• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.2
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• pp.13-17
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• 2024

In this paper, union-based rule antecedent neuro-fuzzy controller, which can guarantee a parsimonious knowledge base with reduced number of rules, is proposed. The proposed neuro-fuzzy controller allows union operation of input fuzzy sets in the antecedents to cover bigger input domain compared with the complete structure rule which consists of AND combination of all input variables in its premise. To construct the proposed neuro-fuzzy controller, we consider the multiple-term unified logic processor (MULP) which consists of OR and AND fuzzy neurons. The fuzzy neurons exhibit learning abilities as they come with a collection of adjustable connection weights. In the development stage, the genetic algorithm (GA) constructs a Boolean skeleton of the proposed neuro-fuzzy controller, while the stochastic reinforcement learning refines the binary connections of the GA-optimized controller for further improvement of the performance index. An inverted pendulum system is considered to verify the effectiveness of the proposed method by simulation and experiment.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.398-402
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• 2014

A generalized trigonometric fuzzy set is a generalization of a trigonometric fuzzy number. Zadeh([7]) defines the probability of the fuzzy event using the probability. We define the normal and exponential fuzzy probability on $\mathbb{R}$ using the normal and exponential distribution, respectively, and we calculate the normal and exponential fuzzy probability for generalized trigonometric fuzzy sets.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.2
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• pp.117-126
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• 2001

This paper presents fuzzy Pr/T nets to represent the fuzzy production rules of a knowledge-based system in the level of first-order predicate logic. The fuzzy Pr/T nets are fuzzy extension of the Pr/T nets. Based on the fuzzy Pr/T net, we propose a fuzzy reasoning algorithm. This algorithm is much closer to human intuition and reasoning than other methods because of using the proper belief functions according to fuzzy concepts in fuzzy production rules.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.321-326
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• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2989-2991
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• 2000

TS 퍼지 모델은, 복잡한 비선형 시스템을 효과적으로 표현할 수 있는 주요한 근사 모델 중 하나이다. TS 퍼지 모델링을 위한 기존의 학습 방법론들은 대부분 전역적 근사 오차를 최소화하는 것을 목적으로 하는데, 이러한 경우에는 결과로서 얻어지는 75 퍼지 모델의 국소모델들이 근사 대상 시스템의 국소적 특성을 제대로 표현 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 새로운 학습 알고리즘을 제시함으로써 전역 지역적 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 TS 퍼지 모델을 구하고자 한다 모델을 구하는데 있어서는 LMI를 이용한 풀이를 이용한다. 그리고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.2
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• pp.28-43
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• 1995

This paper concerns with automatic generation of fuzzy rules which can be used for pattern classification. Feature space is recursively subdivided into hyperspheres, and each hypersphere is represented by its centroid and bounding distance. Fuzzy rules are then generated based on the constructed hyperspheres. The resulting fuzzy rules have very simple premise parts, and they can be organized into a hierarchical structure so that classification process can be implemented very rapidly. The experimented results show that the suggested method works very well compared to other methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.194-202
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• 2000

In this paper, an efficient fuzzy rule generation scheme for Adaptive Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) using the conditional fuzzy-means(CFCM) and fuzzy equalization(FE) methods is proposed. Usually, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the gird partitioning of the input space, in conventional ANFIS approaches. Therefore, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output fuzzy and FE method is used to automatically construct the fuzzy membership functions. From this, one can systematically obtain a small size of fuzzy rules which shows satisfying performance for the given problems. Finally, we applied the proposed method to the truck backer-upper control and Box-Jenkins modeling problems and obtained a better performance than previous works.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.5
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• pp.19-27
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• 2004

A delay dependent fuzzy $H_2/H_{\infty}$ controller design method for delayed fuzzy dynamic systems is considered. Using delay-dependent Lyapunov function, the asymptotical stability and $H_2/H_{\infty}$ performance problem are discussed. A sufficient condition for the existence of fuzzy controller is presented in terms of linear matrix inequalities(LMIs). A simulation example is given to illustrate the design procedures and performances of the proposed methods.