International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
v.7
no.1
/
pp.34-40
/
2007
Balasubramaniam and Muralisankar (2004) proved the existence and uniqueness of fuzzy solutions for the semilinear fuzzy integrodifferential equations with nonlocal initial condition. Park et al. (2006) found the sufficient condition of this system. Recently, Kwun et al. (2006) proved the existence and uniqueness of solutions for the semilinear fuzzy integrodifferential equations with nonlocal initial conditions and forcing term with memory in $E_N$. In this paper, we study the controllability for this system by using the concept of fuzzy number whose values are normal, convex, upper semicontinuous and compactly supported interval in $E_N$.
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 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 them. The resultant rule base is Macvicar-Whelan type. The frequency response information is used in tuning of membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is Proposed based on the relationship between PID gain and them. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2001.05a
/
pp.29-33
/
2001
We propose fuzzy least-squares regression analysis by few error term data and test the slop by fuzzy hypotheses membership function for fuzzy number data with agreement index. Finding the agreement index by area for fuzzy hypotheses membership function and membership function of confidence interval, we obtain the results to acceptance or reject for the test of fuzzy hypotheses.
Variable Structure Controller(VSC) is usually known to have robustness to bounded exogenous disturbances. The robustness is attributed to the discontinuous term in the control input. However, this discontinuous term also causes an undesirable effect called chattering. To alleviate chattering, a hybrid controller consisting of VSC and Fuzzy Logic Controller(FLC) is proposed, which belongs to the category of Fuzzy Sliding Mode Controller(FSMC). The role of FLC in FSMC is to replace a fixed gain of a discontinuous term with a time-varying one based on a specified rule base. The characteristics of proposed controller are shown to be similar to those of VSC with a saturation function instead of sign function. The only remarkable difference is the nonlinearity whose form can be adjusted by free parameters, normalize gain, denormalize gain, and membership functions. Applied to AC servo motor, the proposed controller is compared with VSC in a regulation problem as well as a speed tracking problem. The simulation results show a substantial chatter reduction.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
/
v.54
no.10
/
pp.467-474
/
2005
This paper presents a systematic method to compute a reliability measure for a short term electrical load forecasting system using neuro-fuzzy models. It has been realized that the reliability computation is essential for a load forecasting system to be applied practically. The proposed method employs a local reliability measure in order to exploit the local representation characteristic of the neuro-fuzzy models. It, hence, estimates the reliability of each fuzzy rule learned. The design procedure of the proposed short term load forecasting system is as follows: (1) construct initial structures of neuro-fuzzy models, (2) store them in the initial structure bank, (3) train the neuro-fuzzy model using an appropriate initial structure, and (4) compute load prediction and its reliability. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop an one hour ahead load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results suggest that the proposed scheme extends the applicability of the load forecasting system with the reliably computed reliability measure.
This paper describes the result of applying neuro-fuzzy reasoning, which conducts Go term knowledge based on pattern knowledge, to the opening game of Go. We discuss the implementation of neuro-fuzzy reasoning for deciding the best next move to proceed through the opening game. We also let neuro-fuzzy reasoning play against TD($\lambda$) learning to test the performance. The experimental result reveals that even the simple neuro-fuzzy reasoning model can compete against TD($\lambda$) learning and it shows great potential to be applied to the real game of Go.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
/
v.34S
no.3
/
pp.46-54
/
1997
In this paper, we psropose the feedback linearization technique for a nonlinear system using genetic algorithms (GAs) and fuzzy logic system. The proposed control scheme approximates the nonlinear term of a nonlinear system using the fuzzy logic system and computes the control input for cancelling the nonlinear term. Then in the fuzzy logic system, the number and shape of membership function of the premise aprt will be tuned to minimize the control error boundary using GAs. And the parameters of the consequence of fuzzy rule will be tuned by the adaptive laws based on lyapunov stability theory in order to guarantee the closed loop stability of control system. The evolution of fuzzy logic system is processed during the on-line adaptive control. The effectiveness of proposed method will be demonstrated by computer simulation of simple nonlinear sytem.
In this paper, we propose the Chaos Fuzzy controller to analyze the chaotic character of time series obtained from the specific plant and to predict the short-term for power consumption of the plant using the Fuzzy controller. We compared the predicted data with the active ones and checked the error generated by them after we time series of supplied power to the proposed controller. As a result of the simulation, we obtained a admirable consequence that the proposed controller can be advanced through various and accurate data acquisition, and continuous analysis of the resident and industrial environment.
Kim, Do-Wan;Park, Jin-Bae;Kim, Juhg-Chan;Joo, Young-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
/
2003.11c
/
pp.588-591
/
2003
This paper presents a new short-term load forecasting system using data mining. Since the electric load has very different pattern according to the day, it definitely gives rise to the forecasting error if only one forecasting model is used. Thus, to resolve this problem, the fuzzy model-based classifier and predictor are proposed for the forecasting of the hourly electric load. The proposed classifier is the multi-input and multi-output fuzzy system of which the consequent part is composed of the Bayesian classifier. The proposed classifier attempts to categorize the input electric load into Monday, Tuesday$\sim$Friday, Saturday, and Sunday electric load, Then, we construct the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based predictor for each class. The parameter identification problem is converted into the generalized eigenvalue problem (GEVP) by formulating the linear matrix inequalities (LMIs). Finally, to show the feasibility of the proposed method, this paper provides the short-term load forecasting example.
A fuzzy stochastic differential equation contains a fuzzy valued diffusion term which is defined by stochastic integral of a fuzzy process with respect to 1-dimensional Brownian motion. We prove the existence and uniqueness of the solution for fuzzy stochastic differential equation under suitable Lipschitz condition. To do this we prove and use the maximal inequality for fuzzy stochastic integrals. The results are illustrated by an example.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.