특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
In this paper, we consider two extreme sets of zero-term rank sum of fuzzy matrix pairs: $$\cal{z}_1(\cal{F})=\{(X,Y){\in}\cal{M}_{m,n}(\cal{F})^2{\mid}z(X+Y)=min\{z(X),z(Y)\}\};$$$$\cal{z}_2(\cal{F})=\{(X,Y){\in}\cal{M}_{m,n}(\cal{F})^2{\mid}z(X+Y)=0\}$$. We characterize the linear operators that preserve these two extreme sets of zero-term rank sum of fuzzy matrix pairs.
In this paper, we construct the sets of fuzzy matrix pairs. These sets are naturally occurred at the extreme cases for the zero-term rank inequalities derived from the multiplication of fuzzy matrix pairs. We characterize the linear operators that preserve these extreme sets of fuzzy matrix pairs.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.799-813
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2008
This paper deals with the properties of the fuzzy least squares estimators for fuzzy linear regression model. Especially fuzzy triangular input-output model including error term is proposed. The error term is considered as a fuzzy random variable. The asymptotic unbiasedness and the consistency of the estimators are proved using a suitable metric.
Using the p chart is not adequate in case that there are lots of data and it is difficult to divide into products conforming or nonconforming because of obscurity of binary classification. So we need to design a new control chart which represents obscure situation efficiently. This study deals with the method to performing arithmetic operation representing fuzzy data into fuzzy set by applying fuzzy set theory and designs a new control chart taking account of a concept of classification on the term set and membership function associated with term set.
In this paper, a hybrid type fuzzy controller is proposed to maintain molten steel level stable and reliable manner in high speed continuous casting regardless of various disturbances such as casting speed change, tundish weight variation, 치ogging/undoning of SEN(Submerged Entry Nozzle), periodic bulgings, etc. To accomplish this purpose, hardware filter and software filer are carefully designed to eliminate high frequency noise and to smooth input signals from harsh environments. In order to minimize the molten steel level variations from various disturbances the controller uses hybrid type control term: fuzzy logic term, proportional term, differential term and nonlinear feedback compensation tenn. The proposed controller is applied tn commercial mini-mill plant and shows considerable improvement in minimizing the molten steel variation.
Although Fuzzy Logic Controller(FLC) adopted three terms as input gives better performance, FLC is in general composed of two-term control because of the difficulty in the construction of fuzzy rule base. In this paper, a three-term FLC which is similar to PID control but acts as a nonlinear controller is proposed. To reduce the complexity of the rule base design and to increase efficiency. a simplified fuzzy PID control is induced from a hybrid velocity/position type PID algorithm by sharing a common rule base for both fuzzy PI and fuzzy PD parts. It is simple in structure, easy in implementation, and fast in calculation. The phase plane technique is applied to obtain the rule base for fuzzy two-term control and the resultant rule base is Macvicar-Whelan type. And the membership function is a Gaussian function. The frequency response information is used in tuning of the membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is proposed based on the relationship between PID gain and the scaling factors. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.288-292
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2006
Many authors have studied several concepts of fuzzy systems. Balasubramaniam and Muralisankar (2004) proved the existence and uniqueness of fuzzy solutions for the semilinear fuzzy integrodifferential equation with nonlocal initial condition. Recently, Park, Park and Kwun (2006) find the sufficient condition of nonlocal controllability for the semilinear fuzzy integrodifferential equation with nonlocal initial condition. In this paper, we study the existence and uniqueness of solutions for the semilinear fuzzy integrodifferential equations with nonlocal condition and forcing term with memory in $E_{N}$ by using the concept of fuzzy number whose values are normal, convex, upper semicontinuous and compactly supported interval in $E_{N}$.
본 논문은 퍼지 시스템과 유전자 알고리즘을 이용하여 단기 전력 부하 예측 방법을 제안한다. 우선 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 퍼지 소속함수를 구한다. 최적의 퍼지 규칙과 시계열 입력 차이를 이용하여 보다 더 나은 예측 시스템을 구한다. 제안된 방법을 이용하여 단기 전력 부하 예측에서 좋은 결과를 얻었다. 또한 제안된 알고리즘에 대한 그래픽 사용자 인터페이스를 구현한다. 마지막으로, 전력부하에 대한 지역 예측 시스템을 구현한다.
This paper is concerned with a simultaneous design of TSK (Takagi-Sugeno-Kang)-linguistic fuzzy models with uncertain model output and the computationally efficient representation. For this purpose, we use the fundamental idea of linguistic models introduced by Pedrycz and develop their comprehensive design framework. The design process consists of several main phases such as (a) the automatic generation of the linguistic contexts by probabilistic distribution using CDF (conditional density function) and PDF (probability density function) (b) performing context-based fuzzy clustering preserving homogeneity based on the concept of fuzzy granulation (c) augment of bias term to compensate bias error (d) combination of TSK and linguistic context in the consequent part. Finally, we contrast the performance of the enhanced models with other fuzzy models for automobile MPG predication data and coagulant dosing process in a water purification plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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