본 연구는 관능검사에서 얻은 결과로 평가규칙을 설계하고 이를 이용하여 추후의 관능평가에 응용할 수 있는 방법을 제안함에 있어서, 퍼지추론의 규칙을 효율적으로 설계하는 것에 관련된 것이다. 퍼지추론 규칙의 수는 규칙의 전건부의 구조와 파라미터를 설계함에 있어서 퍼지분할의 수에 따라 결정되는데, 분할의 수가 많다고 해서 최적은 아니므로 효율적으로 규칙의 수를 축소하는 것이 규칙을 응용할 때의 효율성을 제고하는 동시에 실무에 응용할 때 추론엔진의 속도를 높일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 사례를 이용하여 추론규칙의 수를 축소하여도 대등한 결과를 얻을 수 있음을 수치예를 통하여 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 관능검사를 이용하는 다른 분야에도 유효하게 응용될 수 있을 것이다.
By using the notion of interval-valued intuitionistic fuzzy relations, we form the poset (IVIR(X), $\leq$) of interval-valued intuitionistic fuzzy relations on a given set X. In particular, we form the subposet (IVIE(X), $\leq$) of interval-valued intuitionistic fuzzy equivalence relations on a given set X and prove that the poset (IVIE(X), $\leq$) is a complete lattice with the least element and greatest element.
This paper presents a fuzzy adaptive speed controller that guarantees a fast dynamic behavior and a precise trajectory tracking capability for surfaced-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs). The proposed fuzzy adaptive control strategy is simple and easy to implement. In addition, the proposed speed controller is very robust to system parameter and load torque variations because it does not require any accurate parameter values. The global stability of the proposed control system is analytically verified. To evaluate the proposed fuzzy adaptive speed controller, both simulation and experimental results are shown under motor parameter and load torque variations on a prototype SPMSM drive system.
In this paper, a fuzzy model is identified and optimized using the hybrid algorithm and HCM clustering method. Here, the hybrid algorithm is carried out as the structure combined with both a genetic algorithm and the improved complex method. The one is utilized for determining the initial parameters of membership function, the other for obtaining the fine parameters of membership function. HCM clustering algorithm is used to determine the confined region of initial parameters and also to avoid overflow phenomenon during auto-tuning of hybrid algorithm. And the standard least square method is used for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Two numerical examples are shown to evaluate the performance of the proposed model.
We introduce two concepts of intuitionistic fuzzy Rees congruence on a semigroup and intuitionistic fuzzy Rees con-gruence semigroup. As an important result, we prove that for a intuitionistic fuzzy Rees congruence semigroup S, the set of all intuitionistic fuzzy ideals of S and the set of all intuitionistic fuzzy congruences on S are lattice isomorphic. Moreover, we show that a homomorphic image of an intuitionistic fuzzy Rees congruence semigroup is an intuitionistic fuzzy Rees congruence semigroup.
First, we prove a number of results about intuitionistic fuzzy groups involving the notions of intuitionistic fuzzy cosets and intuitionistic fuzzy normal subgroups which are analogs of important results from group theory. Also, we introduce analogs of some group-theoretic concepts such as characteristic subgroup, normalizer and Abelian groups. Secondly, we prove that if A is an intuitionistic fuzzy subgroup of a group G such that the index of A is the smallest prime dividing the order of G, then A is an intuitionistic fuzzy normal subgroup. Finally, we show that there is a one-to-one correspondence the intuitionistic fuzzy cosets of an intuitionistic fuzzy subgroup A of a group G and the cosets of a certain subgroup H of G.
In this study, the modulus of elasticity of low, normal and high strength steel fiber reinforced concrete has been predicted by developing a fuzzy logic model. The fuzzy models were formed as simple rules using only linguistic variables. A fuzzy logic algorithm was devised for estimating the elastic modulus of SFRC from compressive strength. Fibers used in all of the mixes were made of steel, and they were in different volume fractions and aspect ratios. Fiber volume fractions of the concrete mixtures have changed between 0.25%-6%. The results of the proposed approach in this study were compared with the results of equations in standards and codes for elastic modulus of SFRC. Error estimation was also carried out for each approach. In the study, the lowest error deviation was obtained in proposed fuzzy logic approach. The fuzzy logic approach was rather useful to quickly and easily predict the elastic modulus of SFRC.
In this paper we propose a fuzzy c-regression model based on weighted least squares support vector machine(LS-SVM), which can be used to detect outliers in the switching regression model while preserving simultaneous yielding the estimates of outputs together with a fuzzy c-partitions of data. It can be applied to the nonlinear regression which does not have an explicit form of the regression function. We illustrate the new algorithm with examples which indicate how it can be used to detect outliers and fit the mixed data to the nonlinear regression models.
Using the idea of intuitionistic fuzzy set due to Atanassov, we define the notion of intuitionistic fuzzy metric spaces as a natural generalization of fuzzy metric spaces due to George and Veeramani and prove some known results of metric spaces including Baire's theorem and the Uniform limit theorem for intuitionistic fuzzy metric spaces.
For various fuzzy numbers, many operations have been calculated. We generalize about triangular fuzzy number and calculate four operations based on the Zadeh's extension principle, addition A(+)B, subtraction A(-)B, multiplication A(${\cdot}$)B and division A(/)B for two generalized triangular fuzzy sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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