In many cases, fuzzy modeling has a defect that the design procedure cannot be theoretically justified. To overcome this difficulty, we suggest a new design method for fuzzy model by combining genetic algorithm(GA) and mush set theory. GA, which has the advantages is optimization, and rule base. However, it is some what time consuming, so are introduce rough set theory to the rule reduction procedure. As a result, the decrease of learning time and the considerable rate of rule reduction is achieved without loss of useful information. The preposed algorithm is composed of three stages; First stage is quasi-optimization of fuzzy model using GA(coarse tuning). Next the obtained rule base is reduced by rough set concept(rule reduction). Finally we perform re-optimization of the membership functions by GA(fine tuning). To check the effectiveness of the suggested algorithm, examples for time series prediction are examined.
본 논문은 정적 분석을 하기 위해서 SG(String Graph)를 정의하고 ASG(Alive String Graph)를 정의한다. String의 사활의 판단을 위해 돌이 포함되지 않은 상태와 돌이 포함된 상태로 나누어 Rule을 적용한다. 돌이 포함되지 않은 상태에서 SR(String Reduction), ER(Empty Reduction), ET(Edge Transform), 그리고 CG(Circular Graph) Rule을 정의한다. 돌이 포함되어진 상태에서 DESR(Dead Enemy Strings Reduction)과 SCSR(Same Color String Reduction) Rule을 정의한다. 이러한 Rule을 사용하여 SG(String Graph)가 ASG(Alive String Graph)인지를 평가한다. 그리고 관절점의 개수에 따라 사활을 판단하기 위해 APC(Articulation Point Check)를 사용하였다. 우리의 방법에 대한 성능은 Computer Go Test Collection의 IGS_31_counted 문제 집합에 대해 실험했다. 이 Test set은 11,191 Points와 1,123 Strings을 가진다. 우리는 실험 결과에서 Points에 대해 92.5% 정확성과 Strings에 대해 95.7%의 정확성을 얻었다.
Nanotechnology is an upcoming technology that can provide solution for combating pollution by controlling shape and size of materials at the nanoscale. This review provides comprehensive information regarding the role of nanotechnology in pollution control at concrete structures. Titanium dioxide (TiO2) nanoparticles are a good item for concrete structures for diminishing the air polluting affect by gasses of exhaust. In this article, the mixture rule is presented for the effect of nanoparticles in environmental pollution reduction in concrete structures. The compressive strength, elastic modulus and reduction of steel bars in the concrete structures are studied. The Results show that TiO2 nanoparticles have significant effect on the reduction of environmental pollution and increase of stiffness in the concrete structures. In addition, the nanoparticles can reduce the use of steel bars in the concrete structure.
This paper proposes a fuzzy classifier system (FCS) using hyper-cone membership functions (HCMFs) and rule reduction techniques. The FCS can generate excellent rules which have the best number of rules and the best location and shape of membership functions. The HCMF is expressed by a kind of radial basis function, and its fuzzy rule can be flexibly located in input and output spaces. The rule reduction technique adopts a decreasing method by merging the two appropriate rules. We applay the FCS to a tubby rule generation for the inverted pendulum control.
In pattern analysis, dimensionality reduction and reasonable identification rule generation are very important parts. This paper performed effectively the dimensionality reduction by grouping the sensors of which the measured patterns are similar each other, where genetic algorithms were used for combination optimization. To identify the gas type, this paper constructed the hierarchically identifiable rule base with two frames by using rough set theory. The first frame is to accept measurement characteristics of each sensor and the other one is to reflect the identification patterns of each group. Thus, the proposed methods was able to accomplish effectively dimensionality reduction as well as accurate gas identification. In simulation, this paper demonstrated the effectiveness of the proposed methods by identifying five types of gases.
데이터에 숨겨진 패턴을 탐색하는 데이터마이닝에서 가장 많은 연구가 이루어진 분야가 연관규칙 마이닝이다. 연관규칙 마이닝에서는 방대한 수의 트랜잭션 데이터를 다루게 되므로 고속처리 방식의 실현이 중요한 과제가 되고 있다. 그리고 연관규칙 탐사기법에서 규칙을 도출하는데 소요되는 시간은 데이터에 포함되어 있는 항목의 수에 비례하여 기하급수적으로 늘어나기 때문에 규칙의 수를 줄이는 과정이 필연적으로 요구된다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터 항목들을 이진형식으로 비교하여 연관성 규칙의 수를 효과적으로 감축할 수 있고 항목간의 지지도와 신뢰도를 함께 향상 시킬 수 있는 T-알고리즘을 제안하고 시뮬래이션을 통하여 확인하였다.
For a long period, vowel reduction has been accepted as one of the most common pronunciation rules in Russian phonology. However, since the rules have been modified in many ways after the influx of loanwords, [a, e, i, o, u, ${\star}$]-including [e, o]-can now be pronounced in unstressed position, obeying the rule of vowel reduction. Especially in Modern Russian, along with the destruction of the consonant pronunciation norm due to some relatively complex changes it underwent palatalization, consonant pronunciation has been simplified, and as a response to such a phenomenon, the specialization of vowel pronunciation rule is now occurring. In other words, in the interrelation between consonants and vowels, as the pronunciation rules for consonants are simplified and thus the contrast between consonants is weakened, the degree of dependence on pronunciation of segment in the vowel pronunciation rule has been elevated. Therefore, the analysis says that the degree of vowel reduction depends on a vowel's distance from a stressed syllable is not enough; the influence of surrounding phonemes-including consonants-or the formative characteristics of words themselves should also be considered. The introduction of Max-noncorner/UnderLex, a/an Licence constraint that is related to non-declension nouns, and that of IdentC[back] and ShareCV[back], which are faithfulness constraint and share constraint respectively that are related to the nature of consonants stresses that vowel pronunciation rules should not be simply viewed as rules for vowels; The rules should be analyzed with emphasis on their correlation with surrounding phonemes.
Expert systems using uncertain and ambiguous knowledge are not of the recent interests about uncertainty problem for performing inference similar to the decision making of a human expert. Human factors on rule-based systems often involve uncertain information. Expert systems had been used the methods of conflict resolution in a rule conflict situation, but this methods not properly solved the rule conflict. If a human expert appends a new rule to an original rule base, the rule base rightly causes a rule conflict. In this paper, the problem of rule conflict is regarded as one in which uncertainty of information is fundamentally involved. In the reduction of problem with uncertainty, we propose an enhanced rule ordering method, which improve the rule ordering method using Dempster-Shafer theory. We also propose a combinative index, which involve human factors of experts decision making.
Cellular Automata는 자연계의 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이산적인 동적 시스템이며, 대상 영상에 대한 특정을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 천이규칙을 이용한 잡음제거 방법을 제안하고, 잡음 특징에 따라 효율적인 천이규칙, 파라미터 선정, 이웃화소수의 선택 방법을 제시한다. 균일분포 잡음, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음에서 연산을 달리하여 적응적인 상태를 실험하여 비교한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상 영상에 대해 빠른 수렴속도를 가지고 안정적인 결과가 나타남을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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