• 제목/요약/키워드: 퍼지규칙

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퍼지규칙의 신경망 학습을 통한 스케치 특징점 추출 (Sketch Feature Extraction Through Learning Fuzzy Inference Rules with a Neural Network)

  • 조성목
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.1066-1073
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    • 1998
  • 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 영상에 존재하는 스케치 특징점을 효과적으로 추출할 수 있는 퍼지규칙을 발생시킨다. 이를 위한 퍼지 입력변수로 DBAH(difference between arithmetic mean and harmonic mean)오 특징점정도가 정의된다. DBAH는 국부 밝기를 반영하는 특성을 가지며, 매우 어두운 영역에서의 작은 밝기변화에서는 낮은 출력을 나타내는 장점을 가진다. 퍼지규칙의 신경망학습을 통한 스케치 특징점을 추출은 특징점 추출을 위한 퍼지규칙의 설정에 효과적인 방법이 될 수 있음이 증명된다.

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ATM 망에서 버퍼의 임계값 예측을 위한 퍼지 규칙 기능 검증에 관한 연구 (A Study on Fuzzy Rule Functional Verification for Threshold Value Prediction of Buffer in ATM Networks)

  • 정동성;이용학
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권8C호
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    • pp.1149-1158
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    • 2004
  • 본 논문에서는 ATM 망에서의 효율적인 트래픽 제어를 위하여 언어적인 규칙과 퍼지 추론부로 구성되는 퍼지로직에서 퍼지 규칙을 생성하였다. 퍼지 규칙 내부에 포함된 제어 파라메터들은 주어진 성능 함수를 최소화하도록 학습된다 즉, 발생된 저, 고순위 트래픽 도착 비율에 따라 퍼지집합 이론을 통하여 추론한 후 그 비퍼지화값으로 접속된 트래픽에 대해 버퍼에서의 임계값을 제어하도록 하였다. 또한, 생성된 퍼지 규칙의 타당성을 검증하기 위하여 MATLAB6.5에서와 온라인 빌드업으로 규칙에 대한 실험결과를 보인다. 그 결과, 고, 저 트래픽 도착 비율에 따라 효율적으로 버퍼에서의 임계값이 제어됨을 확인하였다.

혼합 방법에 의한 퍼지 규칙 생성과 식별 문제에 응용 (Generating Fuzzy Rules by Hybrid Method and Its Application to Classification Problems)

  • 이말례;이재필
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권5호
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    • pp.1289-1296
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    • 1997
  • 인공지능 시스템에서 지식 베이스 시스템을 구축하기 위해서는 적절한 퍼지 규칙을 선택하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 패턴 식별을 위하여 퍼지 소속함수 데이터로부터 직접 퍼지 규칙을 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 퍼지 영역역변수를 가진 퍼지 격자에 의해 퍼지공간을 분활하여 각 일부분의 공간을 퍼지 규칙으로 정의했다. 이들 규칙은 소속함수로부터 추출된다. 그때 규칙에 대한 최적의 인력변수는 기준에 의해서 추출된 수를 사용하여 결정된다. 본 논문에서 제안한 방법은 ixbibuchi가 사용한 신경망과 비교하고, 이 방법의 유효성을 보이기 위해서 시물레이션결과를 보였다.

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ATM망에서 서버의 서비스율 예측을 위한 퍼지 규칙 기능 검증에 관한 연구 (A Study on Fuzzy Rule Functional Verification for Service ratio Prediction of Server in ATM Networks)

  • 정동성;이용학
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제41권10호
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    • pp.69-77
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    • 2004
  • 본 논문에서는 ATM 망에서의 효율적인 트래픽 제어를 위하여 언어적인 규칙과 퍼지 추론부로 구성되는 퍼지 로직에서 퍼지 규칙을 생성하였다. 퍼지 규칙 내부에 포함된 제어 파라메터들은 주어진 성능 함수를 최소화하도록 학습된다. 즉, 전체 트래픽 도착율과 버퍼의 점유율에 따라 퍼지집합 이론을 통하여 추론한 후 그 비퍼지화값으로 접속된 트래픽에 대해 서버에서의 서비스율을 제어하도록 하였다. 또한, 생성된 퍼지 규칙의 타당성을 검증하기 위하여 MATLAB6.5에서와 온라인 빌드업으로 규칙에 대한 실험결과를 보인다. 그 결과, 전체 트래픽 도착율과 버퍼의 점유율에 따라 효율적으로 서버에서의 서비스율이 제어 됨을 확인하였다.

러프집합을 이용한 퍼지 규칙의 효율적인 감축 (The Optimal Reduction of Fuzzy Rules using a Rough Set)

  • 노은영;정환묵
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.881-886
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    • 2007
  • 퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 퍼지규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 러프집합을 적용하여 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 규칙의 개수는 감소되었으며 추론 결과가 감축하기 이전과 일치하고 규칙간의 중복성이 제거되는 것을 확인하였다.

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

  • 박건준;이동윤
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.378-384
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    • 2013
  • 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.

퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론 (Nonlinear Inference Using Fuzzy Cluster)

  • 박건준;이동윤
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권1호
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    • pp.203-209
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    • 2016
  • 본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

러프집합과 퍼지 네이브 베이스 이론을 이용한 효율적인 추론 방법 (The Method of Effective Inference Using Rough Set and Fuzzy Naive Bayes Theory)

  • 황정식;손창식;정환묵
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.117-120
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    • 2005
  • 퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.

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효율적인 진화알고리즘을 이용한 적응형 퍼지 분류 규칙 생성 (Generating Adaptive Fuzzy Classification Rules using An Efficient Evolutionary Algorithm)

  • 류정우;김성은;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.769-771
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    • 2005
  • 데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.

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퍼지규칙에 의한 자율이동로봇의 군행동 구현 (Implementation of Swarm Intelligence of Fuzzy Rules for Autonomous Mobile Robots)

  • 김서광;공성곤;이용현
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.175-178
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    • 2000
  • 생명체는 자신을 이루고 있는 단순한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 국부적 상호작용을 함으로써 복잡한 생명 현상을 보이고있다 이 연구에서는 생명 현상을 보이고 있는 개체가 많은 수의 단순한 구성 요소들의 집합으로 이루어져 있으며 그러한 구성 요소들이 적은 수의 근본 규칙들에 의하여 서로 국부적인 상호작용을 함으로써 복잡한 행동패턴들을 나타낸다는 가정 아래, 여러 대의 자율이동로봇(autonomous mobile robot)들의 군지능을 나타낼 수 있는 적은 수의 근본 규칙을 찾아내고 찾아진 근본규칙들을 퍼지규칙으로 표현하는 것을 목표로 한다. 각 자율이동로봇은 기능이 매우 제한되어 있으며, 자신만의 독특한 신호를 발생한다. 이 신호를 "heartbeat"이라 부르며 이를 이용하여 대략적으로 자신의 위치와 현재상태를 다른 개체에게 알리는 역할을 한다 이 논문에서는 "heartbeat"을 이용한 로봇간의 통신과 자재반송이라는 군행동을 퍼지시스템으로 구현하고 이를 평가한다.

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