Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.3
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pp.231-240
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2001
Conventional expert systems has been criticized due to its lack of capability to adapt to the changing decision-making environments. In literature, many methods have been proposed to make expert systems more environment-adaptive by incorporating fuzzy logic and neural networks. The objective of this paper is to propose a new approach to building a self-evolving expert system inference mechanism by integrating fuzzy neural network and fuzzy rule extraction technique. The main recipe of our proposed approach is to fuzzify the training data, train them by a fuzzy neural network, extract a set of fuzzy rules from the trained network, organize a knowledge base, and refine the fuzzy rules by applying a pruning algorithm when the decision-making environments are detected to be changed significantly. To prove the validity, we tested our proposed self-evolving expert systems inference mechanism by using the bankruptcy data, and compared its results with the conventional neural network. Non-parametric statistical analysis of the experimental results showed that our proposed approach is valid significantly.
Ashari, Afifah M.;Abd Halim, Shahliza;Jawawi, Dayang N.A.;Suvelayutnan, Ushananthiny;Isa, Mohd Adham
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2455-2475
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2021
Patient Navigation Program (PNP) is considered as an important implementation of health care systems that can assist in patient's treatment. Due to the feasibility of PNP implementation, a systematic reuse is needed for a wide adoption of PNP computerized system. SPL is one of the promising systematic reuse approaches for creating a reusable architecture to enabled reuse in several similar applications of PNP systems which has its own variations with other applications. However, stakeholder decision making which result from the imprecise, uncertain, and subjective nature of architecture selection based on quality attributes (QA) further hinders the development of the product line architecture. Therefore, this study aims to propose a quality-driven approach using Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) techniques for Software Product Line Architecture (SPLA) to have an objective selection based on the QA of stakeholders in the domain of PNP. There are two steps proposed to this approach. First, a clear representation of quality is proposed by extending feature model (FM) with QA feature to determine the QA in the early phase of architecture selection. Second, MCDA techniques were applied for architecture selection based on objective preference for certain QA in the domain of PNP. The result of the proposed approach is the implementation of the PNP system with SPLA that had been selected using MCDA techniques. Evaluation for the approach is done by checking the approach's applicability in a case study and stakeholder validation. Evaluation on ease of use and usefulness of the approach with selected stakeholders have shown positive responses. The evaluation results proved that the proposed approach assisted in the implementation of PNP systems.
In this paper, the new approach and technique are introduced and derived from the original Lyapunov direct method which is used to decide the stability of system conveniently. This proposed technique modifies the formal concepts of the sufficient conditions of Lyapunov stability and is able to generate the methods for the robust design of control systems. Also, it applies to the dynamic systems with bounded perturbations and the results of the computer program using the new concept are compared with those of previous research papers and conventional Lyapunov direct method. It is possible to recognize the practical improvements of the estimation of robustness bounds of the systems.
This paper presents a reliable H$\infty$ controller design for singularly perturbed systems by the delta operator approach that guarantees stability with a known H$\infty$ norm bound in case of failures in some control channels. Prespecified are the control channels that may experience failures. Sensor outage is covered in this paper It is shown that the delta systems have improved finite wort length characteristics in the example.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.5
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pp.689-701
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2008
In this paper, a fully adaptive feedforward feedback synchronized tracking control approach is developed for precision tracking control of 6 degree of freedom (6DOF) Stewart Platform. The proposed controller is designed in decentralized form for implementation simplicity. Interconnections among different subsystems and gravity effect are eliminated by the feedforward control action. Feedback control action guarantees the stability of the system. The gains of the proposed controller can be updated on line without requiring any prior knowledge of Stewart Platform manipulator. Thus the control approach is claimed to be fully adaptive. By employing cross-coupling error technology, the proposed approach can guarantee both of position error and synchronization error converge to zero asymptotically. Because the actuators work in synchronous manner, the tracking performances are improved. The corresponding stability analysis is also presented in this paper. Finally, simulation is demonstrated to verify the effectiveness of the proposed approach.
This study examines the approach of socio-technical systems and strategic niche management. It reviews the characteristics of that approach such as multi-level perspectives, the views on technology, and policy orientation. It applies the approach to the long-term vision making in science and technological innovation, socio-technical planning, participatory R&D, and science communication in Innovation policy areas and suggests some policy implications.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.8
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pp.777-782
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2011
Neural network technique is widely employed in the fields of signal processing, control systems, pattern recognition, etc. Learning of neural networks is an important procedure to accomplish dynamic system modeling. This paper presents a novel learning approach for differential neural network models based on the Kalman-Bucy filter theory. We construct an augmented state vector including original neural state and parameter vectors and derive a state estimation rule avoiding gradient function terms which involve to the conventional neural learning methods such as a back-propagation approach. We carry out numerical simulation to evaluate the proposed learning approach in nonlinear system modeling. By comparing to the well-known back-propagation approach and Kalman-Bucy filtering, its superiority is additionally proved under stochastic system environments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.6
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pp.552-557
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2011
This paper presents experimental results on the energy-bounding approach to a rate-mode bilateral teleoperation control that can guarantee the robust system stability in variable time-delayed telecommunication environments. Previously, rate-mode energy bounding approach [15] was proposed and verified with experimental results using the simulated remote slave model. In this paper, a real experimental setup using an industrial robot (Denso) as a remote slave robot composed and conducted similar experiments with previous paper. In order to guarantee stability of the Denso when contacting with high impedance wall, velocity based impedance control modified by position based is used. Experimental results show that the rate-mode energy bounding approach can guarantee stable bilateral teleoperation system in the free and contact motion with variable time delay.
Ayurveda is often criticized for having empirical and non-evidence based approach to treat the patients. At the same time, modern medicine is also being criticized for having a non-holistic, reductionist and mechanistic approach of treating the patients which do not help in many real clinical situations. An open minded deduction of treatment approaches in both of these systems for a common patient however makes us to rethink that ideally both systems are similar with a common objective of offering a cure although in a manner which is better understood through their own methods of learning. The differences therefore, are more superficial rather than being deeply rooted in the understanding. A more tolerant viewpoint towards the competitive medical systems may therefore be a better approach to offer optimal health care to our people through a genuine amalgamation of these two health care sciences through an integrated approach. Once this tolerance is developed, it will give us an opportunity to think for a focused selection of type of health care depending upon the type of the disease and strength of the particular system in that area.
Failure analysis is necessary to clarify the root cause of a failure, predict the next time a failure may occur, and improve the performance and reliability of a system. However, it is not an easy task to analyze and interpret failure data, especially for complex systems. Usually, these data are represented using many attributes, and sometimes they are inconsistent and ambiguous. In this paper, we present a scalable approach for the analysis and interpretation of failure data of high-performance computing systems. The approach employs rough sets theory (RST) for this task. The application of RST to a large publicly available set of failure data highlights the main attributes responsible for the root cause of a failure. In addition, it is used to analyze other failure characteristics, such as time between failures, repair times, workload running on a failed node, and failure category. Experimental results show the scalability of the presented approach and its ability to reveal dependencies among different failure characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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