본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.
일반적인 비선형 동역학 최적화문제를 비선형 프로그래밍 문제로 변환하는데 제어변수들을 방사성 기본 함수로 근사화하는 방법이 사용되었다. 방사성 기본 함수의 계수들을 연속적으로 보정하기 위하여 최소수정기법에 기초를 둔 비선형 프로그래밍 알고리즘이 연구되었다. 이러한 알고리즘을 실제적인 다변수 제어 시스템에 적용하여 성능을 검증하였다.
본(本) 논문(論文)의 목적(目的)은 효율적(効率的)이고도 경제적(經濟的)인 비선형(非線型) 유한요소방정식(有限要素方程式)의 해법(解法)알고리즘을 고안(考案)하는데 있다. 먼저 비선형(非線型) 연립방정식(聯立方程式)의 해석과정(解析過程) 및 특성(特性)을 고찰(考察)하고, 이를 바탕으로 유망(有望)한 비선형(非線型) 유한요소방정식(有限要素方程式)의 해법(解法)들을 알고리즘화(化)한 후(後) 이들의 장점(長點)을 최대한(最大限) 활용(活用)하여 계산량(計算量)을 최소화(最小化)하고 수치해석상(數値解析上)의 난점(難點)을 극복(克服)할 수 있는 조합(組合)알고리즘을 제안(提案)하였다.
본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.
본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 많이 사용되는 기법 중에 하나이다. 퍼지 제어기를 설계하는 것은 시스템에 대한 깊은 수학적인 접근이 필요로 하기 때문에 수학적 배경 없이 설계하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 길은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 파라메터를 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인한다.
본 연구는 지능알고리즘을 이용하여 비선형궤환을 구현하여 비선형시스템을 선형제어이론으로 제어할 수 있는 가능성을 제시한다. 기존의 비선형 궤환 선형화 이론은 비선형계통에 대한 정확한 모델링을 바탕으로 선형화기법을 적용하여 선형제어이론의 적용을 가능케 하는 것이었으나 본연구는 가상의 선형시스템과 SVM을 사용하여 동특성을 알려지지 않은 계통에 대해서도 적용시킬 수 있는 비선형 궤환선형화 기법의 가능성을 제공한다.
본 논문에서는 SVM의 학습성 개선을 위해 모멘트와 kernel-adatron 기법이 조합된 하이브리드 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 SVM의 학습기법인 기울기상승법에서 발생하는 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하여 그 수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘트의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 가진 kernel-adatron 알고리즘의 장점을 그대로 살리는 것이다. 제안된 알고리즘을 비선형 함수 회귀에 적용해 본 결과 학습속도에 있어서 QP와 기존의 kernel-adatron 알고리즘보다 더 우수한 성능이 있음을 확인하였다
본 연구에서는 선형모형인 Nash 모형(1957)과 비 선형모형인 Diskin 모형(1964)의 매개변수를 최적화 기법을 사용하여 구하고 모형의 적용성을 검토하였다. 최적화 기법 중에서 최근 들어 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 비선형 계획법(Non-linear Programming)을 사용하여 Nash 모형과 Diskin 모형의 매개변수를 추정하였으며, 이를 소양강댐 유역의 호우사상에 적용하여 보았다. Nash 모형과 Diskin 모형에서 각각 유전자 알고리즘과 비 선형 계획법으로 구한 매개변수는 다소의 차이를 나타내며, 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Diskin 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출 수문곡선이 유전자 알고리즘과 비선형 계획법을 이용하여 Nash 모형의 매개변수를 구하여 모의된 유출수문곡선에 비해 실제 유출수문곡선에 더 근접한 결과를 나타냈으며 특히, 첨두치를 더 정확히 모의하였다.
본 논문에서는 비선형 왜곡이 있는 환경에서 QAM 신호의 수신 성능을 개선시키기 위한 비선형 왜곡 제거 알고리즘을 제안한다. 비선형 왜곡의 효과를 줄이기 위하여 MMSE-DFE 수신기의 역방향 필터에 비선형 탭을 포함시키고 등화기 출력에서 추가적인 처리를 통해 남아 있는 잔여 비선형 왜곡을 제거한다. 비선형 왜곡이 있는 환경에서 MMSE-DFE 수신기와 제안된 수신기의 성능을 분석하고 전산 모의 실험을 통해 검증한다. MMSE-DFE 수신기와 비교한 제안된 수신기의 SNR 이득은 QAM 신호의 신호점 수가 커지고 비선형 왜곡이 커질수록 증가한다.
본 연구에서는 유한 회전에 의한 효과를 고려한 곡선 보요소를 개발하고, 이 요소를 이용하여 공간뼈대 구조물의 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. 이 곡선 보요소는 증분 변위장에 Rodriguez의 2차 유한 회전항을 포함시킴으로써, 유한 회전에 의한 기하학적 평형을 유지하도록 하였다. 대변형 해석을 위하여 Total Lagrangian 방법이 적용되었으며, 비선형 해석을 수행하기 위한 알고리즘으로는, 여러개의 임계점을 갖는 비선형 거동가지도 추적할 수 있도록 하중 및 변위 증분의 조합법이 사용되었다. 공간 뼈대 구조물의 해석 예제를 통하여, 기하학적 비선형 해석에서 발생하는 유한 회전에 의한 효과를 확인하고, 본 연구에서 제안한 유한요소의 효율성 및 비선형 알고리즘으로 선택한 하중 및 변위 증분의 조합법의 적용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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