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NTIS 바로가기한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.5 no.4, 2012년, pp.224 - 231
박건준 (원광대학교 정보통신공학과) , 강형길 (원광대학교 전기.정보통신공학부) , 김용갑 (원광대학교 정보통신공학과)
In this paper, we introduce a fuzzy inference systems based on fuzzy c-means clustering algorithm for fuzzy modeling of nonlinear process. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear processes have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases. To solve this problem, ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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퍼지 모델 동정에서 퍼지 규칙의 전반주 동정은 무엇이 필요한가? | 퍼지 모델 동정에서 퍼지 규칙의 전반부 동정은 입력 공간의 퍼지 분할 및 소속 함수의 결정 그리고 소속 함수의 파라미터 결정이 필요하다. | |
퍼지규칙은 어떻게 형성하는가? | 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘[11] 에 의한 분산 형태의 입력 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 의한 퍼지 추론 시스템의 제안하고 비선형 공정에 대해 입출력 특성을 분석한다. 퍼지규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 입력 공간을 분산 형태로 분할하여 각각의 분할된 지역 공간이 하나의 규칙을 갖도록 형성한다. 전반부 파라미터의 동정에는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속 행렬에 의해 결정된다. | |
자기 학습 알고리즘의 문제점은 무엇인가? | 언어적접근방식에서, Tong은 논리적 조사 방법에 의해 가스로 공정을 동정하였고[8], Xu와 Zailu는 이방법의 수정으로 더 좋은 결과를 얻는 방법과 결정 테이블에 기초한 자기 학습 알고리즘을 제안 하였다. 이 알고리즘은 필요한 컴퓨터 용량 및 계산시간 때문에 고계다변수 시스템의 적용에 문제점을 발생시켰다[9, 10]. 퍼지 모델링에서 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 공간의 분할하는 방법과 소속 함수 및 소속 함수의 수에 의해 결정되며, 고차원의 비선형 공정을 모델링하는 것은 무수히 많은 규칙 수를 갖는 한계를 갖고 있다. |
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