• 제목/요약/키워드: Fuzzy Composition

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A Neuro-Fuzzy Model Approach for the Land Cover Classification

  • Han, Jong-Gyu;Chi, Kwang-Hoon;Suh, Jae-Young
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.122-127
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    • 1998
  • This paper presents the neuro-fuzzy classifier derived from the generic model of a 3-layer fuzzy perceptron and developed the classification software based on the neuro-fuzzl model. Also, a comparison of the neuro-fuzzy and maximum-likelihood classifiers is presented in this paper. The Airborne Multispectral Scanner(AMS) imagery of Tae-Duk Science Complex Town were used for this comparison. The neuro-fuzzy classifier was more considerably accurate in the mixed composition area like "bare soil" , "dried grass" and "coniferous tree", however, the "cement road" and "asphalt road" classified more correctly with the maximum-likelihood classifier than the neuro-fuzzy classifier. Thus, the neuro-fuzzy model can be used to classify the mixed composition area like the natural environment of korea peninsula. From this research we conclude that the neuro-fuzzy classifier was superior in suppression of mixed pixel classification errors, and more robust to training site heterogeneity and the use of class labels for land use that are mixtures of land cover signatures.

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A Learning Algorithm of Fuzzy Neural Networks with Trapezoidal Fuzzy Weights

  • Lee, Kyu-Hee;Cho, Sung-Bae
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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    • pp.404-409
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    • 1998
  • In this paper, we propose a learning algorithm of fuzzy neural networks with trapezoidal fuzzy weights. This fuzzy neural networks can use fuzzy numbers as well as real numbers, and represent linguistic information better than standard neural networks. We construct trapezodal fuzzy weights by the composition of two triangles, and devise a learning algorithm using the two triangular membership functions, The results of computer simulations on numerical data show that the fuzzy neural networks have high fitting ability for target output.

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새로운 합성 추론법에서 DNA 코딩을 이용한 국소 퍼지 규칙의 자동획득 (Automatic Acquisition of Local Fuzzy Rules by DNA Coding in new Composition Reasoning Method)

  • 박종규;안태천;윤양웅
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.56-67
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    • 1999
  • 본 논문에서는, 퍼지 제어기의 성능에 대한 손실이 없으면서, 퍼지규칙의 수를 줄이고 최적화하고 자동화할 수 있는 방법으로 개략추론과 국소추론의 개념을 결합시킨 새로운 합성형 퍼지 추론법을 제안한다. 개략추론과 국소추론의 상호작용을 제어하기 위하여, DNA코딩 알고리즘을 합성형 퍼지 추론법의 국소퍼지 추론부에 도입한다. 그리고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제의 수위제어 시스템에 적용하고, 시뮬레이션한 결과는 제안된 방법이 종래의 제어기법보다 고도의 제어 정밀성을 가지며, 퍼지규칙의 자동 획득도 용이함을 입증하였다.

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${\epsilon}$-FUZZY EQUIVALENCE RELATIONS

  • Chon, Inheung
    • Korean Journal of Mathematics
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    • 제14권1호
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    • pp.71-77
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    • 2006
  • We find the ${\epsilon}$-fuzzy equivalence relation generated by the union of two ${\epsilon}$-fuzzy equivalence relations on a set, find the ${\epsilon}$-fuzzy equivalence relation generated by a fuzzy relation on a set, and find sufficient conditions for the composition ${\mu}{\circ}{\nu}$ of two ${\epsilon}$-fuzzy equivalence relations ${\mu}$ and ${\nu}$ to be the ${\epsilon}$-fuzzy equivalence relation generated by ${\mu}{\cup}{\nu}$. Also we study fuzzy partitions of ${\epsilon}$-fuzzy equivalence relations.

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G-FUZZY EQUIVALENCE RELATIONS GENERATED BY FUZZY RELATIONS

  • Chon, Inheung
    • Korean Journal of Mathematics
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    • 제11권2호
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    • pp.169-175
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    • 2003
  • We find a G-fuzzy equivalence relation generated by the union of two G-fuzzy equivalence relations in a set, find a G-fuzzy equivalence relation generated by a fuzzy relation in a set, and find sufficient conditions for the composition ${\mu}{\circ}{\nu}$ of two G-fuzzy equivalence relations ${\mu}$ and ${\nu}$ to be a G-fuzzy equivalence relation generated by ${\mu}{\cup}{\nu}$.

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DNA 코딩 방법을 이용한 국소 퍼지 추론규칙의 자동획득 (Automatic acquisition of local fuzzy reasoning rules through DNA coding method)

  • 박종규;윤성용;오성권;안태천
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.543-545
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    • 1999
  • In this paper, the composition method of global and local fuzzy reasoning concepts is researched for reducing the number of rules, not losing the performance for fuzzy controller. A new method is proposed in details that controls the interaction between global reasoning and local reasoning. In order to automatically acquire and optimize the method, the DNA coding algorithm is introduced to the local fuzzy reasoning of the proposed composition fuzzy reasoning method. The method is applied to the real liquid level control system for the purpose of evaluating the Performance. The simulation results show that the proposed technique can produce the fuzzy rules with higher accuracy and feasibility than the conventional methods.

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AN INTERPOLATIVE FUZZY INFERENCE METHOD AND ITS APPLICATION

  • SHIMAKAWA, Manabu;MURAKAMI, Shuta
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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    • pp.556-561
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    • 1998
  • This paper deals with our proposed fuzzy inference method, in which the fuzzy relation is represented by the membership functions of the antecedent and consequent parts, it is not used any fuzzy composition. The strong point of this method is that the membership function of an inferred conclusion has a simple shape and thus its meaning can be interpreted easily. Firstly, the proposed method is explained, and then it is applied to fuzzy modeling of distributed data.

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Operations of fuzzy bags

  • Kim, Kyung-Soo;Miyamoto, Sadaaki
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.28-31
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    • 1996
  • A bag is a set-like entity which can contain repeated elements. Fuzzy bags have been studied by Yager, who defined their basic relations and operations. However, his definitions of the basic relations and operations are inconsistent with the corresponding relations and operations for ordinary fuzzy sets. The present paper presents new basic relations and operations of fuzzy bags using a grade sequence for each element of the universal set. Moreover the .alpha.-cut, t-norms, the extension principle, and the composition of fuzzy bag relations are described.

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퍼지 관계를 활용한 사례기반추론 예측 정확성 향상에 관한 연구 (A Study on Forecasting Accuracy Improvement of Case Based Reasoning Approach Using Fuzzy Relation)

  • 이인호;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제16권4호
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    • pp.67-84
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    • 2010
  • 미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.