• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.762-767
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• 2008

This paper introduces a $L_{\infty}$-gain state feedback fuzzy controller design for the time delay nonlinear system represented by Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. First, the T-S fuzzy model is employed to represent the time delay nonlinear system. Next based on the fuzzy model, a fuzzy state feedback controller is developed to achieve $L_{\infty}$-gain performance. Finally, sufficient conditions are derived for $L_{\infty}$-gain performance. The sufficient conditions are formulated in the format of linear matrix inequalities (LMIs). The effectiveness of the proposed controller design methonology is finally demonstrated through numerical simulations.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.153-159
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• 2009

The steel balls are core elements between inner part and outer part in a bearing system. The degree of goodness of the steel balls has been visually processed by human beings. In this paper we propose a new method that uses image processing algorithm and fuzzy logic theory. We use fuzzy inference engine and fuzzy Choquet integral algorithm in the proposed system. We first distinguish the defects of the steel balls by an image processing algorithm. And then the degree of the defects is classified by a fuzzy logic system. We perform some simulations to show the effectiveness and feasibility of the proposed system.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.11
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• pp.979-985
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• 2006

In the conventional researches, the reliabilities of the fuzzy system are represented and analyzed by real values between zero and one, fuzzy numbers, intervals of confidence, etc. In this paper, we present a method to represent and analyze the reliabilities of the weighted components of the fuzzy system and the weights reflected on their importance based on vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. The vague set is represented as the interval consisted of the truth-membership functions and the false-membership functions, therefore it can allow the reliabilities and the weights of a fuzzy system to represent in a more flexible manner. The proposed method considers the weights of the weighted components in the fuzzy systems, its reliability analysis is more flexible and effective than the conventional methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.459-464
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• 2001

This paper discusses a stochastic stabilization of Takagi-Sugeno(TS) fuzzy system with Markovian input delay. The finite Markovian process is adopted to model the input delary of the overall control system. It is assumed that the zero and hold devices are used for control input. The continuous-time TS fuzzy system with the Markovian input delay is discretized for easy handling delay, according, the discretized TS fuzzy system is represented by a discrete-time TS fuzzy system with jumping parameters. The stochastic stabilizibility of the jump TS fuzzy system is derived and formulated in terms of linear matrix inequalities (LNIS)

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.3
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• pp.335-340
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• 2008

In this paper, a decentralized fuzzy output feedback controller for nonlinear interconnected systems with time delay is proposed. The nonlinear interconnected system is represented to fuzzy system using Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The decentralized output feedback controller is designed(or stability of subsystems of the fuzzy interconnected system. The stable condition of the closed-loop subsystem is represented to the linear matrix inequality (LMI) form and control gain is obtained by LMI. An example is given to show the verification discussed throughout the paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.186-189
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• 2005

본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.5
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• pp.14-20
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• 1998

This paper proposes a fuzzy comparison method called the fuzzy satisfaction function. It compares two fuzzy numbers and produces a fuzzy set on [O, 11 as the comparison result. It represents the possibility that a fuzzy number is greater(smal1er) than the other with a fuzzy set on [0, I]. It is extended from the satisfaction function which compares two fuzzy numbers and generates a value in [0, 11 as the result. This paper summarizes the satisfaction function and proposes the fuzzy satisfaction function. Some numerical examples are also presented in this paper.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.3 no.4
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• pp.32-47
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• 1993

본 논문에서는 주어진 문제 영역상의 자료를 특성에 따라 분류하고, 자동적으로 퍼지 규칙을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비하여 효율적으로 퍼지 공간을 분할하고, 분할된 퍼지 공간의 부분적인 합병을 통하여 퍼지 규칙의 수를 최적화한다. 또한, 본 논문에서는 생성된 퍼지 규칙들이 정형적인 형태를 유지하도록 하며, 이용상의 적응력을 높히기 위하여 누적-히스토그램을 이용하여 귀속 함수를 정의하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.321-333
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• 1999

본 논문은 퍼지 하이퍼그래프(fuzzy hypergraph)를 확장하여 타입-2 퍼지 하이퍼그래프를 정의하고, 이렇게 정의된 그래프의 듀얼( dual)을 소개한다. 그리고 하이퍼그래프의 시스템 분석력을 증대시키기 위하여 원소와 에지(edge)의 인접한 정도를 나타내는 인접도(adjavent level)를 확장하여 퍼지 인접도를 정의한다. 이와 같이 정의된 인접도를 새로이 정의된 타입-2 퍼지 하이퍼그래프에 적용하여 하이퍼그래프의 시스템 분석능력을 증대시킴을 보인다.