한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1155-1158
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1993
Proficiency in creating a knowledge base is required for high accuracy fuzzy control. To overcome this a fuzzy inference method is proposed that take these membership functions from the probability densities showing the distribution of the mesurement values. And a method using a rough fuzzy knowledge base automatically created from the basic measurement data and tuned using the gradient method is proposed. In actual tests, these were applied to automatic high accuracy adjustment devices for magnetic head and for high frequency circuits with good results.
In this research, we consider an integrated manufacturing/distribution planning problem in supply chain (SC) which has non-integer time lags. We focus on a capacitated manufacturing planning and capacity allocation problem for the system. We develop a mixed binary integer linear programming (MBLP) model and propose an efficient heuristic procedure using an adaptive genetic algorithm, which is composed of a regeneration procedure for evaluating infeasible chromosomes and the reduced costs from the LP-relaxation of the original model. The proposed an adaptive genetic algorithm was tested in terms of the solution accuracy and algorithm speed during numerical experiments. We found that our algorithm can generate the optimal solution within a reasonable computational time.
China is one of the few countries where natural disaster strike frequently and cause heavy damage. In this paper, we mathematically develop two models to assess fuzzy risk of natural disaster in China. One is to assess the risk based on database of historical disaster effects by using information diffusion method relevant in fuzzy information analysis. In another model, we give an overview over advanced method to calculate the risk of release, exposure and consequence assessent, where information distribution technique is used to calculate basic fuzzy relationships showing historical experience of natural disasters, and fuzzy approximate inference is employed to study loss risk based on these basic relationships. We also present an examples to show how to use the first model. Result show that the model is effective for natural disaster risk assessment.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.59-66
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2013
In this paper, we propose a probabilistic framework for model-based clustering of direction of arrival (DOA) data to obtain stable sound source localization (SSL) estimates. Model-based clustering has been shown capable of handling highly overlapped and noisy datasets, such as those involved in DOA detection. Although the Gaussian mixture model is commonly used for model-based clustering, we propose use of the von Mises mixture model as more befitting circular DOA data than a Gaussian distribution. The EM framework for the von Mises mixture model in a unit hyper sphere is degenerated for the 2D case and used as such in the proposed method. We also use a histogram of the dataset to initialize the number of clusters and the initial values of parameters, thereby saving calculation time and improving the efficiency. Experiments using simulated and real-world datasets demonstrate the performance of the proposed method.
본 논문에서는 특정 매개변수의 입력 없이 속성(attribute)에 따른 목적속성(class)값의 분포를 고려하여 연속형(conti-nuous) 값을 범주형(categorical)의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각각의 속성에 대해 목적속성의 분포를 1차원 공간에 사상(mapping)하고, 각 목적속성의 밀도, 다른 목적속성과의 중복 정도 등의 기준에 따라 구간을 군집화 한다. 이렇게 생성된 군집들은 각각 목적속성을 예측할 수 있는 확률적 수치에 기반한 것으로, 각 속성이 제공하는 정보의 손실을 최소화하는 이산화 경계선을 갖고 있다. 제안된 데이터 이산화 방법의 향상된 성능은 C4.5 알고리즘과 UCI Machine Learning Data Repository 데이터를 사용하여 확인할 수 있다.
본 논문에서는 배전선로에서 발생하는 여러 고장유형을 판별하기 위해서 적응형 퍼지추론 시스템을 적용하는 새로운 기법을 제시하였다. 배전선로의 고장과 고장유사현상 데이터를 추출하기 위해서 EMTP를 이용하여 RL부하, 아크로부하, 컨버터부하가 있는 배전계통을 구성하고 여러 형태의 고장과 고장유사현상에 대해 시뮬레이션을 하였다. 이를 통해 얻은 전류 파형으로부터 기본파성분, 영상분전류, 짝수 고조파성분의 합, 홍수 고조파성분의 합, 그리고 비정규 고조파성분의 합의 5개의 입력변수를 추출하고 학습을 통해서 각 입력변수의 소속함수의 소속도를 자동으로 결정하였다. 이 적응형 퍼지추론 시스템을 이용한 기법을 평가하기 위해서 학습시와 다른 고장상황을 모의하여 얻은 데이터와 실증시험 데이터를 이용하였다. 결과적으로 제안한 기법은 배전선로에서 발생하는 고장유형을 빠르고 정확하게 판별할 수 있었다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권3호
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pp.50-53
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2007
Improving the reliability or long-term dependability of a system requires a different approach from the previous emphasis on short-term concerns. The purpose of this paper is to present a reliability evaluation method for an oil cooler intended for high-precision machining centers. The oil cooler system in question is a cooling device that minimizes the deformation caused from the heat generated by driving devices. This system is used for machine tools and semiconductor equipment. We predicted the reliability of the system based on the failure rate database and conducted the reliability test using a test-bed to evaluate the life of the oil cooler. The results provided an indication of the reliability of the system in terms of the failure rate and the MTBF of the oil cooler system and its components, as well as a distribution of the failure mode. These results will help increase the reliability of oil cooler systems. The evaluation method can also be used to determine the reliability of other machinery products.
In this paper, we propose time-optimal trajectory planning algorithms for cooperative multi-robot manipulators system considering optimal load distribution. Internal forces essentially effect on time optimal trajectory planning and if they are comitted, the time optimal scheme is not no longer true. Therefore, we try to find the internal force factors of cooperative robot manipulators system in a time-optimal aspect. In this approach, a specific generalized inverse is used and is fuzzified for the purpose. In this optimal method, the fuzzy logic concept is used and selected for diminishing computation time, for finding the load distribution factors.
본 연구는 퍼지가설 검정을 위하여 퍼지수로 주어진 데이터에 대한 데이터의 조건을 제시하였고 면적비에 의한 동의지수법을 정의한 후 균일최강력 퍼지검정법을 제안하였다. 또한 균일최강력 퍼지 검정을 위하여 유의수준에 의한 신뢰한계를 제시하였다. 예증으로서 지수분포에서 얻은 랜덤셈플을 우도비에 의한 최강력 기각역을 구하여 동의지수법을 이용한 카이제곱분포의 퍼지검정법을 제시하였다.
우리는 동의지수법에 의한 이변량정규분포의 변수 간 독립성에 대한 퍼지 상관 검정법을 제안하였다. 이를 위하여 퍼지 데이터의 조건을 제시하고, 퍼지 상관계수와 가설을 기각하고 채택할 정도를 위한 동의지수법을 정의하였다. 또한 예증을 위하여 한 이변량정규분포로부터 퍼지 표본을 추출하여 퍼지 상관계수를 이용한 최강력 불편 퍼지 검정법을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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