Z. Cao's Fuzzy Reasoning Method using Learning Ability

학습기능을 사용한 Z. Cao의 퍼지추론방식

Z. Cao had proposed NFRM(new fuzzy reasoning method) which infers in detail using relation matrix. In spite of the small inference rules, it shows good performance than mamdani's fuzzy inference method. In this paper, we propose 2. Cao's fuzzy inference method using learning ability witch is used a gradient descent method in order to improve the performances. Because it is difficult to determine the relation matrix elements by trial and error method which is needed many hours and effort. Simulation results are applied linear and nonlinear system show that the proposed inference method has good performances.

과거 Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 정밀한 추론을 위하여 relation matrix는 시행착오법을 사용하여 구하고, 이는 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 relation matrix를 구하기 위하여 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사유한 학습기능을 갖는 Z. Cao의 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다.