• Title/Summary/Keyword: 퍼지모형

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퍼지확률회귀모형(確率回歸模型)

  • Lee, Ho-Sung;O, Chang-Hyeok
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.5 no.1
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    • pp.49-57
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    • 1994
  • 기존의 퍼지회귀모형은 모수의 퍼지성질에 의해 관측된 종속변수의 변동을 설명하는 방법이다. 그러나 일반적으로 종속변수에 영향을 미치는 모든 독립변수를 모형화하는 일은 불가능하므로 종속변수가 삼각퍼지숫자로 관측된 경우 모형화되지 않은 변수들의 영향을 랜덤 오차항으로 두는 퍼지확률회귀모형을 소개하고 이에 따른 모수추정법을 다룬다. 이 방법은 통계적 회귀모형의 일반화로 간주할 수 있다.

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비모수 퍼지회귀모형

  • Choe, Seung-Hoe;Kim, Hae-Gyeong;Seong, Na-Yeong
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.199-201
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    • 2003
  • 본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.

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Time Series Using Fuzzy Logic (삼각퍼지수를 이용한 시계열모형)

  • Jung, Hye-Young;Choi, Seung-Hoe
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.15 no.4
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    • pp.517-530
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    • 2008
  • In this paper we introduce a time series model using the triangle fuzzy numbers in order to construct a statistical relation for the data which is a sequence of observations which are ordered in time. To estimate the proposed fuzzy model we split of a universal set includes all observation into closed intervals and determine a number and length of the closed interval by the frequency of events belong to the interval. Also we forecast the data by using a difference between observations when the fuzzified numbers equal at successive times. To investigate the efficiency of the proposed model we compare the ordinal and the fuzzy time series model using examples.

Trend in Fuzzy Regression Model

  • 최승회;김해경;정은경
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.73-77
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    • 2004
  • 종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

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A Timed Fuzzy Petri Net Model for General Purpose Real-time Fuzzy Control (범용 실시간 퍼지 제어를 위한 시간형 퍼지 패트리넬)

  • Lee, Gang-Su;Kim, So-Yeon;Yun, Jeong-Mo
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.3 no.3
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    • pp.543-563
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    • 1996
  • In this paper, we propose a Timed Fuzzy Petri Net(TFPN) model as a new model of real-time fuzzy control. The TFPN model, which is useful for fuzzy inference and fuzzy control is an integrated model of Timed PetriNet and Fuzzy Petri Net. Additionally, a Timed Fuzzy Control Language is defined as a textual specification model of fuzzy control rues, and proposed a TFPN modeling method. The TFPN model is a Petri Net formalism of fuzzy control systems. Execution rule is consisted of marking(i.e,fuzzyfication) and firing(i.e,inference and defuzzyfication) procedures. A simple case work by using TFPN model shows us computing time of inference and defuzzyfication is low and uncertainty and visibility of fuzzy control rule are modeled effectively.

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A Development of Transport Choice Models using Fuzzy Approximate Reasoning Methods (퍼지근사추론을 이용한 교통수단 선택모형 구축)

  • 원제무;손기복
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.1
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    • pp.99-110
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    • 1998
  • 본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

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Calculating Attribute Values using Interval-valued Fuzzy Sets in Fuzzy Object-oriented Data Models (퍼지객체지향자료모형에서 구간값 퍼지집합을 이용한 속성값 계산)

  • Cho Sang-Yeop;Lee Jong-Chan
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.4 no.4
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    • pp.45-51
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    • 2003
  • In general, the values for attribute appearing in fuzzy object-oriented data models are represented by the fuzzy sets. If it can allow the attribute values in the fuzzy object-oriented data models to be represented by the interval-valued fuzzy sets, then it can allow the fuzzy object-oriented data models to represent the attribute values in more flexible manner. The attribute values of frames appearing in the inheritance structure of the fuzzy object-oriented data models are calculated by a prloritized conjunction operation using interval-valued fuzzy sets. This approach can be applied to knowledge and information processing in which degree of membership is represented as not the conventional fuzzy sets but the interval-valued fuzzy sets.

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Precipitation forecasting by fuzzy Theory : II. Applicability of Fuzzy Time Series (퍼지론에 의한 강수 예측 : II. 퍼지 시계열의 적용성)

  • Kim, Hung-Soo;La, Chang-Jin;Kim, Joong-Hoon;Kang, In-Joo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.35 no.5
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    • pp.631-638
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    • 2002
  • Stochastic model has been widely used for the forecasting of time series. However, this study tries to perform the precipitation forecasting by fuzzy time series model using fuzzy concept. The published fuzzy based models are used for the forecasting of time series and also we suggest that the combination of fuzzy time series models and neuro-fuzzy system can increase the forecastibility of the models. The precipitation time series in illinois, USA is analyzed for the forecasting by the known fuzzy time series models and the suggested methodology in this study. As a result, we know that the suggested methodology shows more exact results than the known models.

퍼지논리를 이용한 마우스의 감성모형화 및 감성예측

  • 박문규;박민용
    • Proceedings of the ESK Conference
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    • 1996.04a
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    • pp.2-7
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    • 1996
  • 인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

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Development of Traffic Accident Frequency Prediction Model in Urban Signalized Intersections with Fuzzy Reasoning and Neural Network Theories (퍼지 및 신경망이론을 이용한 도시부 신호교차로 교통사고예측모형 개발)

  • Kang, Young-Kyun;Kim, Jang-Wook;Lee, Soo-Il;Lee, Soo-Beom
    • International Journal of Highway Engineering
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    • v.13 no.1
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    • pp.69-77
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    • 2011
  • This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents.