International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.77-83
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2011
In this paper, an active backstepping design is proposed to achieve control and synchronization of a new hyperchaotic system. The proposed method is a systematic design approach and exists in a recursive procedure that interlaces the choice of a Lyapunov function with the design of the active control. The proposed controller enables stabilization of chaotic motion to the origin as well as synchronization of the two identical new hyperchaotic systems. Numerical simulations illustrate the validity of the proposed control technique.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.165-170
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2007
Recommendation systems provide users with proper services using context information being input from many sensors occasionally under ubiquitous computing environment. But in case there isn't sufficient context information for service recommendation in spite of much context information, there can be problems of resulting in inexact result. In addition, in the quantification step to use context information, there are problems of classifying context information inexactly because of using an absolute classification course. In this paper, we solved the problem of lack of necessary context information for service recommendation by using dynamic profile information. We also improved the problem of absolute classification by using a relative classification of context information in quantification step. As the result of experiments, expectation preference degree was improved by 7.5% as compared with collaborative filtering methods using an absolute quantification method where context information of P2P mobile agent is used.
본 논문에서는 에너지 소비를 효율적으로 절약하기 위한 방법으로 평면도 상의 색상 분포 영상, 벽색상 분포 영상, 습도를 퍼지 추론 규칙에 적용하여 풍향 및 풍속을 제어하는 방법을 제안한다. 기존 제어 방법의 시뮬레이터는 소비 전력을 풍속에 관계없이 8.3KW로 설정하여 계산하기 때문에 풍속이 강하거나 약하더라도 시간 당 소비되는 전력이 같다는 문제점이 있었다. 그러나 본 논문에서 제안된 시뮬레이터에서는 풍속이 강할 수 록 소비되는 전력을 크게 설정하고, 풍속이 약할 수 록 소비되는 전력을 적게 설정한다. 제안된 풍속 제어 방법을 $400{\times}300$ 크기의 평명도 색상 영상 50장과 $400{\times}200$ 크기의 벽 색상 분포 영상 50장을 대상으로 기존의 풍속 제어 방법과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 기존의 방법보다 에너지 절약이 개선된 것을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.29-35
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2021
While the population of pet dogs and pet-related markets are increasing, there is no convenient and reliable tool for pet health monitoring for pet owners/caregivers. In this paper, we propose a mobile platform-based pre-diagnosis system that pet owners can use for pre-diagnosis and obtaining information on coping strategies based on their observations of the pet dog's abnormal behavior. The proposed system constructs symptom-disease association databases for 100 frequently observed diseases under veterinarian guidance. Then, we apply the possibilistic fuzzy C-means algorithm to form the "probable disease" set and the "doubtable disease" set from the database. In the experiment, we found that the proposed system found almost all diseases correctly, with an average of 4.5 input symptoms and outputs 1.5 probable and one doubtable disease on average. The utility of this system is to alert the owner's attention to the pet dog's abnormal behavior and obtain an appropriate coping strategy before consult a veterinarian.
This paper addresses the stochastic control problem of robots within the framework of parameter uncertainty and uncertain noise covariance. First of all, an open circle deterministic trajectory optimization issue is explained without knowing the unequivocal type of the dynamical framework. Then, a Linear Quadratic Gaussian (LQG) controller is intended for the ostensible trajectory-dependent linearized framework, to such an extent that robust hereditary NN robotic controller made out of the Kalman filter and the fuzzy controller is blended to ensure the asymptotic stability of the non-continuous controlled frameworks. Applicability and performance of the proposed algorithm shown through simulation results in the complex systems which are demonstrate the feasible to improve the performance by the proposed approach.
본 논문은 문서의 의미특징과 퍼지를 이용한 새로운 문서군집 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해된 의미특징을 이용하여 군집 레이블과 군집의 대표 용어들을 선택함으로서 문서군집의 내부구조를 더 잘 표현할 수 있으며, 퍼지를 이용한 군집은 문서군집에 유사하지 않은 문서를 더 잘 구분함으로써 문서군집의 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
Park, Won-Bae;Song, Young-Jun;Kwon, Heak-Bong;Ahn, Jae-Hyeong
한국멀티미디어학회논문지
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제7권12호
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pp.1671-1679
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2004
This study has proposed visual-feature extraction methods for each band in wavelet domain with both spatial frequency features and multi resolution features. In addition, it has brought forward similarity measurement method using fuzzy theory and new color feature expression method taking advantage of the frequency of the same color after color quantization for reducing quantization error, a disadvantage of the existing color histogram intersection method. Experiments are performed on a database containing 1,000 color images. The proposed method gives better performance than the conventional method in both objective and subjective performance evaluation.
The problem of optimal stochastic GA control of the system with uncertain parameters and unsure noise covariates is studied. First, without knowing the explicit form of the dynamic system, the open-loop determinism problem with path optimization is solved. Next, Gaussian linear quadratic controllers (LQG) are designed for linear systems that depend on the nominal path. A robust genetic neural network (NN) fuzzy controller is synthesized, which consists of a Kalman filter and an optimal controller to assure the asymptotic stability of the discrete control system. A simulation is performed to prove the suitability and performance of the recommended algorithm. The results indicated that the recommended method is a feasible method to improve the performance of active tuned mass damper (ATMD) shear buildings under random earthquake disturbances.
본 논문에서는 Kernel based Fuzzy C-Means(K-FCM) 기반 양자화 기법을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징을 분할하는 기법을 제안한다. 결절종의 경우에는 초음파 영상 내에서 무에코, 저에코의 특징을 가진 낭포성 종양 객체를 특징 영역으로 영상을 분할한다. K-FCM 클러스터링은 기존의 FCM 클러스터링에서 Kernel Function을 적용한 형태의 클러스터링 기법이다. 본 논문에서는 Gaussian Kernel 기반 K-FCM을 적용하여 의료 초음파 영상에서 특징들을 분할하였다. 결절종 초음파 영상에서는 FCM 클러스터링이 F1 Score가 85.574%로 나타났고, K-FCM이 86.442%로 나타났다.
본 연구는 도시홍수 피해저감을 위한 비구조적 대책의 일환으로 배수펌프장의 효율적인 운영방안을 제시하고자 한다. 배수펌프장 내의 수위를 뉴로-퍼지모형을 통하여 예측하고 예측되는 내수위에 따라 유전자 알고리즘 기법을 적용하여 배수펌프장의 운영룰을 결정하고자 한다. 뉴로-퍼지모형 구축시 배수구역의 지형적 특성을 반영하기 위하여 공간적 매개변수를 고려한 GeoANFIS모형을 개발하였고 배수펌프장 내 최고수위를 저하시키면서 반복적인 정지와 운영이 발생하지 않도록 벌칙유형의 유전자 알고리즘을 적용하였다. 마포 배수구역 내 5개의 배수펌프장(마포, 합정, 상수, 봉인, 당인)에 대하여 개발 모형의 적용성을 검증하였다. 이러한 운영룰의 개발로 효과적으로 내배수 시설을 운영할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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