본 논문에서는 기존의 LCMS에서 사용되는 평가시스템에 퍼지 추론 규칙을 이용한 적응형 퍼지평가시스템(AFES ; Adaptie Fuzzy Evaluation System)을 제안한다. AFES 는 학습자가 하나의 학습코스(learning course)에 들어가기 전에 퍼지진단평가(fuzzy diagnostic evealuation)를 통해 학습자에게 코스수준(course level)을 부여한다. 학습자는 코스수준에 따른 맞춤식 학습경로(learning path)로 학습을 종료한 후, 퍼지최종평가(fuzzy final evaluation)를 통해 최종성적(final grade)을 AFES 으로부터 부여 받는다. AFES의 가장 큰 특징은 최종성적의 점수 부여 규칙에 있는데, 만약 서로 다른 학습자가 동일한 문제 수에 대하여 같은 수의 정답을 냈더라도, AFES 는 125 가지 퍼지 추론 규칙(fuzzy reasoning rule)에 의거하여 탄력적으로 서로 다른 최종성적을 학습자에게 부여한다.
In designing the fuzzy rule-based system, it has effected by the four significant factors such as the choice of membership function, scaling factor, the numbers of fuzzy control rule, the method of defuzzification. In this paper we design the fuzzy rule based system and evaluate by three factors, as followes reaching time, overshoot, and amplitude. And then we wiII show that the significant factors are the choice of scaling factor and the numbers of fuzzy control rule, and the system performance can be improved by the proper selection of the scaling factors.
Chen, Tim;Cheng, C.Y.J.;Nisa, Sharaban Tahura;Olivera, Jonathan
Ocean Systems Engineering
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제9권2호
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pp.179-190
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2019
This paper deals with the problem of the global stabilization for a class of ocean structure systems. It is well known that, in general, the global asymptotic stability of the ocean structure subsystems does not imply the global asymptotic stability of the composite closed-loop system. The classical fuzzy inference methods cannot work to their full potential in such circumstances because given knowledge does not cover the entire problem domain. However, requirements of fuzzy systems may change over time and therefore, the use of a static rule base may affect the effectiveness of fuzzy rule interpolation due to the absence of the most concurrent (dynamic) rules. Designing a dynamic rule base yet needs additional information. In this paper, we demonstrate this proposed methodology is a flexible and general approach, with no theoretical restriction over the employment of any particular interpolation in performing interpolation nor in the computational mechanisms to implement fitness evaluation and rule promotion.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1082-1085
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1993
In this paper, we notice the fact that a human learning process is characterized by a process under a natural language environment, and discuss an approach of learning based on indirect linguistic instructions. An instruction is interpreted through some meaning elements and each trend. Fuzzy evaluation rule are constructed for the searched meaning elements of the given instruction, and the performance of a system to be learned is improved by the evaluation rules. In this paper, we propose a framework of learning based on indirect linguistic instruction based learning using fuzzy theory: FULLINS(FUzzy-Learning based on Linguistic IN-Struction). The validity of FULLINS is shown by applying it to helicopter flight control.
본 논문은 퍼지 규칙 베이스와 소속함수의 모양을 결정하기 위해서, 유전적 다양성을 개선시키는 변형 유전자 알고리즘의 하나인 다중 개체군 유전자 알고리즘(MGA)을 적용하였다. 대부분 퍼지 제어를 위한 퍼지 규칙 베이스의 일반화는 전문가의 경험에 의해 많이 좌우된다. 이러한 점을 개선하여 퍼지 규칙을 최적화하기 위한 방법으로 새로운 평가함수를 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여준다.
Threat evaluation is a process to estimate the threat score which enemy aerial threat poses to defended assets. The objective of threat evaluation is concerned with making an engagement priority list for optimal weapon allocation. Traditionally, the threat evaluation of massive air threats has been carried out by air defence experts, but the human decision making is less effective in real aerial attack situations with massive enemy fighters. Therefore, automation to enhance the speed and efficiency of the human operation is required. The automatic threat evaluation by air defense experts who will perform multi-variable judgment needs formal models to accurately quantify their linguistic evaluation of threat level. In this paper we propose a threat evaluation model by using a fuzzy rule-based inference method. Fuzzy inference is an appropriate method for quantifying threat level and integrating various threat attribute information. The performance of the model has been tested with a simulation that reflected real air threat situation and it has been verified that the proposed model was better than two conventional threat evaluation models.
본 논문에서는 중소기업의 지속가능경영을 평가하기 위한 평가모델을 제안하였다. 또한, 퍼지 ID3에 의하여 구해진 패턴분석에 대한 if-then 룰과 의사결정트리를 보여준다. 본 논문에서 제안한 평가모델은 중소기업의 경쟁력 향상의 평가도구로서 사용이 가능하다. 중소기업이 퍼지 ID3를 이용한 지속가능경영의 패턴분석에 사용된 평가 룰을 사전에 알 수 있다면 중소기업들의 자체 평가에 효과적으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
건설업에서 기업경쟁력의 향상을 위해서는 우수한 협력업체의 확보가 매우 중요하며, 이들 협력업체는 종합적인 평가를 통하여 선정된다. 또한 이들 평가의 결과는 협력업체의 관리의 자료로도 사용된다. 그러므로 건설협력업체를 평가하는 룰을 사전에 알 수 있다면 업체를 관리하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 그래서 주어진 데이터로부터 if-then 퍼지룰을 획득하는 방법인 퍼지 ID3을 이용하여 건설협력업체의 평가에 대한 룰을 구하고 그 유용성을 보이고자 한다.
본 논문에서는 규칙기반 전문가시스템의 퍼지 생성규칙을 표현할 수 있는 퍼지페트리네트 표현을 제안한다. 퍼지페트리네트 표현을 기반으로, 전진추론 알고리즘과 후진추론 알고리즘으로 구성된 퍼지 추론 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 계산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지 생성규칙의 전제 부와 결론 부에 퍼지 개념의 유무에 따라 적절한 믿음 값 평가 함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 전진추론 알고리즘은 유한한 방향성 나무인 도달나무로 표현할 수 있다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음 값 평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음 값을 구한다.
A diagnostic rule-base design method for enhancing fault detection and isolation performance of multiple obsever based fault detection isolation schemes (FIDS) is presented. The diagnostic rule-base has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises a rule base and a fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic with threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rult-base. The suggested scheme is applied to the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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