본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
Numerous studies suggest that the effects of lactic acid bacteria (LAB) on oxidative stress in vivo are correlated with their antioxidative activities in vitro; however, the relationship is still unclear and contradictory. The antioxidative activities of 27 Lactobacillus plantarum strains isolated from fermented foods were determined in terms of 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl, hydroxyl radical, and superoxide radical scavenging abilities, reducing activity, resistance to hydrogen peroxide, and ferrous chelating ability in vitro. Two fuzzy synthetic evaluation models, one with an analytic hierarchy process and one using entropy weight, were then used to evaluate the overall antioxidative abilities of these L. plantarum strains. Although there was some difference between the two models, the highest scoring strain (CCFM10), the middle scoring strain (CCFM242), and the lowest scoring strain (RS15-3) were obtained with both models. Examination of the antioxidative abilities of these three strains in $\text\tiny{D}$-galactose-induced oxidative stress mice demonstrated that their overall antioxidative abilities in vitro could reveal the abilities to alleviate oxidative stress in vivo. The current study suggests that assessment of overall antioxidative abilities with fuzzy synthetic models can guide the evaluation of probiotic antioxidants. It might be a more quick and effective method to evaluate the overall antioxidative abilities of LAB.
As the method of providing information is getting multimedia, the synthetic voice is used in not only CTI(Computer Telephony Integration), information service for the blind, but also applications on internet. But properties of synthetic voice, such as speech rate, pitch, timbre and so on, are not adjusted to customers' preference but providers' preference. In order to consider customers' preference, this study proposed four subjective factors of voice through the evaluation of voice using the method of sensibility ergonomics. And the relation synthetic voice to be agreeable to the ear with emotional images was formulated as a fuzzy model. Consequently, this study proposed the speech rate and pitch of synthetic voice which is agreeable to the ear.
This paper presents synthetic circumstantial judgement system that detects and predicts a fire in subway station. Unlike conventional fire surveillance systems that judge the fire or not through smoke, CO, temperature or variation of temperature, a proposed system discovers a fire more easily or gives the alarm high possibility of fire to operator through recognition of fire levels based on Fuzzy Inference System using by FCM and information of objects from video data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.217-231
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2015
A novel fuzzy learning framework that employs fuzzy inference to solve the problem of Multiple Instance Learning (MIL) is presented. The framework introduces a new class of fuzzy inference systems called Multiple Instance Mamdani Fuzzy Inference Systems (MI-Mamdani). In multiple instance problems, the training data is ambiguously labeled. Instances are grouped into bags, labels of bags are known but not those of individual instances. MIL deals with learning a classifier at the bag level. Over the years, many solutions to this problem have been proposed. However, no MIL formulation employing fuzzy inference exists in the literature. Fuzzy logic is powerful at modeling knowledge uncertainty and measurements imprecision. It is one of the best frameworks to model vagueness. However, in addition to uncertainty and imprecision, there is a third vagueness concept that fuzzy logic does not address quiet well, yet. This vagueness concept is due to the ambiguity that arises when the data have multiple forms of expression, this is the case for multiple instance problems. In this paper, we introduce multiple instance fuzzy logic that enables fuzzy reasoning with bags of instances. Accordingly, a MI-Mamdani that extends the standard Mamdani inference system to compute with multiple instances is introduced. The proposed framework is tested and validated using a synthetic dataset suitable for MIL problems. Additionally, we apply the proposed multiple instance inference to fuse the output of multiple discrimination algorithms for the purpose of landmine detection using Ground Penetrating Radar.
The strength behaviors of Fiber Reinforced Plastics (FRP) Composites can be greatly influenced by the properties of constitutive materials, the laminate structures, and load conditions etc, accompanied by many uncertainty factors. So the reliability study on FRP is an important subject of research. Many achievements have been made in reliability studies based on the probability theory, but little has been done on the roles played by fuzzy variables. In this paper, a fuzzy reliability model for FRP laminates is established first, in which the loads are considered as random variables and the strengths as fuzzy variables. Then a numerical model is developed to assess the fuzzy reliability. The Monte Carlo simulation method is utilized to compute the reliability of laminas under the maximum stress criterion. In the second part of this paper, a generalized fuzzy reliability model (GFRM) is proposed. By virtue of the fact that there may exist a series of states between the failure state and the function state, a fuzzy assumption for the structure state together with the probabilistic assumption for strength parameters is adopted to construct the GFRM of composite materials. By defining a generalized limit state function, the problem is converted to the conventional reliability formula that enables the first-order reliability method (FORM) applicable in calculating the reliability index. Several examples are worked out to show the validity of the models and the efficiency of the methods proposed in this paper. The parameter sensitivity analysis shows that some of the mean values of the strength parameters have great influence on the laminated composites' reliability. The differences resulting from the application of different failure criteria and different fuzzy assumptions are also discussed. It is concluded that the GFRM is feasible to use, and can provide an effective and synthetic method to evaluate the reliability of a system with different types of uncertainty factors.
생활양식이나 형태 변화에 따른 전통적인 주거건축들의 전통성, 공공성과 사유권의 균형, 계승 발전, 보존에 부가되는 공동체의 활성화와 효용성 등 환경 개선이라는 과제에 직면하고 있으며, 이들 역사 경관 권역의 경관훼손 가능성이 점증하고 있는 상황에서, 지역적 경관의 고유한 특성과 다양성을 가질 수 있도록 전통적 주거건축의 입면디자인 속성에 대한 이해가 선행되어야 한다. 본 연구는 "전통적 주거건축의 입면디자인 평가"에 영향을 미친 속성을 파악하기 위해, 입면디자인 평가척도 (지붕, 창호, 기둥, 벽면, 마루, 주초석, 기단)를 기준으로 쌍대비교를 실시하여 도출된 Synthetic Evaluation Value를 Fuzzy 방법을 통해 Fuzzy Integral (Choquet Integral) value를 추정하여, 가치속성을 규명하였다. 속성 간 가중치 산정결과에 ${\lambda}$-value를 이용하여 Sensitivity Analysis를 실시하여 유효함을 검증하였다. 전통적 주거건축의 입면디자인 평가에 영향을 미친 가치속성을 추정하는데 있어 유의미한 방법론이며, 복합 가치속성을 도출하였다는데 의의를 갖는다.
기존의 경계검출 방법은 디지털 영상에서 특정한 위치의 경계 존재 유무를 평가하기 위하여, 경계 신호를 강화하고 잡음의 영향을 줄이기 위한 여러 종류의 파라미터를 사용한다. 그 중 대표적인 것은 평활화 기능으로 가우스 함수를 많이 사용한다. 그러나, 평활화 함수는 그 크기에 따라 경계의 위치에 변화를 가져오기 때문에 특징 계산 등의 후처리 연산에 많은 오류를 전파하게 된다. 본 논문에서는 이러한 경계 검출과정의 오류를 줄일 수 있는 최적의 파라미터 평가를 퍼지 경계 표현을 이용하여 제안한다. 퍼지 경계 표현은 특정한 위치에 경계의 가능성 정도를 멤버십으로 부여하는 표현 방법으로서, 경계의 위치가 불확실하거나 밝기 변화가 이상적인 경계와 다를 경우에는 그의 애매성을 퍼지 멤버십으로 표현한다. 이러한 경계의 퍼지 표현을 이용하여 기존의 경계 검출기를 사용하여 검출된 경계에 대한 존재의 모호성 및 위치의 모호성을 평가하고, 최적의 파라미터 값을 영상의 종류에 따라 자동적으로 선택할 수 있는 측정값을 제안한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권1호
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pp.8-16
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2014
We consider the visual barcode recognition problem in a noisy video data setup. Unlike most existing single-frame recognizers that require considerable user effort to acquire clean, motionless and blur-free barcode signals, we eliminate such extra human efforts by proposing a robust video-based barcode recognition algorithm. We deal with a sequence of noisy blurred barcode image frames by posing it as an online filtering problem. In the proposed dynamic recognition model, at each frame we infer the blur level of the frame as well as the digit class label. In contrast to a frame-by-frame based approach with heuristic majority voting scheme, the class labels and frame-wise noise levels are propagated along the frame sequences in our model, and hence we exploit all cues from noisy frames that are potentially useful for predicting the barcode label in a probabilistically reasonable sense. We also suggest a visual barcode tracking approach that efficiently localizes barcode areas in video frames. The effectiveness of the proposed approaches is demonstrated empirically on both synthetic and real data setup.
영상의 밝기값과 텍스쳐 모두를 사용하여 대상물의 경계를 보다 정확하게 추출할 수 있는 적응적 베이즈 영상 분할기법을 C 프로그래밍 언어로 개발하였다. 사전확률밀도함수를 추정하기 위하여 깁스 분포 모델을 적용하였고, 조건확률밀도함수를 추정하기 위하여 퍼지 C-군집화 기법을 도입하였다. 추정된 두 확률밀도함수로부터 최대 사후주변확률이 산출되었고, 이를 시뮬레이션영상에 적용하여 99% 이상의 신뢰도를 획득하였다. 또한 개발된 알고리즘을 1963년 미 정찰위성사진을 이용하여 제작한 남극 정사영상에 적용하여 남극 전체 해안선에 대하여 최대 300미터 정확도를 갖는 벡터지도를 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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