한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1226-1229
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1993
This paper proposes a new on-line fuzzy model identification(ONFID) algorithm in which the fuzzy model evaluation stage is incorporated. The fuzzy model evaluation is performed by the fuzzy equality index which is known to be a useful tool to evaluate the performance of the identified fuzzy model. Then the fuzzy model is updated according to the result of the evaluation. Proposed ONFID algorithm can sensibly identify to the system changes. To show the usefulness of the proposed algorithm, it is applied to the fuzzy model identification problem of the gas furnace and the output prediction problem of the flexible joint manipulator which is a nonlinear system.
This paper proposes a method which selects essential elements in a human evaluation model using the Choquet integral based on fuzzy measures, and applies the model to the evaluation of human interface. Three kinds of concepts are defined to select essential elements. Increment Degree implies the increment degree from fuzzy measures of composed elements to the fuzzy measure of a combined element. Average of Increment Degree of an element means the relative possibility of superadditivity of the fuzzy measure of each combined element. Necessity Degree means the selection degree of each combined element as a result of the human evaluation. A task experiment, which consists of a static work and two dynamic works, is performed by the use of some human interfaces. In the experiment, (1) a warning sound which gives an attention to subjects, (2) a color vision which can be distinguished easily or not, (3) the size of working area and (4) a response of confirmation that is given from an interface, are considered as human interface elements. Subjects answer the questionnaire after the experiment. From the data of the questionnaire, fuzzy measures are identified and are applied to the proposed model. Effectiveness of the proposed model is confirmed by the comparison of human interface elements extracted from the proposed model and those from the questionnaire.
Purpose: To overcome the question that depends too much on expert's subjective judgment in traditional risk identification, this paper structure the multilevel generalized fuzzy comprehensive evaluation mathematics model of the risk identification of project, to research the risk identification of the project. Research design, data and methodology: This paper constructs the multilevel generalized fuzzy comprehensive evaluation mathematics model. Through iterative algorithm of AHP analysis, make sure the important degree of the sub project in risk analysis, then combine expert's subjective judgment with objective quantitative analysis, and distinguish the risk through identification models. Meanwhile, the concrete method of multilevel generalized fuzzy comprehensive evaluation is probed. Using the index weights to analyse project risks is discussed in detail. Results: The improved fuzzy comprehensive evaluation algorithm is proposed in the paper, at first the method of fuzzy sets core is used to optimize the fuzzy relation matrix. It improves the capability of the algorithm. Then, the method of entropy weight is used to establish weight vectors. This makes the computation process fair and open. And thereby, the uncertainty of the evaluation result brought by the subjectivity can be avoided effectively and the evaluation result becomes more objective and more reasonable. Conclusions: In this paper, we use an improved fuzzy comprehensive evaluation method to evaluate a railroad engineering project risk. It can give a more reliable result for a reference of decision making.
본 연구에서는 기업문화의 유형과 기업문화의 구성요소간의 관계, 영향도를 분석하고, 기업문화의 유형 평가모델에 의하여 유형을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 중소기업의 구성원을 대상으로 설문을 통해 구한 314개의 데이터를 사용하여 기업문화의 유형과 기업문화의 구성요소간의 관계는 상관분석을 통해, 기업문화의 유형별로 어떤 기업문화 구성요소가 영향을 주는 정도에 대해서는 회귀분석을 통해서 분석하였다. 마지막으로 기업문화 유형의 평가모델 분석은 퍼지시스템을 이용하였다. 본 연구에서의 기업문화 유형의 평가모델은 가능적인 면과 필연적인 면이 섞여 있는 형태이며, 평가모델을 이용하여 모델링에 의한 기업문화유형에 대한 추정퍼지관계행렬을 동정하여 퍼지시스템을 구하는 동정문제로서 모델의 검토를 통해서 그 유용성을 보였다.
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
This paper deals with the evaluation problem of complex systems by introducing a fuzzy approach. The authors are functionally supposing a hierarchical structure model of a complex system and give light on the following problems. First for the purpose of clarifying the characteristics of measures the property and differences between two method such as linear and fuzzy viewpoint are discussed through two level-down evaluation process. Second the integrated evaluation process which keeps reversibility between hierarchical levels is discussed and obtained some necessary conditions for reversibility of fuzzy evaluation. From these results it is expected that the fuzzy approach overcomes partly the limitation of reductionism at the hierarchical evaluation of complex systems.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.90-96
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2004
A generalized net model of a training process with modified fuzzy marks in answers of the trained objects and their current and total modified fuzzy evaluation, tharning themes, estimation criteria and others are discussed and interpreted.
본 연구는 건설 프로젝트의 초기 단계에서 미래에 발생할 수 있는 리스크를 리스크분할체계를 통하여 파악하고, 파악된 리스크를 효과적이고 체계적으로 분석 및 평가하여 프로젝트 초기단계에서 리스크를 분석하고 평가할 수 있는 절차와 계산틀을 제시하였다. 그에 따라, 프로젝트 기획 및 입찰 전 단계에서 건설공사 이행과정에서 발생할 가능성이 있는 리스크를 분석 및 평가하기 위해 FREES(Fuzzy Risk Evaluation Expert System)을 제안하였으며 가상 시나리오를 설정하여 모델에 대한 검증을 수행하였다. FREES는 기존의 IF-THEN 지식베이스를 사용한 전문가 시스템과 비교했을 경우 퍼지소속함수를 사용함으로써 규칙의 수를 현저하게 줄일 수 있으며 지식베이스의 구축과 변경 및 삭제 등이 용이하기 때문에 시간의 변화에 따라 다양하게 변화하는 리스크의 크기나 영향정도를 쉽게 반영할 수 있다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.517-521
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1998
DEA(data envelopment analysis) is a non-parametric technique for measuring and evaluating the relative efficiencies of a set of entities with common crisp inputs and outputs. In fact, in a real evaluation problem input and output data of entities often flucturate. These fluctuating data can be represented as linguistic variables characterized by fuzzy numbers. Based on a fundamental CCR model, a fuzzy DEA model is proposed to deal with fuzzy input and output data, Furthermore, a model that extends a fuzzy DEA to a more general case is also proposed with considering the relation between DEA and RA (regression analysis) . the crisp efficiency in CCR modelis extended to an L-R fuzzy number in fuzzy DEA problems to reflect some uncertainty in real evaluation problems.
This paper proposes a method to select essential elements in a human evaluation model using the Choquet integral based on fuzzy measures and applies the model to the evaluation of human interface. Three kinds of concepts, Increment Degree, average of Increment Degree, Necessity coefficient, are defined. The proposed method selects essential elements by the use of the Relative necessity coefficient. The proposed method is applied to the analysis of human interface. In the experiment, (1) a warning sound, (2)a color vision, (3) the size of working area, (4) a response of confirmation, are considered as human interface elements. subjects answer the questionnarie after the experiment. From the data of questionnaire, fuzzy measures are identified and are applied to the proposed model. effectiveness of the proposed model is confirmed by the comparison of human interface elements extracted from the proposed model and those from the questionnarie.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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