How Learning Styles, Chemistry Attitudes and Experiences, Confidence, and Demographics Correlate with Academic Success in First and Second Year Chemistry Courses

At Brock University, the Faculty of Mathematics and Science currently has one of the highest percentages of students on academic probation, with many students reporting the most difficulty with Introductory Chemistry in first year and Organic Chemistry in second year. To identify strategies to improve students' performance and reduce the number of students on academic probation, a multi-year research project was undertaken involving several chemistry courses. Students were asked to complete three questionnaires, and provide consent to obtain their final Chemistry grade from the Registrar's Office. Research began at the end of the 2007-08 academic year with CHEM IPOO, and in the 2008-09 academic year, students in the larger CHEM IF92 Introductory Chemistry course were invited to participate in this research near the beginning of the academic year. Students who went on to take second year Organic and Analytical Chemistry were asked to complete these questionnaires in each second year course. The three questionnaires included the Kolb Learning Styles Inventory (Kolb, 1984) modified to include specific reference to Chemistry in each question, Dalgety, ColI, and Jones' (2002) Chemistry Attitudes and Experiences Questionnaire (CAEQ), and lastly, a demographic survey. Correlations were found between learning style and academic success; concrete learners were not as successful as abstract learners. Differences were noted between females and males with respect to learning styles, academic success, and confidence. Several differences were also noted between those who are the First in the Family to attend university and those who are not First in the Family to attend university.

Examining Mentoring within a Particular Service Learning Context

My goal for this research project was to explore the levels of mentoring within a disability-focused service learning context known as the Special Needs Activity Program (SNAP). At present, research on mentoring within specific service learning contexts remains largely unexamined. In an effort to assess service learning and mentoring, I completed a comparative case study across three distinct years of SNAP. Undergraduate student leaders, known as coordinators, organize and implement SNAP as a thesis project. I focused specifically on the mentoring experience of particular coordinators of SNAP. My thesis presents and describes the findings of several levels of analysis across three SNAP coordinator cohorts. The analysis focused on key words, idiomatic expressions, patterns and dissonances. In my conclusion, I offer three metaphors that describe mentoring within the SNAP experience and relate these to my discussion about how mentoring functions as a component of service learning.

Prime Rational Functions and Integral Polynomials

Let f(x) be a complex rational function. In this work, we study conditions under which f(x) cannot be written as the composition of two rational functions which are not units under the operation of function composition. In this case, we say that f(x) is prime. We give sufficient conditions for complex rational functions to be prime in terms of their degrees and their critical values, and we derive some conditions for the case of complex polynomials. We consider also the divisibility of integral polynomials, and we present a generalization of a theorem of Nieto. We show that if f(x) and g(x) are integral polynomials such that the content of g divides the content of f and g(n) divides f(n) for an integer n whose absolute value is larger than a certain bound, then g(x) divides f(x) in Z[x]. In addition, given an integral polynomial f(x), we provide a method to determine if f is irreducible over Z, and if not, find one of its divisors in Z[x].

Functional Forms and Educational Production Functions

Different Functional Forms Are Proposed and Applied in the Context of Educational Production Functions. Three Different Specifications - the Linerar, Logit and Inverse Power Transformation (Ipt) - Are Used to Explain First Grade Students' Results to a Mathematics Achievement Test. with Ipt Identified As the Best Functional Form to Explain the Data, the Assumption of Differential Impact of Explanatory Variables on Achievement Following the Status of the Student As a Low Or High Achiever Is Retained. Policy Implications of Such Result in Terms of School Interventions Are Discussed in the Paper.

Irrégularités dans la distribution des nombres premiers et des suites plus générales dans les progressions arithmétiques

Le sujet principal de cette thèse est la distribution des nombres premiers dans les progressions arithmétiques, c'est-à-dire des nombres premiers de la forme $qn+a$, avec $a$ et $q$ des entiers fixés et $n=1,2,3,\dots$ La thèse porte aussi sur la comparaison de différentes suites arithmétiques par rapport à leur comportement dans les progressions arithmétiques. Elle est divisée en quatre chapitres et contient trois articles. Le premier chapitre est une invitation à la théorie analytique des nombres, suivie d'une revue des outils qui seront utilisés plus tard. Cette introduction comporte aussi certains résultats de recherche, que nous avons cru bon d'inclure au fil du texte. Le deuxième chapitre contient l'article \emph{Inequities in the Shanks-Rényi prime number race: an asymptotic formula for the densities}, qui est le fruit de recherche conjointe avec le professeur Greg Martin. Le but de cet article est d'étudier un phénomène appelé le <>, qui s'observe dans les <>. Chebyshev a observé qu'il semble y avoir plus de premiers de la forme $4n+3$ que de la forme $4n+1$. De manière plus générale, Rubinstein et Sarnak ont montré l'existence d'une quantité $\delta(q;a,b)$, qui désigne la probabilité d'avoir plus de premiers de la forme $qn+a$ que de la forme $qn+b$. Dans cet article nous prouvons une formule asymptotique pour $\delta(q;a,b)$ qui peut être d'un ordre de précision arbitraire (en terme de puissance négative de $q$). Nous présentons aussi des résultats numériques qui supportent nos formules. Le troisième chapitre contient l'article \emph{Residue classes containing an unexpected number of primes}. Le but est de fixer un entier $a\neq 0$ et ensuite d'étudier la répartition des premiers de la forme $qn+a$, en moyenne sur $q$. Nous montrons que l'entier $a$ fixé au départ a une grande influence sur cette répartition, et qu'il existe en fait certaines progressions arithmétiques contenant moins de premiers que d'autres. Ce phénomène est plutôt surprenant, compte tenu du théorème des premiers dans les progressions arithmétiques qui stipule que les premiers sont équidistribués dans les classes d'équivalence $\bmod q$. Le quatrième chapitre contient l'article \emph{The influence of the first term of an arithmetic progression}. Dans cet article on s'intéresse à des irrégularités similaires à celles observées au troisième chapitre, mais pour des suites arithmétiques plus générales. En effet, nous étudions des suites telles que les entiers s'exprimant comme la somme de deux carrés, les valeurs d'une forme quadratique binaire, les $k$-tuplets de premiers et les entiers sans petit facteur premier. Nous démontrons que dans chacun de ces exemples, ainsi que dans une grande classe de suites arithmétiques, il existe des irrégularités dans les progressions arithmétiques $a\bmod q$, avec $a$ fixé et en moyenne sur $q$.

Some Applications of Markov Additive Processes as Models in Insurance and Financial Mathematics

Cette thèse est principalement constituée de trois articles traitant des processus markoviens additifs, des processus de Lévy et d'applications en finance et en assurance. Le premier chapitre est une introduction aux processus markoviens additifs (PMA), et une présentation du problème de ruine et de notions fondamentales des mathématiques financières. Le deuxième chapitre est essentiellement l'article "Lévy Systems and the Time Value of Ruin for Markov Additive Processes" écrit en collaboration avec Manuel Morales et publié dans la revue European Actuarial Journal. Cet article étudie le problème de ruine pour un processus de risque markovien additif. Une identification de systèmes de Lévy est obtenue et utilisée pour donner une expression de l'espérance de la fonction de pénalité actualisée lorsque le PMA est un processus de Lévy avec changement de régimes. Celle-ci est une généralisation des résultats existant dans la littérature pour les processus de risque de Lévy et les processus de risque markoviens additifs avec sauts "phase-type". Le troisième chapitre contient l'article "On a Generalization of the Expected Discounted Penalty Function to Include Deficits at and Beyond Ruin" qui est soumis pour publication. Cet article présente une extension de l'espérance de la fonction de pénalité actualisée pour un processus subordinateur de risque perturbé par un mouvement brownien. Cette extension contient une série de fonctions escomptée éspérée des minima successives dus aux sauts du processus de risque après la ruine. Celle-ci a des applications importantes en gestion de risque et est utilisée pour déterminer la valeur espérée du capital d'injection actualisé. Finallement, le quatrième chapitre contient l'article "The Minimal entropy martingale measure (MEMM) for a Markov-modulated exponential Lévy model" écrit en collaboration avec Romuald Hervé Momeya et publié dans la revue Asia-Pacific Financial Market. Cet article présente de nouveaux résultats en lien avec le problème de l'incomplétude dans un marché financier où le processus de prix de l'actif risqué est décrit par un modèle exponentiel markovien additif. Ces résultats consistent à charactériser la mesure martingale satisfaisant le critère de l'entropie. Cette mesure est utilisée pour calculer le prix d'une option, ainsi que des portefeuilles de couverture dans un modèle exponentiel de Lévy avec changement de régimes.

Families of orthogonal functions defined by the Weyl groups of compact Lie groups

Plusieurs familles de fonctions spéciales de plusieurs variables, appelées fonctions d'orbites, sont définies dans le contexte des groupes de Weyl de groupes de Lie simples compacts/d'algèbres de Lie simples. Ces fonctions sont étudiées depuis près d'un siècle en raison de leur lien avec les caractères des représentations irréductibles des algèbres de Lie simples, mais également de par leurs symétries et orthogonalités. Nous sommes principalement intéressés par la description des relations d'orthogonalité discrète et des transformations discrètes correspondantes, transformations qui permettent l'utilisation des fonctions d'orbites dans le traitement de données multidimensionnelles. Cette description est donnée pour les groupes de Weyl dont les racines ont deux longueurs différentes, en particulier pour les groupes de rang $2$ dans le cas des fonctions d'orbites du type $E$ et pour les groupes de rang $3$ dans le cas de toutes les autres fonctions d'orbites.

Special functions of Weyl groups and their continuous and discrete orthogonality

Cette thèse s'intéresse à l'étude des propriétés et applications de quatre familles des fonctions spéciales associées aux groupes de Weyl et dénotées $C$, $S$, $S^s$ et $S^l$. Ces fonctions peuvent être vues comme des généralisations des polynômes de Tchebyshev. Elles sont en lien avec des polynômes orthogonaux à plusieurs variables associés aux algèbres de Lie simples, par exemple les polynômes de Jacobi et de Macdonald. Elles ont plusieurs propriétés remarquables, dont l'orthogonalité continue et discrète. En particulier, il est prouvé dans la présente thèse que les fonctions $S^s$ et $S^l$ caractérisées par certains paramètres sont mutuellement orthogonales par rapport à une mesure discrète. Leur orthogonalité discrète permet de déduire deux types de transformées discrètes analogues aux transformées de Fourier pour chaque algèbre de Lie simple avec racines des longueurs différentes. Comme les polynômes de Tchebyshev, ces quatre familles des fonctions ont des applications en analyse numérique. On obtient dans cette thèse quelques formules de <>, pour des fonctions de plusieurs variables, en liaison avec les fonctions $C$, $S^s$ et $S^l$. On fournit également une description complète des transformées en cosinus discrètes de types V--VIII à $n$ dimensions en employant les fonctions spéciales associées aux algèbres de Lie simples $B_n$ et $C_n$, appelées cosinus antisymétriques et symétriques. Enfin, on étudie quatre familles de polynômes orthogonaux à plusieurs variables, analogues aux polynômes de Tchebyshev, introduits en utilisant les cosinus (anti)symétriques.

Certain problems concerning polynomials and transcendental entire functions of exponential type

Soit $\displaystyle P(z):=\sum_{\nu=0}^na_\nu z^{\nu}$ un polynôme de degré $n$ et $\displaystyle M:=\sup_{|z|=1}|P(z)|.$ Sans aucne restriction suplémentaire, on sait que $|P'(z)|\leq Mn$ pour $|z|\leq 1$ (inégalité de Bernstein). Si nous supposons maintenant que les zéros du polynôme $P$ sont à l'extérieur du cercle $|z|=k,$ quelle amélioration peut-on apporter à l'inégalité de Bernstein? Il est déjà connu [{\bf \ref{Mal1}}] que dans le cas où $k\geq 1$ on a $$(*) \qquad |P'(z)|\leq \frac{n}{1+k}M \qquad (|z|\leq 1),$$ qu'en est-il pour le cas où $k < 1$? Quelle est l'inégalité analogue à $(*)$ pour une fonction entière de type exponentiel $\tau ?$ D'autre part, si on suppose que $P$ a tous ses zéros dans $|z|\geq k \, \, (k\geq 1),$ quelle est l'estimation de $|P'(z)|$ sur le cercle unité, en terme des quatre premiers termes de son développement en série entière autour de l'origine. Cette thèse constitue une contribution à la théorie analytique des polynômes à la lumière de ces questions.

Cholinergic enhancement of perceptual learning : behavioral, physiological, and neuro-pharmacological study in the rat primary visual cortex

Les cortices sensoriels sont des régions cérébrales essentielles pour la perception. En particulier, le cortex visuel traite l’information visuelle en provenance de la rétine qui transite par le thalamus. Les neurones sont les unités fonctionnelles qui transforment l'information sensorielle en signaux électriques, la transfèrent vers le cortex et l'intègrent. Les neurones du cortex visuel sont spécialisés et analysent différents aspects des stimuli visuels. La force des connections entre les neurones peut être modulée par la persistance de l'activité pré-synaptique et induit une augmentation ou une diminution du signal post-synaptique à long terme. Ces modifications de la connectivité synaptique peuvent induire la réorganisation de la carte corticale, c’est à dire la représentation de ce stimulus et la puissance de son traitement cortical. Cette réorganisation est connue sous le nom de plasticité corticale. Elle est particulièrement active durant la période de développement, mais elle s’observe aussi chez l’adulte, par exemple durant l’apprentissage. Le neurotransmetteur acétylcholine (ACh) est impliqué dans de nombreuses fonctions cognitives telles que l’apprentissage ou l’attention et il est important pour la plasticité corticale. En particulier, les récepteurs nicotiniques et muscariniques du sous-type M1 et M2 sont les récepteurs cholinergiques impliqués dans l’induction de la plasticité corticale. L’objectif principal de la présente thèse est de déterminer les mécanismes de plasticité corticale induits par la stimulation du système cholinergique au niveau du télencéphale basal et de définir les effets sur l’amélioration de la perception sensorielle. Afin d’induire la plasticité corticale, j’ai jumelé des stimulations visuelles à des injections intracorticales d’agoniste cholinergique (carbachol) ou à une stimulation du télencéphale basal (neurones cholinergiques qui innervent le cortex visuel primaire). J'ai analysé les potentiels évoqués visuels (PEVs) dans le cortex visuel primaire des rats pendant 4 à 8 heures après le couplage. Afin de préciser l’action de l’ACh sur l’activité des PEVs dans V1, j’ai injecté individuellement l’antagoniste des récepteurs muscariniques, nicotiniques, α7 ou NMDA avant l’infusion de carbachol. La stimulation du système cholinergique jumelée avec une stimulation visuelle augmente l’amplitude des PEVs durant plus de 8h. Le blocage des récepteurs muscarinique, nicotinique et NMDA abolit complètement cette amélioration, tandis que l’inhibition des récepteurs α7 a induit une augmentation instantanée des PEVs. Ces résultats suggèrent que l'ACh facilite à long terme la réponse aux stimuli visuels et que cette facilitation implique les récepteurs nicotiniques, muscariniques et une interaction avec les récepteur NMDA dans le cortex visuel. Ces mécanismes sont semblables à la potentiation à long-terme, évènement physiologique lié à l’apprentissage. L’étape suivante était d’évaluer si l’effet de l’amplification cholinergique de l’entrée de l’information visuelle résultait non seulement en une modification de l’activité corticale mais aussi de la perception visuelle. J’ai donc mesuré l’amélioration de l’acuité visuelle de rats adultes éveillés exposés durant 10 minutes par jour pendant deux semaines à un stimulus visuel de type «réseau sinusoïdal» couplé à une stimulation électrique du télencéphale basal. L’acuité visuelle a été mesurée avant et après le couplage des stimulations visuelle et cholinergique à l’aide d’une tâche de discrimination visuelle. L’acuité visuelle du rat pour le stimulus d’entrainement a été augmentée après la période d’entrainement. L’augmentation de l’acuité visuelle n’a pas été observée lorsque la stimulation visuelle seule ou celle du télencéphale basal seul, ni lorsque les fibres cholinergiques ont été lésées avant la stimulation visuelle. Une augmentation à long terme de la réactivité corticale du cortex visuel primaire des neurones pyramidaux et des interneurones GABAergiques a été montrée par l’immunoréactivité au c-Fos. Ainsi, lorsque couplé à un entrainement visuel, le système cholinergique améliore les performances visuelles pour l’orientation et ce probablement par l’optimisation du processus d’attention et de plasticité corticale dans l’aire V1. Afin d’étudier les mécanismes pharmacologiques impliqués dans l’amélioration de la perception visuelle, j’ai comparé les PEVs avant et après le couplage de la stimulation visuelle/cholinergique en présence d’agonistes/antagonistes sélectifs. Les injections intracorticales des différents agents pharmacologiques pendant le couplage ont montré que les récepteurs nicotiniques et M1 muscariniques amplifient la réponse corticale tandis que les récepteurs M2 muscariniques inhibent les neurones GABAergiques induisant un effet excitateur. L’infusion d’antagoniste du GABA corrobore l’hypothèse que le système inhibiteur est essentiel pour induire la plasticité corticale. Ces résultats démontrent que l’entrainement visuel jumelé avec la stimulation cholinergique améliore la plasticité corticale et qu’elle est contrôlée par les récepteurs nicotinique et muscariniques M1 et M2. Mes résultats suggèrent que le système cholinergique est un système neuromodulateur qui peut améliorer la perception sensorielle lors d’un apprentissage perceptuel. Les mécanismes d’amélioration perceptuelle induits par l’acétylcholine sont liés aux processus d’attention, de potentialisation à long-terme et de modulation de la balance d’influx excitateur/inhibiteur. En particulier, le couplage de l’activité cholinergique avec une stimulation visuelle augmente le ratio de signal / bruit et ainsi la détection de cibles. L’augmentation de la concentration cholinergique corticale potentialise l’afférence thalamocorticale, ce qui facilite le traitement d’un nouveau stimulus et diminue la signalisation cortico-corticale minimisant ainsi la modulation latérale. Ceci est contrôlé par différents sous-types de récepteurs cholinergiques situés sur les neurones GABAergiques ou glutamatergiques des différentes couches corticales. La présente thèse montre qu’une stimulation électrique dans le télencéphale basal a un effet similaire à l’infusion d’agoniste cholinergique et qu’un couplage de stimulations visuelle et cholinergique induit la plasticité corticale. Ce jumelage répété de stimulations visuelle/cholinergique augmente la capacité de discrimination visuelle et améliore la perception. Cette amélioration est corrélée à une amplification de l’activité neuronale démontrée par immunocytochimie du c-Fos. L’immunocytochimie montre aussi une différence entre l’activité des neurones glutamatergiques et GABAergiques dans les différentes couches corticales. L’injection pharmacologique pendant la stimulation visuelle/cholinergique suggère que les récepteurs nicotiniques, muscariniques M1 peuvent amplifier la réponse excitatrice tandis que les récepteurs M2 contrôlent l’activation GABAergique. Ainsi, le système cholinergique activé au cours du processus visuel induit des mécanismes de plasticité corticale et peut ainsi améliorer la capacité perceptive. De meilleures connaissances sur ces actions ouvrent la possibilité d’accélérer la restauration des fonctions visuelles lors d’un déficit ou d’amplifier la fonction cognitive.

Searching for novel gene functions in yeast : identification of thousands of novel molecular interactions by protein-fragment complementation assay followed by automated gene function prediction and high-throughput lipidomics

La compréhension de processus biologiques complexes requiert des approches expérimentales et informatiques sophistiquées. Les récents progrès dans le domaine des stratégies génomiques fonctionnelles mettent dorénavant à notre disposition de puissants outils de collecte de données sur l’interconnectivité des gènes, des protéines et des petites molécules, dans le but d’étudier les principes organisationnels de leurs réseaux cellulaires. L’intégration de ces connaissances au sein d’un cadre de référence en biologie systémique permettrait la prédiction de nouvelles fonctions de gènes qui demeurent non caractérisées à ce jour. Afin de réaliser de telles prédictions à l’échelle génomique chez la levure Saccharomyces cerevisiae, nous avons développé une stratégie innovatrice qui combine le criblage interactomique à haut débit des interactions protéines-protéines, la prédiction de la fonction des gènes in silico ainsi que la validation de ces prédictions avec la lipidomique à haut débit. D’abord, nous avons exécuté un dépistage à grande échelle des interactions protéines-protéines à l’aide de la complémentation de fragments protéiques. Cette méthode a permis de déceler des interactions in vivo entre les protéines exprimées par leurs promoteurs naturels. De plus, aucun biais lié aux interactions des membranes n’a pu être mis en évidence avec cette méthode, comparativement aux autres techniques existantes qui décèlent les interactions protéines-protéines. Conséquemment, nous avons découvert plusieurs nouvelles interactions et nous avons augmenté la couverture d’un interactome d’homéostasie lipidique dont la compréhension demeure encore incomplète à ce jour. Par la suite, nous avons appliqué un algorithme d’apprentissage afin d’identifier huit gènes non caractérisés ayant un rôle potentiel dans le métabolisme des lipides. Finalement, nous avons étudié si ces gènes et un groupe de régulateurs transcriptionnels distincts, non préalablement impliqués avec les lipides, avaient un rôle dans l’homéostasie des lipides. Dans ce but, nous avons analysé les lipidomes des délétions mutantes de gènes sélectionnés. Afin d’examiner une grande quantité de souches, nous avons développé une plateforme à haut débit pour le criblage lipidomique à contenu élevé des bibliothèques de levures mutantes. Cette plateforme consiste en la spectrométrie de masse à haute resolution Orbitrap et en un cadre de traitement des données dédié et supportant le phénotypage des lipides de centaines de mutations de Saccharomyces cerevisiae. Les méthodes expérimentales en lipidomiques ont confirmé les prédictions fonctionnelles en démontrant certaines différences au sein des phénotypes métaboliques lipidiques des délétions mutantes ayant une absence des gènes YBR141C et YJR015W, connus pour leur implication dans le métabolisme des lipides. Une altération du phénotype lipidique a également été observé pour une délétion mutante du facteur de transcription KAR4 qui n’avait pas été auparavant lié au métabolisme lipidique. Tous ces résultats démontrent qu’un processus qui intègre l’acquisition de nouvelles interactions moléculaires, la prédiction informatique des fonctions des gènes et une plateforme lipidomique innovatrice à haut débit , constitue un ajout important aux méthodologies existantes en biologie systémique. Les développements en méthodologies génomiques fonctionnelles et en technologies lipidomiques fournissent donc de nouveaux moyens pour étudier les réseaux biologiques des eucaryotes supérieurs, incluant les mammifères. Par conséquent, le stratégie présenté ici détient un potentiel d’application au sein d’organismes plus complexes.

Reinforcement Learning Approaches to Power System Scheduling

One major component of power system operation is generation scheduling. The objective of the work is to develop efficient control strategies to the power scheduling problems through Reinforcement Learning approaches. The three important active power scheduling problems are Unit Commitment, Economic Dispatch and Automatic Generation Control. Numerical solution methods proposed for solution of power scheduling are insufficient in handling large and complex systems. Soft Computing methods like Simulated Annealing, Evolutionary Programming etc., are efficient in handling complex cost functions, but find limitation in handling stochastic data existing in a practical system. Also the learning steps are to be repeated for each load demand which increases the computation time.Reinforcement Learning (RL) is a method of learning through interactions with environment. The main advantage of this approach is it does not require a precise mathematical formulation. It can learn either by interacting with the environment or interacting with a simulation model. Several optimization and control problems have been solved through Reinforcement Learning approach. The application of Reinforcement Learning in the field of Power system has been a few. The objective is to introduce and extend Reinforcement Learning approaches for the active power scheduling problems in an implementable manner. The main objectives can be enumerated as:(i) Evolve Reinforcement Learning based solutions to the Unit Commitment Problem.(ii) Find suitable solution strategies through Reinforcement Learning approach for Economic Dispatch. (iii) Extend the Reinforcement Learning solution to Automatic Generation Control with a different perspective. (iv) Check the suitability of the scheduling solutions to one of the existing power systems.First part of the thesis is concerned with the Reinforcement Learning approach to Unit Commitment problem. Unit Commitment Problem is formulated as a multi stage decision process. Q learning solution is developed to obtain the optimwn commitment schedule. Method of state aggregation is used to formulate an efficient solution considering the minimwn up time I down time constraints. The performance of the algorithms are evaluated for different systems and compared with other stochastic methods like Genetic Algorithm.Second stage of the work is concerned with solving Economic Dispatch problem. A simple and straight forward decision making strategy is first proposed in the Learning Automata algorithm. Then to solve the scheduling task of systems with large number of generating units, the problem is formulated as a multi stage decision making task. The solution obtained is extended in order to incorporate the transmission losses in the system. To make the Reinforcement Learning solution more efficient and to handle continuous state space, a fimction approximation strategy is proposed. The performance of the developed algorithms are tested for several standard test cases. Proposed method is compared with other recent methods like Partition Approach Algorithm, Simulated Annealing etc.As the final step of implementing the active power control loops in power system, Automatic Generation Control is also taken into consideration.Reinforcement Learning has already been applied to solve Automatic Generation Control loop. The RL solution is extended to take up the approach of common frequency for all the interconnected areas, more similar to practical systems. Performance of the RL controller is also compared with that of the conventional integral controller.In order to prove the suitability of the proposed methods to practical systems, second plant ofNeyveli Thennal Power Station (NTPS IT) is taken for case study. The perfonnance of the Reinforcement Learning solution is found to be better than the other existing methods, which provide the promising step towards RL based control schemes for practical power industry.Reinforcement Learning is applied to solve the scheduling problems in the power industry and found to give satisfactory perfonnance. Proposed solution provides a scope for getting more profit as the economic schedule is obtained instantaneously. Since Reinforcement Learning method can take the stochastic cost data obtained time to time from a plant, it gives an implementable method. As a further step, with suitable methods to interface with on line data, economic scheduling can be achieved instantaneously in a generation control center. Also power scheduling of systems with different sources such as hydro, thermal etc. can be looked into and Reinforcement Learning solutions can be achieved.

Statistical Machine Learning Techniques for the Prediction of Learning Disabilities in School-Age Children

Learning Disability (LD) is a general term that describes specific kinds of learning problems. It is a neurological condition that affects a child's brain and impairs his ability to carry out one or many specific tasks. The learning disabled children are neither slow nor mentally retarded. This disorder can make it problematic for a child to learn as quickly or in the same way as some child who isn't affected by a learning disability. An affected child can have normal or above average intelligence. They may have difficulty paying attention, with reading or letter recognition, or with mathematics. It does not mean that children who have learning disabilities are less intelligent. In fact, many children who have learning disabilities are more intelligent than an average child. Learning disabilities vary from child to child. One child with LD may not have the same kind of learning problems as another child with LD. There is no cure for learning disabilities and they are life-long. However, children with LD can be high achievers and can be taught ways to get around the learning disability. In this research work, data mining using machine learning techniques are used to analyze the symptoms of LD, establish interrelationships between them and evaluate the relative importance of these symptoms. To increase the diagnostic accuracy of learning disability prediction, a knowledge based tool based on statistical machine learning or data mining techniques, with high accuracy,according to the knowledge obtained from the clinical information, is proposed. The basic idea of the developed knowledge based tool is to increase the accuracy of the learning disability assessment and reduce the time used for the same. Different statistical machine learning techniques in data mining are used in the study. Identifying the important parameters of LD prediction using the data mining techniques, identifying the hidden relationship between the symptoms of LD and estimating the relative significance of each symptoms of LD are also the parts of the objectives of this research work. The developed tool has many advantages compared to the traditional methods of using check lists in determination of learning disabilities. For improving the performance of various classifiers, we developed some preprocessing methods for the LD prediction system. A new system based on fuzzy and rough set models are also developed for LD prediction. Here also the importance of pre-processing is studied. A Graphical User Interface (GUI) is designed for developing an integrated knowledge based tool for prediction of LD as well as its degree. The designed tool stores the details of the children in the student database and retrieves their LD report as and when required. The present study undoubtedly proves the effectiveness of the tool developed based on various machine learning techniques. It also identifies the important parameters of LD and accurately predicts the learning disability in school age children. This thesis makes several major contributions in technical, general and social areas. The results are found very beneficial to the parents, teachers and the institutions. They are able to diagnose the child’s problem at an early stage and can go for the proper treatments/counseling at the correct time so as to avoid the academic and social losses.

Reinforcement Learning Solution for Unit Commitment Problem Considering Minimum Start Up and Shut Down Times

Unit Commitment Problem (UCP) in power system refers to the problem of determining the on/ off status of generating units that minimize the operating cost during a given time horizon. Since various system and generation constraints are to be satisfied while finding the optimum schedule, UCP turns to be a constrained optimization problem in power system scheduling. Numerical solutions developed are limited for small systems and heuristic methodologies find difficulty in handling stochastic cost functions associated with practical systems. This paper models Unit Commitment as a multi stage decision making task and an efficient Reinforcement Learning solution is formulated considering minimum up time /down time constraints. The correctness and efficiency of the developed solutions are verified for standard test systems

A Reinforcement Learning Approach to Economic Dispatch using Neural Networks

This paper presents a Reinforcement Learning (RL) approach to economic dispatch (ED) using Radial Basis Function neural network. We formulate the ED as an N stage decision making problem. We propose a novel architecture to store Qvalues and present a learning algorithm to learn the weights of the neural network. Even though many stochastic search techniques like simulated annealing, genetic algorithm and evolutionary programming have been applied to ED, they require searching for the optimal solution for each load demand. Also they find limitation in handling stochastic cost functions. In our approach once we learn the Q-values, we can find the dispatch for any load demand. We have recently proposed a RL approach to ED. In that approach, we could find only the optimum dispatch for a set of specified discrete values of power demand. The performance of the proposed algorithm is validated by taking IEEE 6 bus system, considering transmission losses