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Type-2 퍼지 논리 시스템의 시계열 예측 공정으로 응용
Application of Type-2 Fuzzy Logic System to Forecasting Time-Series Process 원문보기

대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문, 2008 Apr. 25, 2008년, pp.95 - 96  

백진열 (수원대학 전기공학과) ,  오성권 (수원대학 전기공학과) ,  김현기 (수원대학 전기공학과)

초록
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본 논문에서는 시계열 예측 공정의 모델링을 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System, FLS)은 외부의 노이즈와 같은 불확실성에 민감한 단점이 있다. 그러나 Type 퍼지 논기 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 효과적으로 취급할 수 있다. 여기서 불확실한 정보를 표현하기 위해 규칙의 전 후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부의 경우 HCM 클러스터링을 사용하여 입력 데이터들 간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고, 후반부는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 멤버쉽 함수의 정점을 동조한다. 제안된 모델은 표준 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 특정 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치 석인 예를 보인다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Interval Type-2 퍼지는리 집합을 이용한 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하여 불효실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전 .
  • 본 논문은 데이터의 불확성을 멤버쉽 함수로 표현 할 수 있는 Interval Tvpe-2 퍼지 로직 시스템을 설계하고, 실제 노이즈를 갖는 비선형 실험 데이터를 사용하여 Type-2 퍼지 로직 시스템의 우수성을 증명 하였다. 따라서, 노이즈에 취악한 실제 공정에서 보다 유연한 적용을 기대 할 수 있겠다.
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