• Title/Summary/Keyword: Membership Functions

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적응적인 퍼지 트럭 제어를 위한 멤버쉽 함수의 설계 (Design of Fuzzy Membership functions for Adaptive Fuzzy Truck Control)

  • 김도현;김광백;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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    • pp.788-791
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    • 2006
  • 많은 제어분야에서 비선형성이 강하고 명확하지 않는 장치를 효과적으로 제어하기 위해 1973년 Mamdani가 퍼지이론을 스팀-엔진제어에 성공적으로 적용한 이후, 퍼지 이론이 이러한 분야에서 효과적으로 응용되고 있다. Nguyen과 Widrow에 의해 최초로 제안된 Fuzzy truck backer-upper problem은 퍼지 제어 이론을 바탕으로 자동차를 제어하는 대표적인 비선형 제어 문제이다. 본 논문에서는 주변 환경에 적응적으로 트럭의 방향과 속도를 제어하기 위해서 방향 제어뿐만 아니라 속도 제어를 포함하는 퍼지 멤버쉽 함수를 설계하여 실제적으로 적용 가능한 적응적 퍼지 트럭 제어 시스템을 제안하고 Simulation을 통한 실험 및 검증을 수행한다.

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컬러 영상에서의 퍼지 스트레칭 기법 (Fuzzy Stretching Method of Color Image)

  • 김광백
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.19-23
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    • 2013
  • 본 논문에서는 컬러 영상에 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하여 컬러영상을 퍼지 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 결정한 후, 최소 밝기 값과 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 설정하고 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 앤드인 탐색 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

행렬 표현 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기의 설계 (A Design of Fuzzy Controllers Using Matrix Encoding Genetic Algorithm)

  • 김동일;차성민;강전배;권기호
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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    • pp.153-156
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    • 2001
  • Fuzzy controllers also show good performance In case of the systems being nonlinear and difficult to solve. But these fuzzy controllers have problems which have to decide suitable rules and membership functions. In general we decide those using the heuristic methods or the experience of experts. Therefore, many researchers have applied genetic algorithms to make fuzzy rule automatically. In this paper, we suggest a new coding method and a new crossover method to maintain the good fuzzy rule base and the shape of membership

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AN INTERPOLATIVE FUZZY INFERENCE METHOD AND ITS APPLICATION

  • SHIMAKAWA, Manabu;MURAKAMI, Shuta
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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    • pp.556-561
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    • 1998
  • This paper deals with our proposed fuzzy inference method, in which the fuzzy relation is represented by the membership functions of the antecedent and consequent parts, it is not used any fuzzy composition. The strong point of this method is that the membership function of an inferred conclusion has a simple shape and thus its meaning can be interpreted easily. Firstly, the proposed method is explained, and then it is applied to fuzzy modeling of distributed data.

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선형문제에서의 퍼지집합 이용 (A use of fuzzy set in linear programming problems)

  • 전용진
    • 경영과학
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    • 제10권2호
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    • pp.1-9
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    • 1993
  • This paper shows the application of fuzzy set and nonlinear membership function to linear programming problems in a fuzzy environment. In contrast to typical linear programming problems, the objectives and constraints of the problem in a fuzzy environment are defined imprecisely. This paper describes that fuzzy linear programming models can be formulated using the basic concepts of membership functions and fuzzy sets, and that they can be solved by quadratic programming methods. In a numerical example, a linear programming problem with two constraints and two decision variables is provided to illustrate the solution procedure.

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HOLOMORPHIC FUNCTIONS SATISFYING MEAN LIPSCHITZ CONDITION IN THE BALL

  • Kwon, Ern-Gun;Koo, Hyung-Woon;Cho, Hong-Rae
    • 대한수학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.931-940
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    • 2007
  • Holomorphic mean Lipschitz space is defined in the unit ball of $\mathbb{C}^n$. The membership of the space is expressed in terms of the growth of radial derivatives, which reduced to a classical result of Hardy and Littlewood when n = 1. The membership is also expressed in terms of the growth of tangential derivatives when $n{\ge}2$.

개별 입력 공간에 의한 퍼지 추론 시스템의 비선형 특성 (Nonlinear Characteristics of Fuzzy Inference Systems by Means of Individual Input Space)

  • 박건준;이동윤
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.5164-5171
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    • 2011
  • 비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.

초타원 가우시안 소속함수를 사용한 퍼지신경망 모델링 (Fuzzy neural network modeling using hyper elliptic gaussian membership functions)

  • 권오국;주영훈;박진배
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.442-445
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    • 1997
  • We present a hybrid self-tuning method of fuzzy inference systems with hyper elliptic Gaussian membership functions using genetic algorithm(GA) and back-propagation algorithm. The proposed self-tuning method has two phases : one is the coarse tuning process based on GA and the other is the fine tuning process based on back-propagation. But the parameters which is obtained by a GA are near optimal solutions. In order to solve the problem in GA applications, it uses a back-propagation algorithm, which is one of learning algorithms in neural networks, to finely tune the parameters obtained by a GA. We provide Box-Jenkins time series to evaluate the advantage and effectiveness of the proposed approach and compare with the conventional method.

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Optimal Control of Induction Motor Using Immune Algorithm Based Fuzzy Neural Network

  • Kim, Dong-Hwa;Cho, Jae-Hoon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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    • pp.1296-1301
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    • 2004
  • Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision making in complex systems. The fuzzy -neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes learning approach of fuzzy-neural network by immune algorithm. The proposed learning model is presented in an immune based fuzzy-neural network (FNN) form which can handle linguistic knowledge by immune algorithm. The learning algorithm of an immune based FNN is composed of two phases. The first phase used to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, a new immune algorithm based optimization is proposed for tuning of membership functions and structure of the proposed model.

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Variable Structure Control with Fuzzy Reaching Law Method Using Genetic Algorithm

  • Sagong, Seong-Dae;Choi, Bong-Yeol
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.1430-1434
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    • 2003
  • In this paper, for the fuzzy-reaching law method which has the characteristic of elimination of chattering at sliding mode as well as the characteristic of fast response at the design of variable structure controller with reaching law, optimal solutions for the determination of parameters of fuzzy membership functions by using genetic algorithm are proposed. Generally, the design of fuzzy controller has difficulties in determining the parameters of fuzzy membership functions by using a tedious trial-and-error process. To overcome these difficulties, this paper develops genetic algorithm of an optimal searching method based on genetic operation, and to verify the validity of this proposed method it is simulated through 2 link robot manipulator.

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