nc
e
s
S
t
udi
e
s
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
&
M
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
2
N
a
t
i
o
na
l
D
e
s
i
g
n
C
e
n
t
r
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
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
J
a
n
22
,
2
019
R
e
v
i
s
e
d
A
pr
20
,
2019
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
y
14
,
20
1
9
T
he
c
ur
s
e
o
f
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
a
nd
t
he
e
m
p
t
y
s
pa
c
e
phe
no
m
e
no
n
e
m
e
r
g
e
d
a
s
a
c
r
i
t
i
c
a
l
p
r
o
bl
e
m
i
n
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
O
ne
w
a
y
of
de
a
l
i
ng
w
i
t
h
t
h
i
s
pr
o
bl
e
m
i
s
a
pp
l
y
i
ng
a
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
be
f
o
r
e
pe
r
f
o
r
m
i
ng
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
hi
s
t
e
c
hni
que
he
l
ps
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
t
i
m
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
a
nd
s
o
m
e
t
i
m
e
s
i
nc
r
e
a
s
e
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
hi
s
s
t
udy
i
nt
r
o
duc
e
s
a
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
us
i
ng
K
-
M
e
a
n
s
c
l
u
s
t
e
r
i
ng
t
o
o
v
e
r
c
o
m
e
t
he
w
e
a
k
ne
s
s
e
s
o
f
t
r
a
di
t
i
o
na
l
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
s
uc
h
a
s
pr
i
nc
i
pa
l
c
o
m
p
o
ne
nt
a
na
l
y
s
i
s
(
P
C
A
)
t
ha
t
r
e
qui
r
e
a
l
o
t
o
f
t
i
m
e
t
o
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
l
l
t
he
i
npu
t
s
da
t
a
.
T
h
i
s
pr
o
po
s
e
d
t
e
c
hni
qu
e
de
c
i
de
s
o
n
f
e
a
t
u
r
e
s
t
o
r
e
t
a
i
n
b
a
s
e
d
o
n
t
he
s
i
g
ni
f
i
c
a
nc
e
v
a
l
ue
o
f
e
a
c
h
f
e
a
t
ur
e
i
n
a
c
l
us
t
e
r
.
T
h
i
s
s
t
u
dy
f
o
und
t
ha
t
k
-
m
e
a
ns
c
l
us
t
e
r
i
ng
he
l
p
s
t
o
i
nc
r
e
a
s
e
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
of
K
N
N
m
o
de
l
f
o
r
a
l
a
r
g
e
da
t
a
s
e
t
w
h
i
l
e
K
N
N
m
o
de
l
w
i
t
ho
ut
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
i
s
s
u
i
t
a
b
l
e
f
o
r
a
s
m
a
l
l
d
a
t
a
s
e
t
.
A
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
be
t
w
e
e
n
K
-
M
e
a
ns
c
l
us
t
e
r
i
ng
a
nd
P
C
A
a
s
a
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
ho
w
s
t
ha
t
pr
o
po
s
e
d
t
e
c
hn
i
qu
e
i
s
be
t
t
e
r
t
ha
n
P
C
A
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
e
r
m
o
f
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
.
H
e
nc
e
,
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
n
g
i
s
f
o
und
t
o
be
he
l
pf
u
l
i
n
r
e
d
uc
i
ng
t
he
da
t
a
d
i
m
e
ns
i
o
na
l
i
t
y
w
i
t
h
l
e
s
s
t
i
m
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
c
om
pa
r
e
d
t
o
P
C
A
w
i
t
ho
ut
a
f
f
e
c
t
i
ng
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
K
N
N
m
o
de
l
f
o
r
a
hi
g
h
f
r
e
que
nc
y
da
t
a
.
Ke
y
w
or
ds
:
Cl
us
t
e
r
i
n
g
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
P
r
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
S
i
m
ul
a
t
i
o
n
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
:
N
o
r
A
z
u
ra
M
d.
G
ha
ni
,
Ce
n
t
e
r
f
o
r
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
nd
D
e
c
i
s
i
o
n
S
c
i
e
n
c
e
s
S
t
ud
i
e
s
F
a
c
ul
t
y
of
Co
m
put
e
r
&
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
n
c
e
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
40450
S
ha
h
A
l
a
m
,
S
e
l
a
n
go
r
M
a
l
a
y
s
i
a
E
m
a
i
l
:
a
z
u
r
a
@
t
m
s
k
.
ui
t
m
.
e
du.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
A
h
u
ge
a
m
o
un
t
o
f
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
c
a
n
b
e
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
d
i
f
f
e
r
e
nt
f
o
r
m
o
f
da
t
a
w
i
t
h
t
h
e
ra
pi
d
g
r
o
w
t
h
o
f
t
h
e
Int
e
rn
e
t
.
T
h
e
s
e
da
t
a
a
r
e
v
i
r
t
ua
l
l
y
pr
ov
i
de
d
t
hr
o
ug
h
di
gi
t
a
l
l
i
b
ra
ri
e
s
,
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
w
e
bs
i
t
e
s
,
s
oc
i
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
,
m
o
b
i
l
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
a
nd
o
t
h
e
r
s
o
ur
c
e
s
[1].
Cu
rr
e
n
t
l
y
,
o
n
e
of
t
h
e
m
a
j
o
r
f
o
r
m
o
f
da
t
a
i
s
u
n
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
t
e
xt
[2].
T
h
e
s
e
da
t
a
a
r
e
c
o
m
pl
e
x
a
n
d
n
o
t
w
e
l
l
-
o
r
ga
n
i
z
e
d
u
n
l
i
ke
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
t
e
xt
.
T
h
e
y
n
o
r
m
a
l
l
y
f
a
c
e
t
h
e
c
ur
s
e
of
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
.
A
ve
c
t
o
r
o
f
w
o
r
d
c
o
un
t
s
i
n
a
v
e
c
t
o
r
-
s
pa
c
e
m
o
de
l
of
t
e
xt
do
c
um
e
n
t
s
m
a
y
c
o
n
s
i
s
t
s
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
m
o
r
e
t
h
a
n
10
,
000
a
nd
t
h
e
g
i
v
e
n
s
a
m
pl
e
s
i
z
e
ne
e
d
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
a
f
un
c
t
i
o
n
o
f
s
e
v
e
r
a
l
v
a
r
i
a
b
l
e
s
t
o
pr
o
v
i
de
a
go
o
d
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
m
o
de
l
.
H
ow
e
v
e
r
,
m
o
s
t
o
f
t
h
e
hi
g
h
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
d
a
t
a
a
r
e
i
nh
e
r
e
nt
l
y
s
pa
r
s
e
da
t
a
[3].
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
a
w
o
r
d
m
a
y
a
ppe
a
r
100
t
i
m
e
s
i
n
o
n
e
do
c
um
e
nt
b
ut
m
a
y
n
o
t
a
ppe
a
r
i
n
o
t
h
e
r
do
c
um
e
nt
s
.
H
e
n
c
e
,
t
h
e
d
a
t
a
n
e
e
d
t
o
u
n
de
r
go
n
e
a
go
o
d
da
t
a
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
t
o
ob
t
a
i
n
t
h
e
b
e
s
t
s
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
da
t
a
t
o
b
e
us
e
d
a
s
a
n
i
n
p
ut
f
o
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
.
O
n
e
po
s
s
i
b
l
e
a
ppr
o
a
c
h
t
o
s
i
m
pl
i
fy
a
h
i
g
h
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
d
a
t
a
i
s
t
o
a
ppl
y
s
o
m
e
fo
r
m
o
f
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
[4]
.
T
hi
s
c
a
n
b
e
do
n
e
i
n
t
w
o
di
ffe
r
e
n
t
w
a
y
s
e
i
t
h
e
r
by
us
i
n
g
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
o
r
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
In
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n,
t
h
e
o
ri
gi
na
l
v
e
c
t
o
r
s
pa
c
e
i
s
t
r
a
n
s
f
o
rm
e
d
i
n
t
o
n
e
w
v
e
c
t
o
r
s
pa
c
e
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
s
pe
c
i
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
.
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
,
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
us
e
d
t
o
ke
e
p
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
e
v
a
nt
v
a
ri
a
b
l
e
s
f
r
o
m
t
h
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
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
on
d
i
m
e
ns
i
onal
i
t
y
r
e
duc
t
i
on
b
e
t
w
e
e
n
pr
i
nc
i
pal
c
om
pone
nt
…
.
(
Nor
A
z
ur
a
M
d.
G
ha
ni
)
753
o
r
i
gi
na
l
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
bo
t
h
t
e
c
hn
i
que
s
a
c
c
o
r
di
ngl
y
pr
o
v
i
de
a
b
e
t
t
e
r
da
t
a
p
re
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
[5].
M
a
n
y
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
c
l
a
i
m
e
d
t
ha
t
p
r
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
nt
a
n
a
l
y
s
i
s
(P
CA
)
i
s
t
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
[6
-
8].
P
CA
i
s
a
c
l
a
s
s
i
c
a
l
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
t
e
c
hn
i
que
t
o
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
o
f
da
t
a
s
e
t
i
n
t
o
n
e
w
s
e
t
of
un
c
o
rr
e
l
a
t
e
d
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
k
n
o
w
n
a
s
p
ri
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
T
h
i
s
t
e
c
hn
i
que
i
s
us
e
d
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
w
h
i
l
e
m
a
i
n
t
a
i
ni
n
g
a
s
m
uc
h
o
f
t
h
e
v
a
r
i
a
b
i
l
i
t
y
of
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
a
s
po
s
s
i
b
l
e
[9].
P
CA
c
a
n
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
gi
ve
n
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
t
a
k
i
n
g
pl
a
c
e
i
n
a
s
m
a
l
l
e
r
di
m
e
n
s
i
o
n
b
ut
w
h
e
n
us
i
n
g
t
hi
s
t
e
c
hn
i
q
ue
,
t
h
e
t
i
m
e
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
f
o
r
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
t
h
e
da
t
a
i
s
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
t
r
e
m
e
n
do
us
l
y
.
P
CA
i
s
a
n
un
s
upe
r
v
i
s
e
d
t
e
c
hn
i
que
,
w
h
i
c
h
m
a
ke
s
n
o
us
e
of
i
n
fo
r
m
a
t
i
o
n
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
c
l
a
s
s
v
a
r
i
a
b
l
e
.
T
h
e
r
e
i
s
a
n
o
t
h
e
r
fo
r
m
o
f
un
s
upe
r
v
i
s
e
d
t
e
c
hni
que
c
a
l
l
e
d
a
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
t
e
c
hn
i
q
u
e
.
O
n
e
o
f
t
h
e
w
e
l
l
-
k
n
o
w
n
c
l
us
t
e
r
i
ng
t
e
c
hni
que
i
s
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
.
T
h
e
s
i
m
p
l
i
c
i
t
y
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
of
t
hi
s
c
l
u
s
t
e
r
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
m
a
ke
i
t
us
e
f
ul
fo
r
di
s
c
o
v
e
r
i
ng
t
h
e
s
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
da
t
a
.
H
e
n
c
e
,
t
hi
s
s
t
udy
pr
o
po
s
e
d
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
of
t
h
e
d
a
t
a
by
us
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
w
i
t
h
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
P
CA
a
n
d
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
ng
i
n
s
e
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
f
o
r
h
i
g
h
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
d
a
t
a
a
r
e
p
r
o
v
i
de
d
i
n
t
h
e
s
t
u
dy
.
2.
D
A
TA
B
A
C
K
G
R
O
U
N
D
T
h
e
s
t
udy
pr
e
s
e
n
t
s
e
xpe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
ul
t
s
us
i
n
g
t
w
o
t
y
p
e
s
of
da
t
a
s
e
t
s
w
h
i
c
h
a
r
e
r
e
a
l
a
n
d
s
y
n
t
h
e
t
i
c
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
r
e
a
l
d
a
t
a
s
e
t
s
us
e
d
i
n
t
h
e
s
t
udy
.
T
a
b
l
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
de
s
c
ri
pt
i
o
n
o
f
t
h
e
t
w
o
c
o
r
po
ra
s
e
l
e
c
t
e
d
fo
r
t
hi
s
s
t
udy
.
T
h
e
f
i
r
s
t
d
a
t
a
s
e
t
h
a
s
b
e
e
n
c
o
l
l
e
c
t
e
d
fr
o
m
o
n
e
o
f
t
h
e
m
a
j
o
r
c
h
a
i
n
m
a
r
ke
t
o
n
l
i
n
e
s
t
o
r
e
s
i
n
M
a
l
a
y
s
i
a
us
i
ng
pr
o
t
o
t
y
p
e
w
e
b
s
c
r
a
pe
r
s
de
v
e
l
o
pe
d
un
de
r
S
T
A
T
S
B
D
A
pr
o
j
e
c
t
kn
o
w
n
a
s
P
r
i
c
e
In
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
(P
I)
by
D
e
pa
rt
m
e
n
t
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
M
a
l
a
y
s
i
a
(D
O
S
M
).
A
f
e
w
of
l
e
a
f
n
o
de
s
a
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
t
o
r
e
pr
e
s
e
nt
c
a
t
e
go
ri
e
s
f
r
o
m
t
h
e
b
r
o
w
s
e
t
r
e
e
o
f
t
h
e
w
e
b
s
i
t
e
.
T
h
e
da
t
a
c
o
r
p
us
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
pr
o
duc
t
s
‟
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
f
o
r
f
o
ur
c
a
t
e
go
ri
e
s
unde
r
b
a
by
pr
o
duc
t
s
w
h
i
c
h
a
r
e
b
a
by
di
a
pe
r
s
a
nd
w
i
pe
s
,
b
a
by
m
i
l
k
po
w
de
r
,
b
a
by
foo
d,
a
n
d
b
a
by
t
o
i
l
e
t
r
i
e
s
.
T
a
b
l
e
1
.
S
u
m
m
a
r
y
D
e
s
c
r
i
p
t
i
o
n
o
f
D
a
t
a
S
e
t
s
D
a
t
a
s
e
t
Ca
t
e
g
o
ry
In
s
t
a
n
c
e
N
u
m
b
e
r
o
f
F
e
a
t
u
r
e
Ba
b
y
4
471
387
S
M
S
S
p
a
m
2
5574
6981
T
h
e
s
e
c
o
n
d
da
t
a
s
e
t
i
s
a
w
e
l
l
-
k
n
o
w
n
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
t
ha
t
pr
o
v
i
de
s
a
n
i
de
a
l
b
e
n
c
h
m
a
r
k
us
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
[10].
T
h
e
S
M
S
s
pa
m
m
e
s
s
a
ge
s
da
t
a
s
e
t
i
s
o
r
i
gi
na
l
l
y
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
G
r
u
m
b
l
e
t
e
xt
W
e
b
s
i
t
e
w
h
e
r
e
c
e
l
l
ph
o
n
e
us
e
r
s
m
a
ke
pub
l
i
c
c
l
a
i
m
s
a
b
o
ut
S
M
S
s
pa
m
m
e
s
s
a
ge
s
[11].
T
hi
s
da
t
a
s
e
t
c
o
n
s
i
s
t
s
of
t
w
o
c
a
t
e
go
r
i
e
s
e
i
t
h
e
r
h
a
m
o
r
s
pa
m
m
e
s
s
a
ge
.
T
h
e
s
t
udy
h
a
s
a
l
s
o
us
e
d
a
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
d
a
t
a
t
o
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
s
e
l
e
c
t
i
ng
t
h
e
fe
a
t
u
r
e
s
be
t
w
e
e
n
K
-
M
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
a
n
d
P
CA
.
E
a
c
h
c
l
a
s
s
i
s
c
o
m
pos
e
d
of
a
n
u
m
b
e
r
o
f
n
o
r
m
a
l
l
y
di
s
t
r
i
b
ut
e
d
c
l
us
t
e
r
s
.
A
N
o
r
m
a
l
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
w
i
t
h
m
e
a
n
a
n
d
s
t
a
nda
r
d
de
v
i
a
t
i
o
n
e
qua
l
t
o
z
e
r
o
a
n
d
o
n
e
a
c
c
o
r
di
n
g
l
y
i
s
us
e
d
t
o
dr
a
w
n
u
m
b
e
r
o
f
us
e
f
ul
i
n
de
pe
n
de
nt
f
e
a
t
u
r
e
s
fo
r
e
a
c
h
c
l
us
t
e
r.
T
h
e
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
d
a
t
a
de
a
l
w
i
t
h
t
w
o
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
w
i
t
h
s
p
a
r
s
e
b
i
n
a
r
y
i
nput
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
da
t
a
i
s
ge
n
e
ra
t
e
d
t
hr
o
ug
h
a
h
y
pe
r
c
ube
da
t
a
pr
o
g
r
a
m
[12]
w
h
i
c
h
i
s
a
ppe
n
de
d
i
n
s
c
i
ki
t
-
l
e
a
rn
of
p
y
t
h
o
n
p
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g
.
3.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
T
h
e
r
e
a
r
e
s
e
ve
r
a
l
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
v
e
i
n
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
a
t
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
i
s
s
t
udy
i
s
c
o
m
po
s
e
d
of
t
h
e
b
a
s
i
c
s
t
e
ps
w
h
i
c
h
a
r
e
d
a
t
a
e
xt
ra
c
t
i
o
n
,
da
t
a
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
a
n
d
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
a
r
e
s
e
v
e
r
a
l
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
ve
i
n
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
da
t
a
w
hi
c
h
a
r
e
t
o
ke
ni
z
a
t
i
o
n
,
w
o
r
d
s
t
o
p
r
e
m
o
v
a
l
,
a
n
d
s
t
e
m
m
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
[13].
T
h
i
s
s
t
udy
h
a
s
us
e
d
b
a
g
-
of
-
w
o
r
d
t
o
e
xt
r
a
c
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
b
e
for
e
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
of
t
h
e
d
a
t
a
.
A
l
l
t
h
e
p
r
o
c
e
dur
e
s
us
e
i
n
t
h
e
s
t
udy
a
r
e
i
m
pl
e
m
e
nt
e
d
t
hr
o
ug
h
R
-
P
r
o
gra
m
m
i
ng
S
of
t
w
a
r
e
.
T
h
e
s
o
f
t
w
a
r
e
ha
s
b
e
e
n
w
i
de
l
y
us
e
d
t
o
s
o
l
ve
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
p
r
o
b
l
e
m
i
n
v
a
r
i
o
us
f
i
e
l
d
o
f
s
t
udi
e
s
i
n
c
l
ude
i
n
s
t
udy
of
po
pul
a
t
i
o
n
g
r
o
w
t
h
[
14
],
a
ge
p
r
e
di
c
t
i
o
n
[15
]
,
p
a
t
t
e
rn
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[16]
e
t
c
.
3.
1
.
D
at
a
D
i
m
e
n
s
i
o
n
al
i
ty
R
e
d
u
c
ti
o
n
Te
c
h
n
i
q
u
e
s
T
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
di
ffe
r
e
nt
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
us
e
i
n
t
h
e
s
t
udy
w
h
i
c
h
a
r
e
P
CA
a
n
d
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
K
-
M
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
n
g
.
3.
1
.
1
Te
c
h
n
i
q
u
e
I
:
P
r
i
n
c
i
p
a
l
C
o
m
p
on
e
n
t
A
n
al
ys
i
s
(P
CA
)
P
CA
i
s
a
l
i
n
e
a
r
m
e
t
h
o
d
us
e
s
t
o
e
m
be
d
t
h
e
da
t
a
i
nt
o
a
l
i
n
e
a
r
s
ub
s
pa
c
e
of
l
ow
e
r
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
.
T
h
e
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
ve
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
f
i
n
ds
a
l
i
n
e
a
r
b
a
s
i
s
w
hi
c
h
i
s
po
s
s
i
b
l
e
o
r
t
h
o
go
na
l
o
f
r
e
duc
e
d
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
fo
r
t
h
e
d
a
t
a
w
i
t
h
c
o
n
t
a
i
n
i
ng
t
h
e
m
a
x
i
m
u
m
n
u
m
b
e
r
o
f
v
a
r
i
a
n
c
e
i
n
t
h
e
da
t
a
.
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
l
y
,
l
e
t
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
2
01
9
:
7
52
-
75
8
754
P
be
a
m
a
t
ri
x
o
f
da
t
a
w
i
t
h
N
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
a
nd
F
f
e
a
t
ur
e
s
a
nd
l
e
t
p(
n)
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
n
th
r
o
w
ve
c
t
o
r
.
T
h
e
d
a
t
a
a
r
e
t
ra
n
s
f
o
r
m
e
d
i
n
t
o
t
h
e
p
r
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
pa
c
e
by
t
j
(n
)
=
w
j
·
p
(n
)
,
w
h
e
r
e
w
j
i
s
t
h
e
F
-
di
m
e
n
s
i
o
n
l
o
a
di
ng
v
e
c
t
o
r
a
n
d
t
j
(n
)
i
s
t
h
e
j
th
c
o
m
po
n
e
n
t
s
c
o
r
e
.
T
h
e
w
e
i
gh
t
o
f
t
h
e
f
i
r
s
t
p
r
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
nt
w
1
i
s
f
o
un
d
by
w
w
Pw
P
w
w
T
T
T
m
a
x
a
r
g
1
(1)
T
h
e
n
e
xt
p
r
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
c
a
n
b
e
o
b
t
a
i
n
e
d
by
s
ub
t
r
a
c
t
i
ng
t
h
e
f
i
r
s
t
j
c
o
m
po
n
e
nt
s
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
,
1
1
ˆ
j
m
m
T
m
j
w
Pw
P
P
(2)
a
n
d
t
h
e
l
o
a
di
n
gs
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
by
,
w
w
w
P
P
w
w
T
T
T
j
ˆ
ˆ
m
a
x
a
r
g
(3)
N
o
r
m
a
l
l
y
,
t
h
e
f
i
r
s
t
f
e
w
pr
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
nt
s
c
o
n
s
i
s
t
a
m
a
j
o
r
i
t
y
of
t
h
e
v
a
r
i
a
n
c
e
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
n
e
e
d
t
o
b
e
i
n
c
l
ude
d
i
n
t
h
e
n
e
w
t
r
a
n
s
f
o
r
m
d
a
t
a
de
pe
n
ds
o
n
t
h
e
a
b
i
l
i
t
y
of
t
h
e
j
th
p
ri
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
t
o
p
r
o
v
i
de
f
ul
l
i
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
a
b
o
ut
t
h
e
a
c
t
u
a
l
da
t
a
.
F
i
gu
r
e
1
.
T
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
P
C
A
3.
1
.
2
Te
c
h
n
i
q
u
e
I
I
:
K
-
M
e
an
s
C
l
u
s
te
r
i
n
g
T
h
e
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
ng
i
s
a
w
e
l
l
-
kn
o
w
n
a
l
go
r
i
t
hm
t
ha
t
f
o
l
l
ow
s
a
g
r
a
d
i
e
nt
de
s
c
e
n
t
p
r
o
c
e
dur
e
[13]
.
T
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
u
n
de
rgo
t
h
e
f
i
r
s
t
l
e
v
e
l
of
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
us
i
n
g
o
n
e
o
f
fe
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
s
na
m
e
l
y
Co
rr
e
l
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
(CF
S
).
I
t
i
s
us
e
d
t
o
f
i
l
t
e
r
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
b
e
fo
r
e
us
i
n
g
t
h
e
c
l
us
t
e
r
i
n
g
t
e
c
hni
que
.
T
h
e
s
t
e
ps
i
n
v
o
l
v
e
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
2.
G
i
v
e
n
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
s
i
z
e
of
n
w
i
t
h
d
a
t
a
po
i
n
t
s
o
f
p
1
,
p
2
,
…
,
p
n
w
h
e
r
e
e
a
c
h
da
t
a
po
i
nt
i
s
i
n
t
h
e
K
d
.
T
h
e
n
,
t
h
e
m
i
ni
m
um
v
a
ri
a
n
c
e
c
l
us
t
e
r
i
ng
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
s
e
pa
ra
t
e
d
i
n
t
o
k
c
l
us
t
e
r
s
by
f
i
n
di
ng
t
h
e
k
po
i
n
t
s
{
m
c
}
(c
=
1,
2,
…
,
k
)
i
n
K
d
s
uc
h
t
ha
t
,
n
i
c
i
c
m
x
d
n
1
2
)]
,
(
[
m
i
n
1
(4)
Is
m
i
ni
m
i
z
e
d,
w
h
e
r
e
d
(x
i
,
m
c
)
de
n
o
t
e
s
t
h
e
E
uc
l
i
de
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
x
i
a
n
d
m
c
.
T
h
e
t
e
c
hn
i
q
ue
b
e
gi
n
s
w
i
t
h
ra
n
do
m
l
y
s
e
l
e
c
t
t
h
e
c
l
us
t
e
r
c
e
nt
r
o
i
ds
,
a
n
d
i
t
e
ra
t
i
v
e
l
y
upda
t
e
s
t
h
e
s
e
c
e
n
t
r
o
i
ds
t
o
de
c
r
e
a
s
e
t
h
e
ob
j
e
c
t
i
ve
f
un
c
t
i
o
n
i
n
(4)
.
T
h
e
a
l
go
ri
t
hm
w
i
l
l
ke
e
p
upda
t
i
ng
t
h
e
c
l
us
t
e
r
c
e
n
t
r
o
i
ds
u
nt
i
l
t
h
e
l
o
c
a
l
m
i
ni
m
u
m
i
s
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
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
on
d
i
m
e
ns
i
onal
i
t
y
r
e
duc
t
i
on
b
e
t
w
e
e
n
pr
i
nc
i
pal
c
om
pone
nt
…
.
(
Nor
A
z
ur
a
M
d.
G
ha
ni
)
755
fo
un
d.
A
f
t
e
r
o
b
t
a
i
ni
n
g
t
h
e
de
s
i
r
e
d
c
l
us
t
e
r
s
,
t
h
e
CF
S
t
e
c
hni
q
u
e
i
s
r
e
-
a
pp
l
y
t
o
t
h
e
c
l
us
t
e
r
e
d
da
t
a
f
o
r
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
i
n
e
a
c
h
c
l
us
t
e
r.
T
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
e
a
c
h
c
l
us
t
e
r
a
r
e
ga
t
h
e
r
e
d
b
a
c
k
t
o
ge
t
h
e
r
a
s
t
h
e
i
n
pu
t
da
t
a
f
o
r
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
2
.
T
e
xt
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
3.
2
.
C
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
M
o
d
e
l
A
s
upe
r
v
i
s
e
d
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
ng
m
o
de
l
i
s
w
i
de
l
y
us
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
s
t
o
s
o
l
v
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
[17]
.
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
t
ha
t
w
i
l
l
b
e
us
e
d
i
n
t
h
e
s
t
u
dy
i
s
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
(K
N
N
)
m
o
de
l
.
T
h
e
m
o
de
l
i
s
c
l
a
i
m
e
d
t
o
b
e
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
i
n
t
e
xt
m
i
ni
ng
[
18
-
19]
.
K
N
N
i
s
a
n
i
n
s
t
a
n
c
e
-
b
a
s
e
d
l
e
a
rni
ng
w
h
e
r
e
t
h
e
f
u
n
c
t
i
o
n
i
s
o
nl
y
a
pp
r
o
xi
m
a
t
e
d
l
o
c
a
l
l
y
a
nd
a
l
l
c
o
m
pu
t
a
t
i
o
n
i
s
do
n
e
du
ri
ng
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
D
u
ri
n
g
t
h
e
l
e
a
rni
ng
p
r
o
c
e
s
s
,
e
a
c
h
i
t
e
m
i
s
a
s
s
i
g
n
e
d
t
o
a
c
l
a
s
s
r
e
p
r
e
s
e
nt
e
d
b
y
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
l
a
b
e
l
o
f
i
t
s
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
i
n
t
h
e
t
ra
i
ni
ng
d
a
t
a
s
e
t
[2
0]
.
T
hi
s
s
t
ud
y
us
e
d
t
h
e
de
f
a
u
l
t
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
r
u
l
e
w
i
t
h
t
h
e
K
v
a
l
ue
e
qu
a
l
t
o
o
n
e
.
T
h
e
ge
n
e
ra
l
i
z
e
d
ps
e
udo
c
o
de
f
o
r
K
N
N
a
l
go
r
i
t
hm
[
21
]
i
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
3.
T
h
e
pe
r
f
o
rm
a
n
c
e
m
e
a
s
u
r
e
s
us
e
d
t
o
e
v
a
l
u
a
t
e
t
h
e
t
ra
i
ne
d
d
a
t
a
a
r
e
a
c
c
u
ra
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n,
r
e
c
a
l
l
a
nd
F
1
-
m
e
a
s
u
r
e
.
T
hi
s
s
t
udy
a
l
s
o
m
e
a
s
u
r
e
s
t
h
e
e
xe
c
u
t
i
o
n
t
i
m
e
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
a
l
s
o
o
n
e
o
f
t
h
e
i
m
po
r
t
a
nt
r
e
s
u
l
t
c
a
n
b
e
m
e
a
s
u
r
e
d
f
r
o
m
a
s
t
udy
[2
2]
.
F
i
gu
r
e
3.
K
N
N
A
l
go
ri
t
hm
4.
R
ES
U
LTS
A
ND
D
IS
C
U
S
S
I
O
N
A
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
i
s
i
nt
r
o
duc
e
d
t
o
r
e
duc
e
a
d
a
t
a
c
o
m
pl
e
xi
t
y
b
e
fo
r
e
pe
r
f
o
r
m
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
hi
s
s
t
udy
fo
un
d
i
n
t
e
r
e
s
t
i
ng
o
ut
c
o
m
e
s
r
e
l
a
t
e
d
t
o
us
e
f
ul
n
e
s
s
of
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
ng
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
of
h
i
g
h
f
r
e
que
n
c
y
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
f
o
r
t
w
o
r
e
a
l
da
t
a
s
e
t
s
us
e
d
i
n
t
h
e
s
t
udy
i
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
2
a
nd
3
a
c
c
o
r
di
n
g
l
y
.
Bo
t
h
d
a
t
a
s
e
t
s
a
r
e
p
a
rt
i
t
i
o
n
e
d
i
n
t
o
70%
o
f
t
ra
i
ni
n
g
t
e
xt
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
2
01
9
:
7
52
-
75
8
756
da
t
a
a
n
d
30%
o
f
t
e
s
t
i
n
g
t
e
xt
da
t
a
.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
hr
e
e
K
N
N
m
o
de
l
s
i
n
v
o
l
ve
w
h
i
c
h
a
r
e
n
o
fe
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
(K
N
N
),
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
K
-
M
e
a
n
s
Cl
us
t
e
ri
n
g
(
K
M
-
K
N
N
)
a
n
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
P
CA
(P
CA
-
K
N
N
).
T
a
b
l
e
2
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
M
e
a
s
u
r
e
f
o
r
B
a
by
D
a
t
a
S
e
t
M
o
d
e
l
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
P
re
c
i
s
i
o
n
Re
c
a
l
l
F1
-
M
e
a
s
u
r
e
E
x
e
c
u
t
i
o
n
T
i
m
e
(
S
e
c
o
n
d
)
K
N
N
9
7
.
1
8
0
.
9
7
1
7
0
.
9
7
6
7
0
.
9
7
9
3
0
.
8
1
P
C
A
-
K
N
N
9
7
.
1
8
0
.
9
7
1
7
0
.
9
7
6
7
0
.
9
7
9
3
1
.
5
6
KM
-
K
N
N
9
7
.
1
8
0
.
9
7
1
7
0
.
9
7
6
7
0
.
9
7
9
3
1
.
0
6
T
a
b
l
e
3
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
M
e
a
s
u
r
e
f
o
r
S
MS
S
p
a
m
D
a
t
a
S
e
t
M
o
d
e
l
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
P
re
c
i
s
i
o
n
Re
c
a
l
l
F1
-
M
e
a
s
u
r
e
E
x
e
c
u
t
i
o
n
T
i
m
e
(
S
e
c
o
n
d
)
K
N
N
9
5
.
1
6
0
.
9
7
0
1
0
.
8
0
2
6
0
.
7
2
6
8
5
1
0
.
5
9
P
C
A
-
K
N
N
9
5
.
3
4
0
.
9
7
4
8
0
.
8
0
7
9
0
.
7
3
2
2
1
5
8
7
.
0
3
KM
-
K
N
N
9
5
.
5
2
0
.
9
5
6
1
0
.
8
2
8
0
0
.
7
6
8
6
4
9
0
.
8
1
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
t
hr
e
e
m
o
de
l
s
a
r
e
s
i
m
i
l
a
r
f
o
r
b
a
by
da
t
a
s
e
t
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
K
N
N
w
o
r
ks
f
a
s
t
e
r
t
h
a
n
t
h
e
o
t
h
e
r
t
w
o
m
o
de
l
s
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
t
h
e
r
e
i
s
a
n
i
m
p
r
o
v
e
m
e
nt
f
o
r
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
K
M
-
K
N
N
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
o
t
h
e
r
m
o
de
l
s
f
o
r
s
m
s
s
pa
m
da
t
a
s
e
t
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
t
h
e
m
o
de
l
a
l
s
o
c
o
n
s
um
e
s
l
e
s
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
.
F
r
o
m
t
h
e
c
o
m
pa
ri
s
o
n
,
i
t
i
s
s
h
o
w
n
t
h
a
t
a
n
a
c
c
ura
c
y
o
f
a
s
m
a
l
l
da
t
a
s
e
t
m
a
y
n
o
t
b
e
a
ff
e
c
t
e
d
by
a
m
o
d
e
l
w
i
t
h
o
ut
a
n
y
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
s
e
t
e
c
hni
que
s
s
e
e
m
t
o
h
e
l
p
i
n
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
a
c
c
ura
c
y
a
n
d
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
fo
r
a
l
a
rge
da
t
a
s
e
t
.
T
h
i
s
s
t
udy
h
a
s
a
l
s
o
fo
un
d
t
ha
t
P
CA
i
s
a
b
l
e
t
o
r
e
duc
e
da
t
a
di
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
b
ut
i
t
r
e
qui
r
e
s
a
c
e
r
t
a
i
n
a
m
o
unt
o
f
t
i
m
e
t
o
t
r
a
n
s
f
o
r
m
t
h
e
d
a
t
a
b
e
f
o
r
e
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
hi
s
s
t
u
d
y
ha
s
a
l
s
o
ob
s
e
r
ve
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
bo
t
h
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
s
t
hr
o
ugh
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
d
a
t
a
.
T
h
e
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
t
hr
e
e
m
o
de
l
s
a
r
e
v
i
s
ua
l
i
z
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
4.
F
i
gu
r
e
4
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
E
xe
c
ut
i
o
n
T
i
m
e
b
e
t
w
e
e
n
T
hr
e
e
K
N
N
M
o
de
l
s
fo
r
S
i
m
u
l
a
t
i
o
n
D
a
t
a
It
i
s
s
h
o
w
n
t
h
a
t
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
of
t
h
e
da
t
a
i
s
r
e
m
a
i
n
e
d
t
h
e
s
a
m
e
a
f
t
e
r
a
pp
l
y
i
n
g
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
s
s
uc
h
a
s
P
CA
a
n
d
K
-
M
e
a
n
s
Cl
us
t
e
ri
n
g
.
T
h
e
po
s
s
i
b
l
e
e
xpl
a
n
a
t
i
o
n
i
s
a
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
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
A
c
om
par
at
i
v
e
s
t
ud
y
on
d
i
m
e
ns
i
onal
i
t
y
r
e
duc
t
i
on
b
e
t
w
e
e
n
pr
i
nc
i
pal
c
om
pone
nt
…
.
(
Nor
A
z
ur
a
M
d.
G
ha
ni
)
757
m
a
y
a
c
t
a
s
a
w
a
y
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
a
nd
e
a
s
e
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
o
f
K
N
N
m
o
de
l
b
ut
i
t
do
e
s
n
o
t
i
n
f
l
ue
n
c
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
.
T
hi
s
r
e
s
ul
t
i
s
s
up
po
r
t
e
d
by
pr
e
v
i
o
us
s
t
udi
e
s
w
h
e
r
e
t
h
e
y
c
l
a
i
m
e
d
t
h
e
r
e
i
s
a
h
i
g
h
t
e
n
de
n
c
y
t
h
a
t
t
h
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
of
t
h
e
c
o
m
p
ut
a
t
i
o
n
i
s
b
e
i
n
g
r
e
duc
e
d
w
i
t
h
o
ut
a
f
f
e
c
t
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
[
23
-
24]
.
H
e
n
c
e
,
t
h
i
s
s
t
udy
fo
un
d
t
ha
t
t
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
of
K
N
N
m
o
de
l
r
e
m
a
i
n
s
t
h
e
s
a
m
e
w
i
t
h
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
o
w
a
r
ds
n
o
r
m
a
l
l
y
di
s
t
ri
b
ut
e
d
da
t
a
s
e
t
.
It
i
s
a
l
s
o
a
ppa
r
e
nt
f
r
o
m
F
i
gu
r
e
4.
t
ha
t
P
CA
r
e
qu
i
r
e
s
a
l
o
t
of
t
i
m
e
t
o
t
r
a
n
s
f
o
r
m
t
h
e
da
t
a
w
i
t
h
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
s
n
u
m
b
e
r
o
f
s
a
m
pl
e
s
a
nd
f
e
a
t
u
r
e
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
i
n
l
i
n
e
w
i
t
h
p
r
e
v
i
o
us
s
t
udi
e
s
t
h
a
t
f
o
un
d
t
h
e
di
s
a
dv
a
n
t
a
ge
o
f
P
CA
w
h
e
n
a
p
pl
i
e
d
t
o
l
a
rge
da
t
a
s
e
t
s
w
h
e
r
e
a
h
uge
a
m
o
u
n
t
o
f
t
i
m
e
i
s
r
e
qui
r
e
d
i
n
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
a
n
e
i
ge
n
v
a
l
ue
de
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
t
o
f
i
n
d
t
h
e
p
ri
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
[9
,
25
]
.
M
e
a
n
w
hi
l
e
,
i
t
i
s
n
o
t
i
c
e
a
b
l
e
t
h
a
t
t
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
f
o
r
K
M
-
K
N
N
i
s
ge
t
t
i
n
g
c
l
o
s
e
r
t
o
K
N
N
m
o
de
l
a
s
t
h
e
num
b
e
r
o
f
fe
a
t
ur
e
i
n
c
r
e
a
s
e
s
f
r
o
m
100
t
o
10000.
T
hi
s
s
h
o
w
s
t
ha
t
K
-
M
e
a
n
s
c
l
us
t
e
ri
n
g
i
s
us
e
f
ul
i
n
r
e
du
c
i
n
g
t
h
e
da
t
a
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
w
i
t
h
l
e
s
s
a
m
o
un
t
o
f
t
i
m
e
f
o
r
h
i
g
h
f
r
e
que
n
c
y
da
t
a
s
e
t
.
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
i
s
s
t
udy
i
s
m
a
i
n
l
y
fo
c
us
e
d
o
n
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
K
N
N
m
o
de
l
us
i
n
g
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
s
.
T
h
e
m
o
s
t
o
bv
i
o
us
f
i
n
di
ng
t
o
e
m
e
r
ge
f
r
o
m
t
h
i
s
s
t
udy
i
s
t
ha
t
k
-
m
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
n
g
h
e
l
ps
i
n
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
of
K
N
N
m
o
de
l
fo
r
a
l
a
r
ge
da
t
a
s
e
t
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
h
a
s
a
l
s
o
i
de
n
t
i
f
i
e
d
t
ha
t
K
N
N
m
o
de
l
w
i
t
h
o
ut
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
i
s
s
ui
t
a
b
l
e
fo
r
a
s
m
a
l
l
d
a
t
a
s
e
t
.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
w
i
t
h
us
i
n
g
K
-
M
e
a
n
s
c
l
us
t
e
r
i
ng
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
t
t
e
r
t
ha
n
t
h
e
e
xi
s
t
i
ng
w
e
l
l
-
k
n
o
w
n
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
w
h
i
c
h
i
s
P
CA
.
T
h
i
s
t
e
c
hni
que
i
s
h
e
l
pf
ul
b
e
c
a
us
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
o
f
t
e
n
d
e
a
l
w
i
t
h
l
a
rge
n
um
b
e
r
o
f
fe
a
t
ur
e
s
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
e
xt
m
i
ni
n
g
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
f
i
n
a
n
c
i
a
l
l
y
s
upp
o
r
t
e
d
by
t
h
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
a
n
d
M
i
ni
s
t
r
y
of
E
duc
a
t
i
o
n
M
a
l
a
y
s
i
a
un
de
r
t
h
e
G
ra
n
t
S
c
h
e
m
e
(600
-
IR
M
I/
F
R
G
S
5/
3
(12
0/
2019))
.
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
w
o
ul
d
l
i
ke
t
o
e
xpr
e
s
s
t
h
e
i
r
s
i
n
c
e
r
e
a
pp
r
e
c
i
a
t
i
o
n
t
o
t
h
e
D
e
pa
rt
m
e
nt
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
M
a
l
a
y
s
i
a
f
o
r
p
r
o
v
i
di
ng
k
n
o
w
l
e
dge
a
n
d
da
t
a
s
uppo
rt
s
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
M
o
ha
m
m
a
d
F
i
kr
i
a
nd
R
i
y
a
na
r
t
o
S
a
r
no
,
"
A
c
om
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
u
dy
of
s
e
nt
i
m
e
nt
a
na
l
y
s
i
s
us
i
ng
S
V
M
a
nd
S
e
nt
i
W
o
r
dN
e
t
,
"
I
n
done
s
i
an
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
(
3
)
,
p
p
.
90
2
-
909
,
M
a
r
2
019
.
[
2]
S
.
H
a
v
r
e
,
E
.
H
e
t
z
l
e
r
,
P
.
W
hi
t
ne
y
,
&
L
.
N
o
w
e
l
l
.
T
he
m
e
R
i
v
e
r
.
,
"
V
i
s
u
a
l
i
z
i
ng
t
he
m
a
t
i
c
c
ha
ng
e
s
i
n
l
a
r
g
e
do
c
um
e
nt
c
o
l
l
e
c
t
i
o
ns
,
"
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
o
ns
on
V
i
s
ua
l
i
z
a
t
i
on
and
C
om
p
ut
e
r
G
r
aphi
c
s
,
v
o
l
.
8(
1)
,
pp
.
9
-
20,
J
a
n
2002
.
[
3]
S
.
H
ua
ng
,
M
.
O
.
W
a
r
d
&
E
.
A
.
R
und
e
ns
t
e
i
ne
r
.
,
"
E
x
pl
o
r
a
t
i
o
n
o
f
di
m
e
ns
i
ona
l
i
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
f
or
t
e
x
t
v
i
s
ual
i
z
at
i
on
,"
i
n
P
r
o
c
.
I
E
E
E
T
hi
r
d
I
nt
l
.
C
o
nf
.
o
n
C
o
o
r
di
na
t
e
d
a
nd
M
ul
t
i
pl
e
V
i
e
w
s
i
n
E
xpl
o
r
a
t
o
r
y
V
i
s
ua
l
i
z
a
t
i
o
n
,
pp
.
63
-
74
,
J
u
l
2005
.
[
4]
J
.
V
e
r
be
e
k
.
,
Supe
r
v
i
s
e
d
f
e
at
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
on
f
or
t
e
x
t
c
a
t
e
gor
i
z
a
t
i
on
,
i
n
T
e
nt
h
B
e
l
g
i
a
n
-
D
ut
c
h
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
(
B
e
n
e
l
e
a
r
n‟
00)
,
200
0.
[
5]
M
uh
a
m
m
a
d
„
A
r
i
f
M
o
ha
m
a
d
,
H
a
s
w
a
d
i
H
a
s
s
a
n
,
D
e
w
i
N
a
s
i
e
n
&
H
a
bi
bo
l
l
a
h
H
a
r
o
n
.
,
"
A
R
e
v
i
e
w
o
n
F
e
a
t
u
r
e
E
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
f
o
r
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
C
ha
r
a
c
t
e
r
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
,
"
I
n
t
e
r
nat
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
A
dv
an
c
e
d
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
A
ppl
i
c
at
i
on
s
(
I
J
A
C
SA
)
,
v
o
l
.
6
(
2)
,
2015
.
[
6]
A
.
I
.
T
a
l
o
ba
,
D
.
A
.
E
i
s
a
&
S
.
S
.
A
.
I
s
m
a
i
l
.
,
"
C
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
S
t
udy
o
n
us
i
ng
P
r
i
nc
i
p
l
e
C
o
m
po
ne
nt
A
na
l
y
s
i
s
w
i
t
h
D
i
f
f
e
r
e
n
t
T
e
x
t
C
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
"
.
C
o
R
R
,
a
bs
/
18
07
.
032
83.
2
018
.
[
7]
S
.
L
.
L
a
m
a
nd
D
.
L
.
L
e
e
,
"
F
e
at
ur
e
r
e
duc
t
i
on
f
or
ne
ur
a
l
ne
t
w
or
k
bas
e
d
t
e
x
t
c
at
e
gor
i
z
at
i
on
,"
i
n
D
a
t
a
ba
s
e
S
y
s
t
e
m
s
f
o
r
A
d
v
a
nc
e
d
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
,
1
999
.
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
.
,
6
t
h
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n,
I
E
E
E
,
pp
.
195
-
202
,
199
9.
[
8]
A
.
S
e
l
a
m
a
t
a
nd
S
.
O
m
a
t
u,
"
W
e
b
pa
g
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s
,
"
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
158
,
pp
.
69
-
88,
2
004
.
[
9]
T
he
nd
r
a
l
T
h
a
r
m
a
l
i
ng
a
m
a
n
d
V
i
j
a
y
a
V
i
j
a
y
a
kum
a
r
,
"
A
H
y
br
i
d
L
i
ne
a
r
K
e
r
ne
l
w
i
t
h
P
C
A
i
n
S
V
M
P
r
e
di
c
t
i
o
n
M
o
de
l
o
f
T
a
m
i
l
W
r
i
t
i
ng
P
a
t
t
e
r
n
,
"
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
n
al
of
Si
m
u
l
a
t
i
on
S
y
s
t
e
m
s
,
Sc
i
e
nc
e
&
T
e
c
hnol
ogy
(
I
J
SS
T
)
,
19
.
0
4.
2
1,
A
u
g
2018
.
[
10]
S
.
J
.
D
e
l
a
ny
,
M
.
B
uc
k
l
e
y
&
D
.
G
r
e
e
ne
.
,
"
S
M
S
s
p
a
m
f
i
l
t
e
r
i
ng:
M
e
t
ho
ds
a
n
d
da
t
a
,
"
E
x
pe
r
t
S
y
s
t
e
m
s
w
i
t
h
A
ppl
i
c
a
t
i
ons
,
v
o
l
.
3
9
(
10
)
,
pp.
9
899
-
990
8,
20
12
.
[
11]
T
.
A
.
A
l
m
e
i
d
a
,
J
.
M
.
G
Ã
³
m
e
z
H
i
da
l
g
o
,
&
A.
Y
a
m
a
k
a
m
i
.
,
C
on
t
r
i
bu
t
i
o
ns
t
o
t
he
St
udy
of
S
M
S
Spam
F
i
l
t
e
r
i
ng
:
N
e
w
C
ol
l
e
c
t
i
on
a
nd
R
e
s
u
l
t
s
,
P
r
o
c
e
e
d
i
ng
s
o
f
t
he
2011
A
C
M
S
y
m
p
o
s
i
um
o
n
D
o
c
um
e
nt
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
D
O
C
E
N
G
'
11)
,
M
o
unt
a
i
n
V
i
e
w
,
C
A
,
U
S
A
,
2011
.
[
12]
S
.
P
e
r
k
i
n
s
,
K
.
L
a
c
ke
r
&
J
.
T
h
e
i
l
e
r
,
"
G
r
a
f
t
i
ng
:
F
a
s
t
,
I
nc
r
e
m
e
nt
a
l
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
by
G
r
a
d
i
e
n
t
D
e
s
c
e
nt
i
n
F
unc
t
i
o
n
S
pa
c
e
,
"
J
M
L
R
,
v
o
l
.
3,
p
p
.
133
3
-
1356
,
M
a
r
200
3.
[
13]
N
o
r
s
y
e
l
a
M
uha
m
m
a
d
N
o
o
r
M
a
t
h
i
v
a
na
n
,
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
G
ha
ni
,
&
R
o
z
i
a
h
M
o
hd
J
a
no
r
.
,
"
I
m
pr
ov
i
ng
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
A
c
c
ur
a
c
y
U
s
i
ng
C
l
us
t
e
r
i
ng
T
e
c
hni
qu
e
,
"
B
u
l
l
e
t
i
n
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
and
I
n
f
o
r
m
at
i
c
s
(
B
E
E
I
)
,
v
o
l
.
7
(
3
)
,
pp.
46
5
-
470,
S
e
p
2018
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
1
6
,
N
o
.
2
,
N
o
v
e
m
be
r
2
01
9
:
7
52
-
75
8
758
[
14]
N
o
r
s
y
e
l
a
M
uha
m
m
a
d
N
o
o
r
M
a
t
h
i
v
a
na
n
,
P
uz
z
i
a
w
a
t
i
A
b
G
ha
n
i
,
&
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
G
h
a
ni
.
,
"
T
r
a
c
i
ng
M
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
F
unc
t
i
o
n
o
f
A
g
e
S
pe
c
i
f
i
c
F
e
r
t
i
l
i
t
y
R
a
t
e
i
n
P
e
ni
n
s
u
l
a
r
M
a
l
a
y
s
i
a
,
"
I
n
done
s
i
a
n
J
o
ur
n
al
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
, v
ol
9
(
3
)
,
pp
.
637
-
64
2,
20
18
.
[
15]
I
.
M
.
U
m
e
s
h,
G
.
N
.
S
r
i
n
i
v
a
s
a
n
&
M
a
t
he
u
s
T
o
r
qu
a
t
o
,
S
o
f
t
w
a
r
e
A
g
i
ng
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
U
s
i
ng
T
i
m
e
S
e
r
i
e
s
M
o
de
l
”
,
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
V
o
l
8
(
3)
,
pp
.
589
-
59
6.
2
017
.
[
16]
N
ur
A
z
i
m
a
h
A
bdul
R
a
hi
m
,
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
G
ha
n
i
,
N
o
r
a
z
a
n
M
o
h
a
m
e
d,
H
i
s
h
a
m
udd
i
n
H
a
s
hi
m
&
I
s
m
a
i
l
M
us
i
r
i
n
.
“
T
he
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
M
o
di
f
i
e
d
L
e
a
s
t
T
r
i
m
m
e
d
S
qua
r
e
s
w
i
t
h
G
e
n
e
t
i
c
A
l
g
o
r
i
t
hm
s
M
e
t
ho
d
i
n
F
a
c
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,
”
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
ol
.
8
(
1)
,
pp
.
154
-
158
.
20
17.
[
17]
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
G
h
a
ni
,
S
a
a
di
bi
n
A
hm
a
d
K
a
m
a
r
ud
di
n,
N
o
r
a
z
a
n
M
o
ha
m
e
d
R
a
m
l
i
,
I
s
m
a
i
l
M
us
i
r
i
n
&
H
i
s
ha
m
ud
di
n
H
a
s
h
i
m
.
,
"
M
o
di
f
i
e
d
B
P
N
N
v
i
a
I
t
e
r
a
t
e
d
L
e
a
s
t
M
e
d
i
a
n
S
q
ua
r
e
s
,
P
a
r
t
i
c
l
e
S
w
a
r
m
O
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
F
i
r
e
f
l
y
A
l
go
r
i
t
hm
,
"
I
n
done
s
i
an
J
ou
r
n
a
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
ol
.
8(
3)
,
pp.
77
9
-
786,
2
017
.
[
18]
N
o
r
s
y
e
l
a
M
u
ha
m
m
a
d
N
o
o
r
M
a
t
hi
v
a
n
a
n
,
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
G
h
a
ni
&
R
oz
i
a
h
M
o
hd
J
a
no
r
.
,
"
E
-
C
o
m
m
e
r
c
e
P
r
o
duc
t
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
U
s
i
ng
S
up
e
r
v
i
s
e
d
L
e
a
r
ni
ng
M
o
de
l
s
,
"
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
n
al
o
f
E
ngi
ne
e
r
i
ng
&
T
e
c
hnol
o
gy
,
v
o
l
.
8(
1
.
7
)
,
pp
.
214
-
218
,
201
9.
[
19]
D
.
H
a
nd
,
e
t
a
l
.
,
"
P
r
i
nc
i
p
l
e
s
o
f
da
t
a
m
i
n
i
ng
,"
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
j
our
n
al
o
f
m
e
di
c
a
l
t
ox
i
c
o
l
og
y
and
d
r
ug
e
x
pe
r
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
30,
2
001
.
[
20]
S
.
K
a
n
j
,
F
.
A
bda
l
l
a
h
,
T
.
D
e
no
e
ux
&
K
.
T
o
ut
., "
E
d
i
t
i
ng
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
f
o
r
m
ul
t
i
-
l
a
b
e
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
t
he
k
-
n
e
a
r
e
s
t
ne
i
g
hbo
r
r
u
l
e
,"
P
at
t
e
r
n
A
nal
.
A
pp
l
.
,
v
o
l
.
1
9(
1
)
,
p
p.
14
5
-
161,
2
015
.
[
21]
S
.
B
.
I
m
a
ndo
us
t
a
nd
M
.
B
o
l
a
ndr
a
f
t
a
r
,
"
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
o
f
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
r
(
K
N
N
)
A
ppr
o
a
c
h
f
o
r
P
r
e
di
c
t
i
ng
E
c
o
n
o
m
i
c
E
v
e
nt
s
:
T
he
o
r
e
t
i
c
a
l
B
a
c
kg
r
o
und
,"
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
n
al
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
R
e
s
e
ar
c
h
and
A
p
pl
i
c
a
t
i
ons
,
v
o
l
.
3(
5
)
,
p
p.
60
5
-
610
,
2
013
.
[
22]
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
G
h
a
ni
,
S
a
a
di
bi
n
A
hm
a
d
K
a
m
a
r
ud
di
n,
N
o
r
a
z
a
n
M
o
ha
m
e
d
R
a
m
l
i
,
I
s
m
a
i
l
M
us
i
r
i
n
&
H
i
s
ha
m
ud
di
n
H
a
s
h
i
m
.
,
"
E
nha
nc
e
d
B
F
G
S
Q
ua
s
i
-
N
e
w
t
o
n
B
a
c
k
pr
o
pa
g
a
t
i
o
n
M
o
de
l
s
o
n
M
C
C
I
D
a
t
a
,
"
I
nd
one
s
i
a
n
J
ou
r
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
v
ol
.
8
(
1
)
,
pp.
10
1
-
106,
2
017
.
[
23]
R
.
K
.
B
a
ni
a
.
,
"
S
u
r
v
e
y
o
n
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
f
o
r
D
a
t
a
R
e
duc
t
i
o
n,
"
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
o
f
C
om
pu
t
e
r
A
pp
l
i
c
a
t
i
ons
,
v
o
l
.
94,
pp
.
1
-
7,
2
014
.
[
24]
Z
.
M
.
H
i
r
a
a
nd
D
.
F
.
G
i
l
l
i
e
s
,
"
A
R
e
v
i
e
w
o
f
F
e
a
t
ur
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
a
nd
F
e
a
t
u
r
e
E
xt
r
a
c
t
i
o
n
M
e
t
h
o
ds
A
ppl
i
e
d
o
n
M
i
c
r
o
a
r
r
a
y
D
a
t
a
,
"
A
dv
an
c
e
s
i
n
B
i
oi
n
f
o
r
m
at
i
c
s
,
v
o
l
.
2015
,
A
r
t
i
c
l
e
I
D
198
363
,
13
pa
g
e
s
,
2015
.
[
25]
E
.
M
a
r
t
e
l
,
R
.
L
a
z
c
a
no
,
J
.
L
ópe
z
,
,
D
.
M
a
dr
o
ña
l
,
R
.
S
a
l
v
a
do
r
,
S
.
L
óp
e
z
,
E
.
J
ua
r
e
z
,
R
.
G
u
e
r
r
a
,
C
.
S
a
nz
,
R
.
S
a
r
m
i
e
n
t
o
.
,
"
I
m
pl
e
m
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
t
he
P
r
i
nc
i
pa
l
C
o
m
po
ne
nt
A
na
l
y
s
i
s
o
nt
o
H
i
g
h
-
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
C
o
m
put
e
r
F
a
c
i
l
i
t
i
e
s
f
o
r
H
y
pe
r
s
pe
c
t
r
a
l
D
i
m
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
R
e
d
uc
t
i
o
n:
R
e
s
ul
t
s
a
nd
C
o
m
pa
r
i
s
o
ns
,
"
R
e
m
ot
e
Se
ns
.
,
v
o
l
.
10
(
6)
,
pp
.
864
.
2018
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
N
o
r
s
y
e
l
a
M
uha
m
m
a
d
N
o
o
r
M
a
t
hi
v
a
n
a
n
i
s
no
w
a
do
c
t
o
r
a
t
e
s
t
ud
e
n
t
i
n
t
he
C
e
nt
e
r
f
o
r
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
S
t
ud
i
e
s
a
n
d
D
e
c
i
s
i
o
n
S
c
i
e
nc
e
s
,
F
a
c
ul
t
y
of
C
o
m
put
e
r
a
n
d
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
u
nde
r
t
h
e
s
up
e
r
v
i
s
i
o
n
o
f
N
o
r
A
z
ur
a
M
d
.
G
ha
n
i
a
nd
R
o
z
i
a
h
M
o
hd
J
a
no
r
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
r
e
l
a
t
e
d
t
o
bi
g
da
t
a
,
t
e
x
t
m
i
n
i
ng
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
.
E
-
m
a
i
l
:
s
y
e
l
a
m
o
hdnoo
r
@g
m
a
i
l
.
c
o
m
N
o
r
A
z
ur
a
M
d.
G
h
a
n
i
i
s
a
n
A
s
s
o
c
i
a
t
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
i
n
C
e
n
t
e
r
f
o
r
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
S
t
u
di
e
s
a
nd
D
e
c
i
s
i
o
n
S
c
i
e
nc
e
s
,
F
a
c
ul
t
y
of
C
om
put
e
r
a
nd
M
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
S
he
i
s
a
l
s
o
H
e
a
d
o
f
D
a
t
a
R
e
s
e
a
r
c
h
U
n
i
t
,
R
e
s
e
a
r
c
h
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
C
e
n
t
e
r
,
I
ns
t
i
t
ut
e
R
e
s
e
a
r
c
h
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
&
I
nnov
a
t
i
o
n,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
A
R
A
,
M
a
l
a
y
s
i
a
a
nd
V
i
c
e
C
ha
i
r
I
E
E
E
C
om
put
e
r
S
o
c
i
e
t
y
M
a
l
a
y
s
i
a
C
ha
p
t
e
r
.
H
e
r
e
xpe
r
t
i
s
e
i
s
bi
g
da
t
a
,
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
pa
t
t
e
r
n
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
n
d
f
o
r
e
n
s
i
c
s
t
a
t
i
s
t
i
c
s
.
E
-
m
a
i
l
:
a
z
ur
a
@
t
m
s
k
.
u
i
t
m
.
e
du
.
m
y
R
o
z
i
a
h
M
o
hd
J
a
no
r
i
s
a
P
r
o
f
e
s
s
o
r
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
of
C
o
m
put
e
r
a
nd
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
nc
e
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
A
R
A
(
U
i
T
M
)
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
C
u
r
r
e
nt
l
y
s
he
i
s
s
e
r
v
i
ng
a
s
t
h
e
A
s
s
i
s
t
a
n
t
V
i
c
e
C
ha
nc
e
l
l
o
r
a
t
t
he
I
ns
t
i
t
u
t
e
Q
ua
l
i
t
y
&
K
no
w
l
e
dg
e
A
dv
a
nc
e
m
e
nt
,
U
i
T
M
a
nd
s
h
e
i
s
no
w
ov
e
r
s
e
e
i
ng
a
l
l
t
he
qua
l
i
t
y
i
ni
t
i
a
t
i
v
e
s
o
f
t
he
un
i
v
e
r
s
i
t
y
,
i
nc
l
udi
ng
i
ns
t
i
t
u
t
i
o
na
l
a
c
c
r
e
di
t
a
t
i
o
n
,
pr
o
g
r
a
m
m
e
a
c
c
r
e
di
t
a
t
i
o
n,
qua
l
i
t
y
e
xc
e
l
l
e
nc
e
m
o
de
l
,
q
ua
l
i
t
y
m
a
na
ge
m
e
nt
s
y
s
t
e
m
s
,
I
nno
v
a
t
i
o
n
@
W
o
r
k
a
nd
t
he
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
R
a
nki
ng
P
r
o
j
e
c
t
.
S
i
nc
e
20
18
,
s
he
s
e
r
v
e
s
a
s
t
h
e
P
r
e
s
i
de
n
t
o
f
t
he
M
y
Q
A
N
,
a
qu
a
l
i
t
y
a
s
s
ur
a
nc
e
ne
t
w
o
r
k
f
o
r
a
l
l
M
a
l
a
y
s
i
a
n
hi
g
he
r
e
duc
a
t
i
o
n
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
ns
.
E
-
m
a
i
l
:
r
o
z
i
a
hm
j
@
ui
t
m
.
e
du
.
m
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.