• KSBB Journal
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• 제6권1호
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• pp.15-25
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• 1991

The optimal glucose concentration for the high-density culture of recombinant yeasts was obtained using dynamic simulation. An adaptive and predictive algoritilm complimented by the rule base was proposed for the control of the fed-batch fermentation process. The measurement of process variables has relatively long sampling period and relatively long time delay characteristics. As one of the solution on these problems, prediction techniques and rule bases were added to a classical recursive identification and control algorithm. Rule bases were used in the determination of control input considering the difference between the predicted value and the measured value. A mathelnatical model was used in the estimation and interpretation of the changes of state variables and parameters. Better performances were obtained by employing the control algorithm proposed in the present study compared to the conventional adaptive control method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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• pp.370-374
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• 1999

본 논문에서는 역전파 알고리즘과 헵 학습규칙의 장점을 최대한 살려 이용하고, 역전파 알고리즘의 문제점인 지역 최소점에 빠지는 경우와 학습시간이 느린 단점과 헵 학습규칙의 문제점인 학습 패턴의 저장능력이 매우 제한되고 선형적 분리가 되지 않는 복잡한 문제에는 적용할 수 없다는 단점등을 개선하기 위하여 혼합형 학습규칙을 제안한다. 제안하는 학습규칙은 입력층과 은닉층에 흔합형 학습규칙과 은닉층과 출력층에 역전파(Back-Propagation) 학습규칙을 적용한 혼합형이다. 제안한 혼합형 학습규칙을 이용한 신경회로망의 유용성을 확인하기 위하여 단일관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션을 하여 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 직접적응 제어 방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 다음과 같은 특성을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제12권4호
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• pp.13-22
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• 2020

This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.162-164
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• 2004

This paper proposes a new classification system combining the adaptive feature weighting algorithm using the genetic algorithm and the modified KNN rule. GA is employed to choose the middle value of weights and weights of features for high performance of the system. The modified KNN rule is proposed to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments with the unconstrained handwritten digit database of Concordia University in Canada are conducted to show the performance of the proposed method.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.472-476
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• 2007

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클래스들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.2579-2585
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• 1996

In this paper, a complex fuzzy adaptive decision feedback equalizer(CFADFE) based on the LMS algorithm is proposed. The propoed equalizer is based on the complex fuzzy adaptive equalizer. The CFADFE isconstructed from a set of changeable complex fuzzy IF-THEN rules, where the 'IF' part of the rule is characterized by the state from a set of changealble complex fuzzy IF-THEN rules, where the 'IF' part of the rule is characterized by the state of the desision feedback. the role of decision feedback is to reduce the computational complexity. Computer simulation of the decision feedback. The role of decision feedback is to reduce the computational complexity. Computer simulation shosw that the CFADFE notonly reduces the computational complexity but also improves the performance compared with the conventional complex fuzzy adaptive equalizers. We also show that the adaptation speed is greatly improved by incorporating some linguistic information about the channel into the equalzer. It is applied to M-ary QAM digital communication system with linear and nonlinear complex channel characteristics.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.702-704
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• 1995

In this paper, using a new adaptive fuzzy controller we have designed a power system stabilizer. The adaptive fuzzy controller constitutes of several parallel fuzzy controller. Each of them can maintain the robust stability for a specified parametric uncertainty region. If the parametric variation is so large that a rule-base cannot cope with that parametric region, the other appropriate rule-base is selected to control. Applying adaptive fuzzy controller to single machine infinite bus system, we simulate the stability of the system and compare the performance with conventional PSS controller.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1989년도 제4회 파동 및 레이저 학술발표회 4th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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• pp.103-106
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• 1989

A method of adaptive formation of the synthetic discriminant function(SDF) both in image plane and spatial frequency plane by using the Widrow-Hoff learning rule is proposed. The proposed method uses minimum number of interconnections between neurons so it can reduce the time for learning the neural net. Also complex valued interconnection weights are introduced for the purposes of handling the phase objects or Fourier transformed spatial frequency objects which usually have complex values for the representation of not only amplitude but also phase information. Also methods of optical implementation for the complex valued interconnection weights are discussed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.48-57
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• 2001

퍼지 논리의 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링 하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경 논리망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리망을 기반으로 하는 추론네트워크를 확장하여 퍼지 추론 네트워크를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용한다. 퍼지 추론 네트워크상에서 퍼지규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권2호
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• pp.9-15
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• 2001

본 논문은 적응 피지 제어 시스템에 있어 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법을 제안한다. 다중개체군 유전자 알고리즘을 이용한 이전의 논문은 염색체를 두부분(제어규칙과 소속함수)으로 분할하였다. 그러나 이런 경우 좋지 못한 제어규칙은 좋은 제어규칙과 잘 진화된 소속함수의 최적화를 방해한다. 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법은 염색체를 세부분(좋은 제어규칙, 좋지 못한 제어규칙 및 소속함수)으로 분할하는 것이다. 이 방법에 대한 효율성을 입증하기 위해 트럭 배킹 문제에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 제안된 방법이 좋은 적응성을 보여 주었다.