• International journal of advanced smart convergence
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• 제2권1호
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• pp.12-17
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• 2013

This paper introduces the fuzzy scatter partition-based fuzzy inference system to construct the model for nonlinear process to analyze nonlinear characteristics. The fuzzy rules of fuzzy inference systems are generated by partitioning the input space in the scatter form using Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is represented in the form of polynomial functions and the parameters of the consequence part are estimated by least square errors. The proposed model is evaluated with the performance using the data widely used in nonlinear process. Finally, this paper shows that the proposed model has the good result for high-dimension nonlinear process.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.433-439
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• 1998

In this paper, we present an approach to the structure identification based on the input space partition methods and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. The structure identification can automatically estimate the number of membership function and fuzzy rule using grid partition, tree partition, scatter partition from numerical input-output data. And then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using back-propagation and least squares estimate. Finally, we sill show its usefulness for neuro-fuzzy modeling to truck backer-upper control.

• 전기학회논문지
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• 제60권11호
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• pp.2157-2164
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• 2011

In this paper, we introduce a new category of fuzzy inference system based on Type-2 fuzzy c-means clustering algorithm (T2FCM-based FIS). The premise part of the rules of the proposed model is realized with the aid of the scatter partition of input space generated by Type-2 FCM clustering algorithm. The number of the partition of input space is composed of the number of clusters and the individual partitioned spaces describe the fuzzy rules. Due to these characteristics, we can alleviate the problem of the curse of dimensionality. The consequence part of the rule is represented by polynomial functions with interval sets. To determine the structure and estimate the values of the parameters of Type-2 FCM-based FIS we consider the successive tuning method with generation-based evolution by means of real-coded genetic algorithms. The proposed model is evaluated with the use of numerical experimentation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.35-36
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• 2012

퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제1권2호
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• pp.30-33
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• 2012

This paper propose a new design of fuzzy neural networks based on hard partition to generate the rules of the networks. For this we use hard c-means (HCM) clustering algorithm. The premise part of the rules of the proposed networks is realized with the aid of the hard partition of input space generated by HCM clustering algorithm. The consequence part of the rule is represented by polynomial functions. And the coefficients of the polynomial functions are learned by BP algorithm. The number of the hard partition of input space equals the number of clusters and the individual partitioned spaces indicate the rules of the networks. Due to these characteristics, we may alleviate the problem of the curse of dimensionality. The proposed networks are evaluated with the use of numerical experimentation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.494-498
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• 1996

Three fuzzy input space partitoining methods, which are grid, tree, and scatter method, are mainly used until now. These partition methods represent good performance in the modeling of the linear system and nonlinear system with independent modeling variables. But in the case of the nonlinear system with the coupled modeling variables, there should be many fuzzy rules for acquiring the exact fuzzy model. In this paper, it shows that the fuzzy model is acquired using transformed modeling vector by linear transformation of the modeling vector.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.378-384
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• 2013

본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.224-231
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• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.5379-5388
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• 2012

비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.368-374
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• 2010

영상 분할 (Image Segmentation)은 패턴 인식, 환경 인식, 문서 분석을 위한 영상 처리 과정에서 가장 기본적인 단계이다. 영상 분할 방법들 중 Otsu의 영상의 정규화된 히스토그램의 분포 정보를 이용하여 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계치값을 결정하는 자동 임계치값 선정방법이 가장 잘 알려진 방법이다. Otsu의 방법은 영상의 전 영역에 대한 히스토그램을 분석함으로써 영상의 부분적인 특성을 반영하여 임계치값을 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 이 어려움 해소하기 위하여 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치값을 계산함으로써 영상 분할 성능을 개선하고자 하였다.