• Title/Summary/Keyword: 역전파 학습규칙

Search Result 38, Processing Time 0.027 seconds

A Study on the Neuro-Fuzzy Control for an Inverted Pendulum System (도립진자 시스템의 뉴로-퍼지 제어에 관한 연구)

  • 소명옥;류길수
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
    • /
    • v.20 no.4
    • /
    • pp.11-19
    • /
    • 1996
  • Recently, fuzzy and neural network techniques have been successfully applied to control of complex and ill-defined system in a wide variety of areas, such as robot, water purification, automatic train operation system and automatic container crane operation system, etc. In this paper, we present a neuro-fuzzy controller which unifies both fuzzy logic and multi-layered feedforward neural networks. Fuzzy logic provides a means for converting linguistic control knowledge into control actions. On the other hand, feedforward neural networks provide salient features, such as learning and parallelism. In the proposed neuro-fuzzy controller, the parameters of membership functions in the antecedent part of fuzzy inference rules are identified by using the error backpropagation algorithm as a learning rule, while the coefficients of the linear combination of input variables in the consequent part are determined by using the least square estimation method. Finally, the effectiveness of the proposed controller is verified through computer simulation of an inverted pendulum system.

  • PDF

An Optimal Design of Neuro-Fuzzy Logic Controller Using Lamarckian Co-adaptation of Learning and Evolution (학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의한 뉴로-퍼지 제어기의 최적 설계)

  • 김대진;이한별;강대성
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
    • /
    • v.35C no.12
    • /
    • pp.85-98
    • /
    • 1998
  • This paper proposes a new design method of neuro-FLC by the Lamarckian co-adaptation scheme that incorporates the backpropagation learning into the GA evolution in an attempt to find optimal design parameters (fuzzy rule base and membership functions) of application-specific FLC. The design parameters are determined by evolution and learning in a way that the evolution performs the global search and makes inter-FLC parameter adjustments in order to obtain both the optimal rule base having high covering value and small number of useful fuzzy rules and the optimal membership functions having small approximation error and good control performance while the learning performs the local search and makes intra-FLC parameter adjustments by interacting each FLC with its environment. The proposed co-adaptive design method produces better approximation ability because it includes the backpropagation learning in every generation of GA evolution, shows better control performance because the used COG defuzzifier computes the crisp value accurately, and requires small workspace because the optimization procedure of fuzzy rule base and membership functions is performed concurrently by an integrated fitness function on the same fuzzy partition. Simulation results show that the Lamarckian co-adapted FLC produces the most superior one among the differently generated FLCs in all aspects such as the number of fuzzy rules, the approximation ability, and the control performance.

  • PDF

A Neuro-Fuzzy Model Optimization Using Rough Set Theory (러프 집합이론을 이용한 뉴로-퍼지 모델의 최적화)

  • 연정흠;서재용;김용택;조현찬;전홍태
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
    • /
    • v.10 no.3
    • /
    • pp.188-193
    • /
    • 2000
  • This paper presents an approach to obtain a reduced neuro-fuzzy model for a plant. The Neuro-Fuzzy Network are compose of the Radial Basis Function Networks with Gausis membership and learned by using temporal back propagation. The dependency in rough set theory is used to eliminate rules. Dependency between the condition membership value of each rule in a model and the output of the plant can allow us to see how much contribution the rule is to identify the plant. While the reduced model maintains the same performance as the original one, the selection algorithm can minimize its complexity and redundancy of the structure.

  • PDF

Fuzzy Rule Identification System using Artifical Neural Networks (인공신경망을 이용한 퍼지 규칙 인식 시스템)

  • Jang, Mun-Seok;Jang, Deok-Cheol
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
    • /
    • v.2 no.2
    • /
    • pp.209-214
    • /
    • 1995
  • It is very hard to identify the fuzzy rules and tune the membership functions of the fuzzy reasoning in fuzzy systems modeling .We propose a method which canautomatically identify the fuzzy rules and tune the membership functions of fuzzy reasoning simultaneously using artifical neural network. In this model,fuzzy rules are identified by backpropagation algorithm. The feasibility of the method is simulated by a simple robot manipulator.

  • PDF

Optimial Identification of Fuzzy-Neural Networks Structure (퍼지-뉴럴 네트워크 구조의 최적 동정)

  • 윤기찬;박춘성;안태천;오성권
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
    • /
    • 1998.03a
    • /
    • pp.99-102
    • /
    • 1998
  • 본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

  • PDF

A New Evolutionary Programming Algorithm using the Learning Rule of a Neural Network for Mutation of Individuals (신경회로망의 학습 알고리듬을 이용하여 돌연변이를 수행하는 새로운 진화 프로그래밍 알고리듬)

  • 임종화;최두현;황찬식
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
    • /
    • v.36C no.3
    • /
    • pp.58-64
    • /
    • 1999
  • Evolutionary programming is mainly characterized by two factors; one is the selection strategy and the other the mutation rule. In this paper, a new mutation rule that is the same form of well-known backpropagation learning rule of neural networks has been presented. The proposed mutation rule adapts the best individual's value as the target value at the generation. The temporal error improves the exploration through guiding the direction of evolution and the momentum speeds up convergence. The efficiency and robustness of the proposed algorithm have been verified through benchmark test functions.

  • PDF

Auto-tuning of PID Controller using Neural Network (신경회로망을 이용한 PID 제어기 자동동조)

  • Oh, Hun;Choi, Seok-Ho;Yoon, Yang-Woong
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
    • /
    • v.12 no.3
    • /
    • pp.7-13
    • /
    • 1998
  • In this paper, the control technique that ID controller are autotuned according to system dynamics, driving out sample in the changeable limits of system dynamics and learning neural network, is presented. In order to lean neural network, the backpropagation learning algorithm is used and the controller parameters obtained by rule-base are used as teacher's values. When load changes, the auto-tuning of PID controller proper to system dynamics is conformed by simulation.

  • PDF

Minimizing in Tracking Error Using Neural Network for Free-ranging Automated Guided Vehicle (신경회로망을 이용한 자율주행 반송차의 경로추종오차의 최소화)

  • 정인철;곽윤근;김수현;이두용;김동규
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
    • /
    • 1998.10a
    • /
    • pp.330-340
    • /
    • 1998
  • 자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.

  • PDF

Development of path travel time forecasting model using wavelet transformation and RBF neural network (웨이브렛 변환과 RBF 신경망을 이용한 경로통행시간 예측모형 개발 -시내버스 노선운행시간을 중심으로-)

  • 신승원;노정현
    • Journal of Korean Society of Transportation
    • /
    • v.16 no.4
    • /
    • pp.153-166
    • /
    • 1998
  • 본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.

  • PDF

Design of Fuzzy Neural Networks Based on Fuzzy Clustering and Its Application (퍼지 클러스터링 기반 퍼지뉴럴네트워크 설계 및 적용)

  • Park, Keon-Jun;Lee, Dong-Yoon
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
    • /
    • v.14 no.1
    • /
    • pp.378-384
    • /
    • 2013
  • In this paper, we propose the fuzzy neural networks based on fuzzy c-means clustering algorithm. Typically, the generation of fuzzy rules have the problem that the number of fuzzy rules exponentially increases when the dimension increases. To solve this problem, the fuzzy rules of the proposed networks are generated by partitioning the input space in the scatter form using FCM clustering algorithm. The premise parameters of the fuzzy rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is expressed in the form of polynomial functions and the learning of fuzzy neural networks is realized by adjusting connections of the neurons, and it follows a back-propagation algorithm. The proposed networks are evaluated through the application to nonlinear process.