• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.150-153
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• 2000

본 논문에서는 퍼지규칙의 수가 적고, 결론부가 선형식으로 표현되는 TSK 퍼지시스템을 이용한다. 본 논문에서 제안되는 적응제어 방법은 규범모델 적응제어 기법을 응용한 것으로 Lyapunov함수를 이용하여 안정성문제를 해결하면서 동시에 최적의 적응법칙을 유도 할 수 있도록 설계되었다. 그리고 역진자 시스템에 대해서 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 퍼지제어기의 설계 방법이 유효함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1996.07b
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• pp.1336-1338
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• 1996

A new model of dynamic hysteresis loops is presented. The model is a TSK fuzzy model and can be identified by using input-output data obtained from hysteresis loop systems. The model is shown to exhibit an increase in area of the loop with frequency, which is a hysteretic property.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.204-210
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• 2005

This paper presents online identification algorithm for TSK fuzzy model. The proposed algorithm identify structure of premise part by using distance, and obtain the parameters of the piecewise linear function consisting consequent part by using recursive least square. Only input space was considered in Most researches on structure identification, but input and output space is considered in the proposed algorithm. By doing so, outliers are excluded in clustering effectively. The existing other algorithm has disadvantage that it is sensitive to noise by using data itself as cluster centers. The proposed algorithm is non-sensitive to noise not by using data itself as cluster centers. Model can be obtained through one pass and it is not needed to memorize many data in the proposed algorithm.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.357-367
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• 2000

A new robust load-frequency control methodology is proposed for nonlinear power systems with valve position limits of the governor in the presence of parametric uncertaines. The TSK fuzzy model is adopted and formulated for fuzzy modeling of the nonlinear power system. A sufficient condition of the robust stabilitry is presented in the sense of lyapunov for the TSK model with parametric uncertainties. The intekkigent digital redesign technique for the uncertain power systems is also studied. The effectiveness of the robust digital fuzzy controller disign mothod is demonstrated through a numerical simulation.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.7 no.3
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• pp.132-136
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• 2014

We introduce a new architecture of TSK-based fuzzy inference system. The proposed model used fuzzy c-means clustering method(FCM) for efficient disposal of data. The premise part of fuzzy rules don't assume any membership function such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we construct the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, we can reduce to architecture of model. In this paper, we are able to use four types of polynomials as consequence part of fuzzy rules such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. Weighed Least Square Estimator are used to estimates the coefficients of polynomial. The proposed model is evaluated with the use of Boston housing data called Machine Learning dataset.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.57-58
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.251-252
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.4-7
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• 2001

A stable TSK-type FLC can be designed by the method of Parallel Distributed Compensation (PDC), but in this case, solving the LMI problem is not a trivial task. To overcome such a difficulty, a Time-Delay based FLC (TDFLC) is proposed. TSK-type TDFLC consists of Time-Delay Control (TDC) and Sliding Mode Control (SMC) schemes, which result in a robust controller basaed upon an integral sliding surface.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.329-332
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• 2007

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2002.03a
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• pp.141-144
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• 2002