Zeyada, Fathei M.;Zahran, A.M.;El-Baki, S.A.Abd;Mousa, A.K.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권3호
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pp.230-241
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2010
In the present paper we introduce and study fundamental concepts in the framework of L-fuzzifying topology(so called(2,L)-fuzzy topology)as L-concepts where L is a complete residuated lattice. The concepts of (2,L)-derived, (2,L)-closure, (2,L)-interior, (2,L)-exterior and (2,L)-boundary operators are studied and some results on above concepts are obtained. Also, the concepts of an L-convergence of nets and an L-convergence of filters are introduced and some important results are obtained. Furthermore, we introduce and study bases and subbases in (2,L)-topology. As applications of our work the corresponding results(see[10-11]) are generalized and new consequences are obtained.
In this paper, we introduce the concept of Choquet-Pettis integral of Banach-valued functions using the Choquet integral of real-valued functions and investigate convergence theorems for the Choquet-Pettis integral.
본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.
In this paper, conditional expectation of a fuzzy random variable is introduced and its properties are investigated. Using this, we introduce the concept of fuzzy martingales and prove some convergence theorems which generalize te corresponding results for the classical martingales.
This paper introduces a new approach to analysis of error convergence for a class of iterative teaming control systems. Firstly, a nonlinear plant is represented using a Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy model. Then each iterative learning controller is designed for each linear plant in the T-S fuzzy model. From the view point of two-dimensional(2-D) system theory, we transform the proposed learning systems to a 2-D error equation, which is also established if the form of T-S fuzzy model. We analyze the error convergence in the sense of induced L$_2$-norm, where the effects of disturbances and initial conditions on 2-D error are considered. The iterative teaming controller design problem to guarantee the error convergence can be reduced to the linear matrix inequality problem. This method provides a systematic design procedure for iterative teaming controller. A simulation example is given to illustrate the validity of the proposed method.
PID 오토 튜닝 컨트롤러는 퍼지 논리를 통해 설계되었다. 이러한 오류 및 오류 파생 의견으로 일반적인 값은 발견적 표현으로 변경, 그들은 퍼지 및 defuzzification 과정을 통해 PID 이득을 결정했다. 퍼지 절차 및 PID 제어기 설계는 개별적으로 간주하고, 그것들을 혼합하고, 분석 하였다. 퍼지 논리에 의해 획득 자동 조정 PID 컨트롤러는 3 차 플랜트 제어 이하의 능력을 보여 주었다. 또한 설계된 자동 동조 방식으로 추적 문제를 참조하는 데 적용한다.
This paper describes a development of self tuning scheme for PI and PO type fuzzy controllers. The output scaling factor(SF) is adjusted on-line by fuzzy rules according to the current trend of the controlled process. The rule-base for tuning the output SF is defined on error and change of error for the controlled variable using the most natural and unbiased membership functions. Simulation results demonstrate the better control performance can be achieved in comparison with Ziegler-Nichols(Z-N) PID controllers.
Fuzzy control is proposed to regulate cutting force in turning operations under varying cutting conditions. The traditional linear controllers based on crisp mathematical model cannot effectively control cutting force becasue of the nonlinear dynamics of turning operations. The proposed fuzzy controller is based on operator experience and expert knowledge. The membership functions for the inputs and the output of the controller are designed. Cutting force is regulated by adjusting feedrate according to the variation of cutting conditions. The performance of the proposed controller is evaluated by experiments. The results of experiments show that the proposed fuzzy controller has a good cutting force regulation over a wide range of cutting conditions.
In this paper, a self-organizing fuzzy logic controller with hybrid structure is proposed. The structure of the proposed method is composed of a basic fuzzy logic controller and the FARMA SOC(Fuzzy Autoregressive Moving Average Self-organizing Controller). The self-organizing cntroller with hybrid structure has advantage over the FARMA controller as follows. The proposed controller improves poor performance due to the lack of I/O data to calculate predictive output. I executed some computer simulations on the regulation problem of an inverted pendulum system and compared the results of the proposed method with those of the FARMA SOC method.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.105-108
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2001
In this paper, we proposed a variable structure controller with fuzzy PI-쇼pe reaching law. we fuzzified as inputs to fuzzy system Rf(representative point's orthogonal distance(rd) to switching surface and RP's distance(r) to the origin of the 2-dimensional space whose coordinates are the error and the error rate. The increments of the coefficients $k_{p}$ and $k_{i}$, of the reaching law are calculated appropriate by the simplified Mamdanl inference. The proposed fuzzy PI-type reaching law makes it reduce the chattering and has no need to tune the PI parameters of reaching law. The effectiveness of the proposed fuzzy PI-type reaching law is shown by the simulation results of the control of a Ball-balance System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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