• Title/Summary/Keyword: 퍼지 규칙 벡터

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Fuzzy Rules Generation using the LVQ (LVQ를 이용한 퍼지 규칙 생성)

  • 이남일;장광규;신웅철
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.04a
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    • pp.394-399
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    • 1998
  • 본 논문에서는 Kohonen SOM을 이용한 인식 학습 알고리즘인 LVQ를 이용하여 퍼지 규칙의 수를 줄이는 방안을 제안하였다. 많은 훈련 패턴을 입력하게 되면 그에 따른 퍼지 규칙 수가 증가하게 되고, 많은 기억용량과 분류에 긴 시간을 필요로 하는 문제점 있어 퍼지 규칙의 수를 줄이고자 한다. 그러나 퍼지 규칙의 수가 줄어듦으로서 발생하는 성능의 하락을 최소화하기 위하여 초기 참조 패턴이 입력 데이터에 근접하도록 훈련 된 후에 퍼지 규칙을 생성하였다. 생성된 퍼지 규칙은 LVQ를 이용하여 인식되기 바로 전에 가중치 벡터를 이용하여 근접하는 값 이내에 있는 가중치 벡터 값을 합하여 같은 퍼지 규칙을 부여하여 생성하였다. 그 결과로 5$\times$8 숫자 Gray scale를 이용하여 전체 146개의 가중치 벡터가 15개의 아주 적은 수의 퍼지 규칙으로 생성되었다.

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A method of converting fuzzy system into 2 layered hierarchical fuzzy system (퍼지 시스템의 2계층 퍼지 시스템으로의 변환 방법)

  • Joo Moon-G.
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.16 no.3
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    • pp.303-308
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    • 2006
  • To solve the rule explosion problem in multi input fuzzy logic system, a method of converting a given fuzzy system to 2 layered hierarchical fuzzy system is presented where the collection of the THEN-parts of the fuzzy rules of given fuzzy system is considered as vectors of fuzzy rule. At the 1 st layer, linearly independent fuzzy rule vectors generated from the given fuzzy logic system are used and, at the 2nd layer, linear combinations of these independent fuzzy rule vectors are used for fuzzy logic units at each layer. The resultant 2 layered hierarchical fuzzy system has not only equivalent approximation capability, but less number of fuzzy rules compared with the conventional fuzzy logic system.

Automatic learning of fuzzy rules for the equivalent 2 layered hierarchical fuzzy system (동등 변환 2계층 퍼지 시스템의 규칙 자동 학습)

  • Joo, Moon-G.
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.5
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    • pp.598-603
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    • 2007
  • To solve the rule explosion problem in multi-input fuzzy system, a method of converting a given fuzzy system to 2 layered hierarchical fuzzy system has been reported, where at the 1st layer, linearly independent fuzzy rule vectors generated from the given fuzzy system are used and, at the 2nd layer, linear combinations of these independent fuzzy rule vectors are used. In this paper, the steapest descent algorithm is presented to learn the fuzzy rule vectors and related coefficients for the equivalent 2 layered hierarchical structure. By simulation of learning of ball and beam control system, the feasibility of proposed learning scheme is shown.

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

  • Park, Keon-Jung;Lee, Dong-Yoon
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.1
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    • pp.203-209
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    • 2016
  • In this paper, we introduce a fuzzy inference systems for nonlinear inference using fuzzy cluster. Typically, the generation of fuzzy rules for nonlinear inference causes the problem that the number of fuzzy rules increases exponentially if the input vectors increase. To handle this problem, the fuzzy rules of fuzzy model are designed by dividing the input vector space in the scatter form using fuzzy clustering algorithm which expresses fuzzy cluster. From this method, complex nonlinear process can be modeled. The premise part of the fuzzy rules is determined by means of FCM clustering algorithm with fuzzy clusters. The consequence part of the fuzzy rules have four kinds of polynomial functions and the coefficient parameters of each rule are estimated by using the standard least-squares method. And we use the data widely used in nonlinear process for the performance and the nonlinear characteristics of the nonlinear process. Experimental results show that the non-linear inference is possible.

Optimal Design of Fuzzy Set-based Fuzzy Neural Network with Multi-Output and Its application to Partial Discharge Pattern Recognition (다중 출력을 가진 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크 최적 설계 및 부분방전 패턴인식으로의 적용)

  • Park, Geon-Jun;O, Seong-Gwon;Kim, Hyeon-Gi
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2008.04a
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    • pp.411-414
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    • 2008
  • 본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.

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Recursive Fuzzy Partition of Pattern Space for Automatic Generation of Decision Rules (결정규칙의 자동생성을 위한 패턴공간의 재귀적 퍼지분할)

  • 김봉근;최형일
    • 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.

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Genetically Optimized Design of Fuzzy Neural Networks for Partial Discharge Pattern Recognition (부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네트워크의 유전자적 최적 설계)

  • Park, Keon-Jun;Kim, Hyun-Ki;Oh, Sung-Kwun;Choi, Won;Kim, Jeong-Tae
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.07a
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    • pp.1891-1892
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    • 2008
  • 본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.

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Rate Control of Very Low Bit-Rate Video Coder using Fuzzy Quantization (퍼지 양자화를 이용한 초저전송률 동영상 부호기의 율제어)

  • 양근호
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.5 no.2
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    • pp.91-95
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    • 2004
  • In this paper, we propose a fuzzy controller for the evaluation of the quantization parameters in the H.263 coder. Our method adopts the Mamdani method for fuzzification and adopts the centroid method for defuzzification respectively. The inputs are variance, entropy in the spatial domain, current motion vector and previous motion vector in the temporal. Fuzzy variables are determined to be compatible in visual characteristics and fuzzy membership function is induced and then, FAM banks are designed to reduce the number of rules. In this paper, fuzzy quantization has been applied to a practical video compression. This results show that the quality of decode image enhances and the rate control method using fuzzy quantization is effective.

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Psychology Analysis Based on Color Information Using ART2 Algorithm and Fuzzy Inference Method (ART2 알고리즘과 퍼지 추론 기법을 이용한 색채 정보 기반 심리 분석)

  • Lee, Dae-Woo;Kim, Ji-Yeon;Kim, Kwang Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.343-345
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    • 2016
  • 본 논문에서는 아동이 그린 그림에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 색채 정보를 군집화하고, 군집화 된 색채 정보의 중심 벡터 값들을 퍼지화 한다. 퍼지화 된 색채 정보의 소속도를 퍼지 추론 규칙에 적용한 후에 비퍼지화 한다. 비퍼지화 된 결과를 적용하여 아동의 심리 상태를 분석한다. 제안된 방법을 실험하여 알슐러와 해트윅(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 심리 상태와 비교한 결과, 제안된 심리 분석 방법이 알슐러와 해트윅의 색채에 따른 심리 상태 분석 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다.

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Fuzzy Quantization and Rate Control for Very Low Bit­rate Video Coder (초저전송율 동영상 부호기를 위한 퍼지 양자화 및 율 제어에 관한 연구)

  • 양근호
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.7 no.8
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    • pp.1684-1690
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    • 2003
  • In this paper, we proposed a fuzzy controller for the evaluation of the quantization Parameters in the H.263 coder to optimize the subjective quality of each coded frame, keeping the transmission rate constant. We adopted the Mamdani method for fuzzification and the centroid method for defuzzification. The energy and entropy are correlated to features of the HVS in spatial domain, while motion vectors are used to estimate the temporal characteristics of the signal. And then, the fuzzy inputs adapted the variance and the entropy in spatial domain, and the motion vector in temporal domain. We induced the fuzzy membership function and decided the fuzzy relevance to be compatible in visual characteristics. And then, we designed FAM banks. The fuzzy technology has been applied to a practical video compression. This results is obtained an effective rate control technique, an optimum bit allocation and a high subjective quality using fuzzy quantization.