Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.4
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pp.363-369
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2002
In this paper, it could improved on the arbitrary nonlinear function learning approximation which have the wavelet neural network based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS) and the multi-resolution Analysis(MRA) of the wavelet transform. ANFIS structure is composed of a bell type fuzzy membership function, and the wavelet neural network structure become composed of the forward algorithm and the backpropagation neural network algorithm. This wavelet composition has a single size, and it is used the backpropagation algorithm for learning of the wavelet neural network based on ANFIS. It is confirmed to be improved the wavelet base number decrease and the convergence speed performances of the wavelet neural network based on ANFIS Model which is using the wavelet translation parameter learning and bell type membership function of ANFIS than the conventional algorithm from 1 dimension and 2 dimension functions.
Kim, Eun-Tai;Noh, Heung-Sik;Kwon, Chul;Kim, Dong-Yon;Park, Mig-Non
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.5
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pp.41-49
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1998
This paper deals with the self-excited oscillation of a system that is controlled by a dynamic nonlinear fuzzy controller. The self-excited oscillation can be observed in the systems composed of nonlinear elements and its analysis is as important as that of stability in the design of nonlinear systems. by using the frequency transfer function analysis known as the describing function method in nonlinear control theory, the oscillation is theoretically predicted. First, the describing function of a dynamic fuzzy controller is derived and then, based on the derived describing fuction, self-excited oscillation of the system controlled by a dynamic fuzzy controller is predicted. To obtain the describing function of the dynamic fuzzy controller, a simple structure is assumed for the fuzzy controller.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.1
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pp.173-180
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2009
It is difficult to predict non-stationary or chaotic time series which includes the drift and/or the non-linearity as well as uncertainty. To solve it, we propose an effective prediction method which adopts data preprocessing and multiple model TS fuzzy predictors combined with model selection mechanism. In data preprocessing procedure, the candidates of the optimal difference interval are determined based on the correlation analysis, and corresponding difference data sets are generated in order to use them as predictor input instead of the original ones because the difference data can stabilize the statistical characteristics of those time series and better reveals their implicit properties. Then, TS fuzzy predictors are constructed for multiple model bank, where k-means clustering algorithm is used for fuzzy partition of input space, and the least squares method is applied to parameter identification of fuzzy rules. Among the predictors in the model bank, the one which best minimizes the performance index is selected, and it is used for prediction thereafter. Finally, the error compensation procedure based on correlation analysis is added to improve the prediction accuracy. Some computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.127-135
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2007
As the Internet is used widely, criminal offense that use computer is increasing, and an information security technology to remove this crime is becoming competitive power of the country. In this paper, we suggest network-based intrusion detection system that use fuzzy expert system. This system can decide quick intrusion decision from attack pattern applying fuzzy rule through the packet classification method that is done similarity of protocol and fixed time interval. Proposed system uses fuzzy logic to detect attack from network traffic, and gets analysis result that is automated through fuzzy reasoning. In present network environment that must handle mass traffic, this system can reduce time and expense of security
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.21
no.4
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pp.593-608
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1995
In this study two issues are considered, one is to develop a pneumatic servomechanism using a direct-connected circuit between inlet and outlet, the other is to design two kinds of advanced controllers such as fuzzy and PID controllers for a fingering system. Besides, the application of the advanced controllers to the newly proposed servomechanism is presented. The procedure of this study is composed of following 6 steps : [Step 1] Structuring of a control system; [Step 2] Development of a pneumatic circuit for the servomechanism ; [Step 3] Characteristic analysis of the valve and cylinder systems ; [Step 4] Determination of optimal parameters of the PID controller ; [Step 5] Design of a fuzzy controller and parameter tuning; and, [Step 6] Experimental analysis of fuzzy and PID controllers. Experimental results show that the newly proposed pneumatic servomechanism has good performance and, not only the performance of the fuzzy controller is better than that of the PID controller but also the fuzzy controller fits well to the control of the pneumatic servomechanism.
This paper is concerned with the modeling and identification of time series data corrupted by noise. As modeling techniques, nonsingleton fuzzy logic system (NFLS) is employed for the modeling of corrupted time series. Main characteristic of the NFLS is a fuzzy system whose inputs are modeled as fuzzy number. So the NFLS is especially useful in cases where the available training data or the input data to the fuzzy logic system are corrupted by noise. Simulation results of the Mackey-Glass time series data will be demonstrated to show the performance of the modeling methods. As a result, NFLS does a much better job of modeling noisy time series data than does a traditional Mamdani FLS.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.199-202
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2007
The similarity measure is constructed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Comparison with convex fuzzy membership function is carried out, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proposed similarity measure is proved and the usefulness is verified through example. In example, usefulness of proposed similarity is pointed out.
We survey the relation of fuzzy entropy measure and similarity measure. Each measure represents features of data uncertainty and certainty between comparative data group. With the help of one-to-one correspondence characteristics, distance measure and similarity measure have been expressed by the complementary characteristics. We construct similarity measure using distance measure, and verification of usefulness is proved. Furthermore analysis of similarity measure from fuzzy entropy measure is also discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.36-41
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1998
This paper presents a stabilization algorithm for a class of fuzzy systems with singleton consequect. To this aim, we introduce two canonical forms of an unforced fuzzy system and a stability theorem. A design example is shown to verify the stabilization algorithm.
We attempt to make regional innovative capability indices for overall understanding of regional innovation. We'll analyze various indicators on it using fuzzy set theory and compare regional innovative capabilities of 16 regions in Korea. The fuzzy set theory can reflect more normally the uncertainty of the stakeholder's responses than other decision making analysis methods. The overall results suggest that experts on regional innovation rank GRDP most important and Daejeon is the most innovative region. Building up regional innovative capabilities should be made for more balanced national land development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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