Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.170-173
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2002
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성방법을 제안한다. ANFIS의 성능 개선을 위해 구조동정을 수행함에 있어서 전제부 파라미터는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 적용하였으며, 파라미터학습은 Jang에 의한 하이브리드 방법을 적용한다. 여기서 초기의 중심과 분산을 구하기 위해 FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링 기법을 사용하였다. 이렇게 함으로서 적은 규칙 수를 가지면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 Box-Jenkins의 가스로 데이터에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 보이고자 한다
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.5
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pp.517-524
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2004
The fuzzy set theory has been wide used in clustering of machine learning with data mining since fuzzy theory has been introduced in 1960s. In particular, fuzzy C-means algorithm is a popular fuzzy clustering algorithm up to date. An element is assigned to any cluster with each membership value using fuzzy C-means algorithm. This algorithm is affected from the location of initial cluster center and the proper cluster size like a general clustering algorithm as K-means algorithm. This setting up for initial clustering is subjective. So, we get improper results according to circumstances. In this paper, we propose a cluster merging using enhanced density based fuzzy C-means clustering algorithm for solving this problem. Our algorithm determines initial cluster size and center using the properties of training data. Proposed algorithm uses grid for deciding initial cluster center and size. For experiments, objective machine learning data are used for performance comparison between our algorithm and others.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4336-4354
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2018
Fuzzy C-means (FCM) algorithm is a most usually technique for medical image segmentation. But conventional FCM fails to perform well enough on magnetic resonance imaging (MRI) data with the noise and intensity inhomogeneity (IIH). In the paper, we propose a Gamma correction conditional FCM algorithm with spatial information (GcsFCM) to solve this problem. Firstly, the pre-processing, Gamma correction, is introduced to enhance the details of images. Secondly, the spatial information is introduced to reduce the effect of noise. Then we introduce the effective neighborhood mechanism into the local space information to improve the robustness for the noise and inhomogeneity. And the mechanism describes the degree of participation in generating local membership values and building clusters. Finally, the adjustment mechanism and the spatial information are combined into the weighted membership function. Experimental results on four image volumes with noise and IIH indicate that the proposed GcsFCM algorithm is more effective and robust to noise and IIH than the FCM, sFCM and csFCM algorithms.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.6
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pp.542-546
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2007
In the vision of ubiquitous computing environment, smart objects would communicate each other and provide many kinds of information about user and their surroundings in the home. This information enables smart objects to recognize context and to provide active and convenient services to the customers. However in most cases, context-aware services are available only with expert systems. In this paper, we present generalized activity recognition application in the smart home based on a naive Bayesian network(BN) and fuzzy clustering. We quantize continuous sensor data with fuzzy c-means clustering to simplify and reduce BN's conditional probability table size. And we apply mutual information to learn the BN structure efficiently. We show that this system can recognize user activities about 80% accuracy in the web based virtual smart home.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.11
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pp.47-54
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2003
Research during the past several years has established the effectiveness of acoustic emission (AE)-based sensing methodologies for machine condition analysis and process. AE has been proposed and evaluated for a variety of sensing tasks as well as for use as a technique for quantitative studies of manufacturing process. STD11 has been known as difficult-to-cut materials. The micro-grooving machine was developed for this study and the experiments were performed using CBN blade for machining STD11. Evaluating the machining conditions, frequency spectrum analysis of acoustic emission (AE) signals according to each conditions were applied. Fuzzy clustering method for associating the preprocessor outputs with the appropriate decisions was followed by frequency spectrum analysis. FFT is used to decompose AE signal into different frequency bands in time domain, the root mean square (RMS) values extracted from the decomposed signal of each frequency band were used as features.
Park Seong-Hee;Lim Kee-Joe;Kang Seong-Hwa;Seo Jeong-Min;Kim Young-Geun
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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v.5C
no.3
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pp.138-142
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2005
In this paper, we compared recognition rates between NN(neural networks) and clustering method as a scheme of off-line PD(partial discharge) diagnosis which occurs at the stator coil of traction motor. To acquire PD data, three defective models are made. PD data for classification were acquired from PD detector. And then statistical distributions are calculated to classify model discharge sources. These statistical distributions were applied as input data of two classification tools, BP(Back propagation algorithm) and ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system) pre-processed FCM(fuzzy c-means) clustering method. So, classification rate of BP were somewhat higher than ANFIS. But other items of ANFIS were better than BP; learning time, parameter number, simplicity of algorithm.
This study introduces an information granular-based fuzzy radial basis function neural networks (FRBFNN) based on multiobjective optimization and weighted least square (WLS). An improved multiobjective space search algorithm (IMSSA) is proposed to optimize the FRBFNN. In the design of FRBFNN, the premise part of the rules is constructed with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering while the consequent part of the fuzzy rules is developed by using four types of polynomials, namely constant, linear, quadratic, and modified quadratic. Information granulation realized with C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of the fuzzy neural network. To enhance the flexibility of neural network, we use the WLS learning to estimate the coefficients of the polynomials. In comparison with ordinary least square commonly used in the design of fuzzy radial basis function neural networks, WLS could come with a different type of the local model in each rule when dealing with the FRBFNN. Since the performance of the FRBFNN model is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules and the orders of the polynomials present in the consequent parts of the rules, we carry out both structural as well as parametric optimization of the network. The proposed IMSSA that aims at the simultaneous minimization of complexity and the maximization of accuracy is exploited here to optimize the parameters of the model. Experimental results illustrate that the proposed neural network leads to better performance in comparison with some existing neurofuzzy models encountered in the literature.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 글러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화합으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.6
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pp.1007-1016
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2007
In power system, substation facilities have become too complex and larger according to an extended power system. Also, customers require the high quality of electrical power system. However, some facilities become old and often break down unexpectedly. The unexpected failure may cause a break in power system and loss of profits. Therefore it is important to prevent abrupt faults by monitoring the condition of power systems. Among the various power facilities, power transformers play an important role in the transmission and distribution systems. In this research, we develop intelligent diagnosis technique for predicting faults of power transformer by FCM(Fuzzy c-means) and Euclidean based distance measure. The proposed technique make it possible to measures the possibility and degree of aging as well as the faults occurred in transformer. To demonstrate the validity of proposed method, various experiments are performed and their results are presented.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.32-35
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1999
기존의 반연속 HMM의 파라미터들 중에서 평균 벡터와 분산 행렬은 Maximum Likelihood Estimation 방법을 사용하여 학습한다. 본 논문에서는 평균 벡터를 위하여 Fuzzy c-means(FCM) 알고리즘을 사용하였고 분산 행렬을 위하여 FCM 알고리즘의 평균 벡터를 적용, 변형한 새로운 함수를 사용하여 화자적응에 적용하였다. 이러한 평균 벡터와 분산 행렬의 추정 방법은 새로운 화자에 대한 적응 능력을 갖는다. 제안한 방법을 적용한 한국어 격리 단어에 대한 컴퓨터 모의 실험결과 새로운 화자에 대해 적응함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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