• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.114-118
• /
• 2003

We study some relations between separability in fuzzy topological spaces and one in fuzzy hyperspaces. And we investigate some properties of axiom of countability in fuzzy hyperspaces.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.67-70
• /
• 2002

We study some relations between separability in fuzzy topological spaces and one in fuzzy hyperspaces. And we investigate some properties of axiom of countability in fuzzy hyperspaces.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.29-33
• /
• 2001

We propose fuzzy least-squares regression analysis by few error term data and test the slop by fuzzy hypotheses membership function for fuzzy number data with agreement index. Finding the agreement index by area for fuzzy hypotheses membership function and membership function of confidence interval, we obtain the results to acceptance or reject for the test of fuzzy hypotheses.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.749-753
• /
• 2003

In this paper we introduce the concepts on retrievability, separability and connectedness of fuzzy submachines, which generalize those of crisp submachines. And also we generalize crisp primary submachines to those with fuzziness, from which we obtain the decomposition theorem of fuzzy submachines.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
• /
• pp.331-334
• /
• 2004

본 논문에서, 우리는 부호가 있는 구간치 쇼케이적분을 정의하고 부호가 있는 수간치 쇼케이 적분이 이산과 단조성이 없는 경우를 모델화할 수 있는가를 보인다. 더욱이 일시적인 선택, 재화 가격과 복지평가 등의 응용에 관해서도 언급하고자한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권1_2호
• /
• pp.80-90
• /
• 2002

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제17권5호
• /
• pp.491-498
• /
• 2015

Recognition of radar emitter signals is one of core elements in radar reconnaissance systems. A novel method based on singular value decomposition (SVD) and the main ridge slice of ambiguity function (AF) is presented for attaining a higher correct recognition rate of radar emitter signals in case of low signal-to-noise ratio. This method calculates the AF of the sorted signal and ascertains the main ridge slice envelope. To improve the recognition performance, SVD is employed to eliminate the influence of noise on the main ridge slice envelope. The rotation angle and symmetric Holder coefficients of the main ridge slice envelope are extracted as the elements of the feature vector. And kernel fuzzy c-means clustering is adopted to analyze the feature vector and classify different types of radar signals. Simulation results indicate that the feature vector extracted by the proposed method has satisfactory aggregation within class, separability between classes, and stability. Compared to existing methods, the proposed feature recognition method can achieve a higher correct recognition rate.