• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.10-18
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• 2003

본 논문에서는 ADALINE의 학습을 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 직접 퍼지 논리 시스템을 이용하여 ADALINE의 연결강도를 조정하는 방식으로 퍼지 논리 시스템의 입력은 오차와 오차의 변화분이고, 출력은 연결강도 변화분이며, 각각의 연결강도는 스케일링 팩터만 다르게 하여 사용하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 노이즈 제거와 인버티드 펜들럼 제어에 대하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. Widrow-Hoff의 델타 규칙과 비교하였을 때 제안한 방식은 학습율을 선택할 필요도 없고, 성능이 우수함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1561-1564
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• 1997

In the study, simulation result was studied by connecting PID controller in series to the established Neural Networks Controller. Neural Network model is composed of two layers to evaluate tracking performance improvement. The reqular dynamic characteristics was also studied for the expected error to be minimized by using Widrow-Hoff delta rule. As a result of the study, We identified that tracking performance inprovement was developed more in case of connecting PID than Neural Network Contoller and that tracking plant parameter in 251 sample was approached rapidly case of time variable.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.579-582
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• 2011

가변 메카니즘은 키오스크를 이용하는 사용자의 키와 위치를 초음파 센서를 통하여 감지하고, 이를 통하여 적정한 높이와 키오스크의 방향을 조절한다. 본 논문에서는 가변형 키오스크의 높이와 방향 제어를 위하여 ADALINE-퍼지 논리 시스템 제어 방식을 제안한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 가변형 키오스크 시스템이 사용자의 방향과 높이에 따른 제어 동작을 제대로 수행하는지 대하여 Widrow-Hoff 델타 규칙과 실험을 통하여 성능을 비교 검토 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.19-26
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• 1998

본 논문에서는 추적 성능 개선을 위해 기존의 신경망 제어기에 PID제어기를 직렬로 연결하여 시뮬레이션 결과를 고찰했다. 추적 성능을 평가하기 위해 신경망모델은 2계층으로 구성하고 Widrow-Hoff델타 규칙을 이용하여 예측 오차가 최소화되도록 정규적인 동특성을 학습하였다. 이 학습 결과, 기존의 신경망제어기의 경우보다 PID를 연결하였을 경우가 추적 성능이 다소 개선되었음을 확인했으며, 251샘플에서 추적할 플랜트 파라메터가 시변인 경우에도 빠른 속도로 수렴되는 결과를 얻었다.