• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1716-1722
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• 2005

Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision in complex systems. The fuzzy-neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes bacteria foraging algorithm based optimal learning fuzzy-neural network (BA-FNN). The proposed learning scheme is the fuzzy-neural network structure which can handle linguistic knowledge as tuning membership function of fuzzy logic by bacteria foraging algorithm. The learning algorithm of the BA-FNN is composed of two phases. The first phase is to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, bacteria foraging algorithm is used for tuning of membership functions of the proposed model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.297-300
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• 2005

In this study, we proposed genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural network based on information granulation and evolutionary algorithm (gdSOFPNN), develop a comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The proposed gdSOFPNN gives rise to a structural Iy and parametrically optimized network through an optimal parameters design available within FPN (viz. the number of input variables, the order of the polynomial, input variables, the number of membership functions, and the apexes of membership function). Here, with the aid of the information granulation, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. The performance of the proposed gdSOFPNN is quantified through experimentation that exploits standard data already used in fuzzy modeling.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.720-725
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• 2001

비선형 미분방정식으로부터 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지모델을 유도한느 것은 퍼지 제어의 이론분야에서는 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 off-equilibrium에서 상수항을 가지는 부분 미분 방정식을 배제시키는 방법을 제안한다. 이는 전건부의 언어적 표현이 삼각형 소속함수들을 가지는 기본적인 TSK 퍼지모델에서 체계적으로 유도되어진다. 그리고, 유도된 TSK 퍼지모델의 전건부 소속함수들은 GA(Genetic Algorithm)를 이용하여 최적화함으로써 실제 미분방적식에 근사화한다. 아울러 이상의 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 검증한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권4호
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• pp.383-386
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• 2010

Pattern classification is one of the most important topics for machine learning research fields. However incomplete data appear frequently in real world problems and also show low learning rate in classification models. There have been many researches for handling such incomplete data, but most of the researches are focusing on training stages. In this paper, we proposed two classification methods for incomplete data using triangular shaped fuzzy membership functions. In the proposed methods, missing data in incomplete feature vectors are inferred, learned and applied to the proposed classifier using triangular shaped fuzzy membership functions. In the experiment, we verified that the proposed methods show higher classification rate than a conventional method.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1414-1417
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• 1993

Wang and Medel proved (1991) that fuzzy systems with product inference, centroid defuzzification, and everywhere positive membership functions (in particular, Gaussians, Wang, 1992) are capable of approximating any real continuous control function on a compact set to arbitrary accuracy. Kosko (1992) proved that fuzzy systems, in which membership functions have compact support, and combination operation (V-operation) for rules is the sum, are also universal approximators. In this paper, we generalize this result of Kosko and prove that for any &- and V-operations, any defuzzification procedure, and any basic membership function with a compact support, the resulting fuzzy controls are universal approximators. Also, Wang's result is transfered to min-inference.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2003년도 학술대회논문집
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• pp.69-76
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• 2003

In this paper, a novel speed control system that implements the fuzzy logic controller(FLC) is proposed. Fuzzy controller is shown more excellent efficency than a conventional controllers in the strength aspect and non-linear controller using IF-THEN rule which can control without process the accurate mathematical modeling about induction motor. But we cannot expect that conventional fuzzy controller divide equally the space of input and output parameter and use the certain shape of triangle membership function. Therefore to develop the efficiency of conventional fuzzy controller, We need to scale the range of membership functions. In this study, proposed fuzzy controller has the ability controlling scale of membership functions using by output scaling factor.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.138-145
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• 2000

본 본문에서는 퍼지모델의 최적 입, 출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 동정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 구륜이동로봇(WMR)의 위치 속도 방향제어를 위한 퍼지제어기를 설계하였다 제안된 알고리즘에서 입,출력 소속함수의 파라미터들을 찾기위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되면 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 퍼지시스템은 풀력술어의 증가를 수행하지 않은 시스템과 경쟁하며 만약 새롭게 조절되어진 퍼지시스템이 경쟁에서 진다면 그 시스템은 소멸한다. 그 반대로 조절된 시스템이 생존한다면 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 퍼지제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력 소속함수들에 대한 탐색이 제약 조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세조정이 수행된다. 제안된 알고리즘을 적용하여 구륜 이동로봇의 위치, 속도, 방향, 제어를 위한 제어기를 설계하여 실험한 결과 그 유효성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.74-82
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• 2011

비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 동정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.

• 정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.117-127
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• 2001

본 논문에서는 퍼지모델의 최적 입-출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 자율가변구조의 신경망 알고리즘을 제안하였으며 구륜 이동 로봇(WMR : Wheeled Mobile Robot)의 위치, 속도 방향제어를 위한 퍼지-신경망 제어기 설계를 설계하였다. 제안된 알고리즘에서 입-출력 소속함수의 파라미터들을 찾기 위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되며, 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 제어기는 출력술어의 증가를 수행하지 않은 제어기와 경쟁하며. 만약 새롭게 조절되어진 퍼지-신경망 제어기가 경쟁에서 진다면, 그 제어법칙은 소멸한다. 그 반대로 조절된 제어기가 생존한다면, 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력소속함수들에 대한 탐색이 제약조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세 조정이 수행된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.37-40
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• 1997

This paper presents a performance improvement of distributed fuzzy control system by changing the triangular membership function widths according to the input variables. The control region consists of 4 parts according to the sign of error and change of error terms. Each control part is operated by the suitable nonuniform triangular membership function. Through the simulation for the boiler-turbin model of a fossil power plant using decentralized contol, it is verified this proposal