International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.87-93
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2008
In this paper, we propose a hierarchical fuzzy based nutrition evaluation system that can analyze the individuals' nutrition status through the inference results generated by each layer. Moreover, a method to minimize the uncertainty of inference in the evaluated nutrition status is discussed. To show the effect of the uncertainty in fuzzy inference, we compared the results of nutrition evaluation with/without the certainty factor of rules on 132 people over the age of 65. From the experimental results, we can see that the evaluation method with the modified certainty factor provides better reliability than that of the general evaluation method without the certainty factor.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.63-68
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2000
In this paper, a control algorithm suitable for multi-objective control problems is proposed based on the orthogonal array which is normally used in statistics and industrial engineering. And a newly defined Nth-certainty factor is suggested, which can effectively exclude the less confident rules. The Nth-certainty factor is defined by the F-values of the ANOVA(analysis of variance) table. It is shown that the algorithm can be successfully adopted to the design of controller for an active magnetic bearing system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.802-805
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1993
A method of automatic learning of fuzzy if-then rules with certainty factors from the given input-output data is developed. A certainty factor expresses the degree to which a fuzzy if-then rule is fitting to the given data. Fuzzy if-then rules with certainty factors are generated without optimization techniques. The obtained fuzzy if-then rules can be regarded as an approximator of a non-linear function. This method is applied to GMDH (Group Method of Data Handling) to cope with difficulty in approximating multi-input functions with fuzzy if-then rules.
In general, the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions appearing in the rules are represented by real values between zero and one. If it can allow the certainty factors of the fuzzy production rules and the certainty factors of fuzzy propositions to be represented by interval -valued fuzzy sets, then it can allow the reasoning of rule-based systems to perform fuzzy reasoning in more flexible manner. This paper presents fuzzy Petri nets and proposes an interval-valued fuzzy backward reasoning algorithm for rule-based systems based on fuzzy Petri nets Fuzzy Petri nets model the fuzzy production rules in the knowledge base of a rule-based system, where the certainty factors of the fuzzy propositions appearing in the fuzzy production rules and the certainty factors of the rules are represented by interval-valued fuzzy sets. The algorithm we proposed generates the backward reasoning path from the goal node to the initial nodes and then evaluates the certainty factor of the goal node. The proposed interval-valued fuzzy backward reasoning algorithm can allow the rule-based systems to perform fuzzy backward reasoning in a more flexible and human-like manner.
Objectives : The quality of service is considered as the difference between services that customers perceive and expect by using SERVQUAL model and the basic data for the efficiency of management of dental hospital and clinics, the differentiation strategies of dental medical institutions and the improvements on quality of service are provided. Methods : Subjects were 469 patients who visited six dental hospitals and clinics in Daegu-Gyeongbuk regions. Questionnaire consisted of five items such as type, reliability, responsiveness, certainty and empathy properties. Data were analyzed using SPSS 12.0 program in this study. Results : Women had high satisfaction scores of medical services in certainty and empathy properties. 40s and higher had the highest score in the type property. 30s had high score in the certainty property. For expected service satisfaction, 30s had the highest score in dental practitioners and administrative staffs. For reuse of current medical institution and intent for recommendation, certainty property and factor of dentist and dental practitioners had high scores. Additionally, reliability and responsiveness properties were statistically significant. Conclusions : Medical institutions should make every effort to get the dentists or dental practitioners have the medical knowledge at a high level, a kindness for patients and trust from patients.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.3
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pp.21-30
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2013
Powell-Miller theory is a good method to express or treat incorrect information. But it has limitation that requires too much time to apply to actual situation because computational complexity increases in exponential and functional way. Accordingly, there have been several attempts to reduce computational complexity but side effect followed - certainty factor fell. This study suggested expanded Approximation Algorithm. Expanded Approximation Algorithm is a method to consider both smallest supersets and largest subsets to expand basic space into a space including inverse set and to reduce Approximation error. By using expanded Approximation Algorithm suggested in the study, basic probability assignment function value of subsets was alloted and added to basic probability assignment function value of sets related to the subsets. This made subsets newly created become Approximation more efficiently. As a result, it could be known that certain function value which is based on basic probability assignment function is closely near actual optimal result. And certainty in correctness can be obtained while computational complexity could be reduced. by using Algorithm suggested in the study, exact information necessary for a system can be obtained.
The frequency variation among speakers is one of problems in the speech recognition. This paper applies fuzzy theory to solve the variation problem of frequency features. Reference patterns are expressed by fuzzified patterns which are produced by the peak frequency and the peak energy extracted from codebooks which are generated from training words uttered by several speakers, as they should include common features of speech signals. Words are recognized by fuzzy inference which uses the certainty factor between the reference patterns and the test fuzzified patterns which are produced by the peak frequency and the peak energy extracted from the power spectrum of input speech signals. Practically, in computing the certainty factor, to reduce memory capacity and computation requirements we propose a new equation which calculates the improved certainty factor using only the difference between two fuzzy values. As a result of experiments to test this word recognition method by fuzzy interence with Korean digits, it is shown that this word recognition method using the new equation presented in this paper, can solve the variation problem of frequency features and that the memory capacity and computation requirements are reduced.
The rapid climatic changes being caused by global warming are resulting in abnormal weather conditions worldwide, which in some regions have increased the frequency of landslides. This study was aimed to analyze and compare the landslide susceptibility using the Frequency Ratio (FR), Statistical Index, Weight of Evidence, Certainty Factor, and Index of Entropy (IoE) at Woomyeon Mountain in South Korea. Through the construction of a landslide inventory map, 164 landslide locations in total were found, of which 50 (30%) were reserved to validate the model after 114 (70%) had been chosen at random for model training. The sixteen landslide conditioning factors related to topography, hydrology, pedology, and forestry factors were considered. The results were evaluated and compared using relative operating characteristic curve and the statistical indexes. From the analysis, it was shown that the FR and IoE models were better than the other models. The FR model, with a prediction rate of 0.805, performed slightly better than the IoE model with a prediction rate of 0.798. These models had the same sensitivity values of 0.940. The IoE model gave a specific value of 0.329 and an accuracy value of 0.710, which outperforms the FR model which gave 0.276 and 0.680, respectively, to predict the spatial landslide in the study area. The generated landslide susceptibility maps can be useful for disaster and land use planning.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.515-521
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2020
Work motivation is critical for ensuring sustainability of any business firm. Motivated personnel essentially helps an organization achieve its organizational goal and objective. Hence, it has become an essential duty for business managers and management committees to identify the motivating factors that would strongly affect their employees. The purpose of the current research is to identify which are the factors that motivate service employees most at their workplace in Bangladesh. The study has used survey questionnaires to collect data from service employees. Convenience sampling is used for data collection. A total of 240 questionnaires were distributed and 183 completed questionnaires were returned (response rate: 77%). The study used purposeful motivating factors, which are ranked (from 1 to 10) by the service employees according to the significance of the factors. Mean value is applied to determine the most crucial motivating factor, where the factor with lowest mean value is considered as the highest significant motivating factor. Results reveal that job certainty, career growth and advancement opportunity, and quality working environment have been the most crucial and influential motivating factors for the service employees. The study adequately underlines the necessity of motivational factors and provides some guidelines to keep employees motivated.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5902-5909
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2011
In this paper, we propose a new method to detect abrupt and gradual shot transitions of video data by using certainty factors. The abrupt transitions denotes cuts and the gradual transitions fade in, fade out, dissolve, horizontal wipes, vertical wipes, Barn Doors, and Iris Rounds. The suggested method first extracts representative features for each shot transition and determines corresponding shot transitions by integrating all the extracted features and inferring adequate transitions. To verify the performance of the proposed shot transition method, experimental results show that the suggested method can detect shot transitions more accurately than existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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