Fuzzy Rules Generation and Inference System of Scatter Partition Method

분산 분할 방식의 퍼지 규칙 생성 및 추론 시스템

The generation of fuzzy rules is inevitable in order to construct fuzzy modeling and in general, has the problem that the number of rules increases exponentially with increasing dimension. To solve this problem, we introduce the system that generate the fuzzy rules and make a inference based on FCM clustering algorithm that partition the input space in the scatter form. The parameters in the premise part of the fuzzy rules is determined as membership matrix by the FCM clustering algorithm and the consequence part of the fuzzy rules is are expressed as a polynomial function. Proposed model evaluated using the numerical data.

퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.