Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

The Structure of Rough-Fuzzy Inference Model

러프-퍼지 추론 모델의 구성

  • 김두완 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 정환묵 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부)
  • Published : 2000.11.01
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Abstract

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

Keywords