비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수 에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규...
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2012
Korean
KCI등재
학술저널
5379-5388(10쪽)
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비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수 에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규...
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수 에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문 제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공 정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분 할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자 승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평 가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In fuzzy modeling for nonlinear process, the fuzzy rules are typically formed by selection of the input variables, the number of space division and membership functions. The Generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the n...
In fuzzy modeling for nonlinear process, the fuzzy rules are typically formed by selection of the input variables, the number of space division and membership functions. The Generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem, complex nonlinear process can be modeled by generating the fuzzy rules by means of fuzzy division of input space. Therefore, in this paper, rules of non-fuzzy inference systems are generated by partitioning the input space in the scatter form using HCM clustering algorithm. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of HCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is represented in the form of polynomial functions and the consequence parameters of each rule are identified by the standard least-squares method. And lastly, we evaluate the performance and the nonlinear characteristics using the data widely used in nonlinear process. Through this experiment, we showed that high-dimensional nonlinear systems can be modeled by a very small number of rules.
참고문헌 (Reference)
1 박건준, "소속 함수에 의한 퍼지 추론 시스템의 입출력 공간 특성 및 성능 분석" 한국콘텐츠학회 11 (11): 74-82, 2011
2 박건준, "비선형 공정에서의 입력 공간 분할에 의한 퍼지 추론 시스템의 특성 분석" 한국콘텐츠학회 11 (11): 48-55, 2011
3 박건준, "개별 입력 공간에 의한 퍼지 추론 시스템의 비선형 특성" 한국산학기술학회 12 (12): 5164-5171, 2011
4 Box and Jenkins, "Time Series Analysis, Forcasting and Control" Holden Day
5 R. M. Tong, "The evaluation of fuzzy models derived from experimental data" 13 : 1-12, 1980
6 R.M. Tong, "Synthesis of fuzzy models for industrial processes" 4 : 143-162, 1978
7 E. Czogola, "On identification in fuzzy systems and its applications in control problems" 6 : 73-83, 1981
8 W. Pedrycz, "Numerical and application aspects of fuzzy relational equations" 11 : 1-18, 1983
9 C. W. Xu, "Fuzzy system identification" 126 (126): 146-150, 1989
10 C. W. Xu, "Fuzzy model identification self-learning for dynamic system" SMC-17 (SMC-17): 683-689, 1987
1 박건준, "소속 함수에 의한 퍼지 추론 시스템의 입출력 공간 특성 및 성능 분석" 한국콘텐츠학회 11 (11): 74-82, 2011
2 박건준, "비선형 공정에서의 입력 공간 분할에 의한 퍼지 추론 시스템의 특성 분석" 한국콘텐츠학회 11 (11): 48-55, 2011
3 박건준, "개별 입력 공간에 의한 퍼지 추론 시스템의 비선형 특성" 한국산학기술학회 12 (12): 5164-5171, 2011
4 Box and Jenkins, "Time Series Analysis, Forcasting and Control" Holden Day
5 R. M. Tong, "The evaluation of fuzzy models derived from experimental data" 13 : 1-12, 1980
6 R.M. Tong, "Synthesis of fuzzy models for industrial processes" 4 : 143-162, 1978
7 E. Czogola, "On identification in fuzzy systems and its applications in control problems" 6 : 73-83, 1981
8 W. Pedrycz, "Numerical and application aspects of fuzzy relational equations" 11 : 1-18, 1983
9 C. W. Xu, "Fuzzy system identification" 126 (126): 146-150, 1989
10 C. W. Xu, "Fuzzy model identification self-learning for dynamic system" SMC-17 (SMC-17): 683-689, 1987
11 P. R. Krishnaiah, "Classification, pattern recognition, and reduction of dimensionality, volume 2 of Handbook of Statistics" North-Holland 1982
12 W. Pedrycz, "An identification algorithm in fuzzy relational system" 13 : 153-167, 1984
A Study on Epidemiology of Drowning Accidents associated with Recreational Aquatic Activity
유아의 대인관계 형성능력에 미치는 정서조절능력과 대인문제해결사고의 영향
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |