In this paper, we analyze the effects of scaling factors on the performance of a fuzzy controller. The quantitative relation between input and output variables of a fuzzy controller is obtained by using a quasi-linear fuzzy model. And an approximate transfer function of a fuzzy controller is derived from the comparison of fuzzy controller with the conventional PID controller. Then we analyze the effects of scaling factor using this approximate transfer function and root locus method.
생활양식이나 형태 변화에 따른 전통적인 주거건축들의 전통성, 공공성과 사유권의 균형, 계승 발전, 보존에 부가되는 공동체의 활성화와 효용성 등 환경 개선이라는 과제에 직면하고 있으며, 이들 역사 경관 권역의 경관훼손 가능성이 점증하고 있는 상황에서, 지역적 경관의 고유한 특성과 다양성을 가질 수 있도록 전통적 주거건축의 입면디자인 속성에 대한 이해가 선행되어야 한다. 본 연구는 "전통적 주거건축의 입면디자인 평가"에 영향을 미친 속성을 파악하기 위해, 입면디자인 평가척도 (지붕, 창호, 기둥, 벽면, 마루, 주초석, 기단)를 기준으로 쌍대비교를 실시하여 도출된 Synthetic Evaluation Value를 Fuzzy 방법을 통해 Fuzzy Integral (Choquet Integral) value를 추정하여, 가치속성을 규명하였다. 속성 간 가중치 산정결과에 ${\lambda}$-value를 이용하여 Sensitivity Analysis를 실시하여 유효함을 검증하였다. 전통적 주거건축의 입면디자인 평가에 영향을 미친 가치속성을 추정하는데 있어 유의미한 방법론이며, 복합 가치속성을 도출하였다는데 의의를 갖는다.
There are several kinds of fuzzy set extensions in the fuzzy set theory. Among them, this paper is concerned with interval-valued fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, and bipolar-valued fuzzy sets. In interval-valued fuzzy sets, membership degrees are represented by an interval value that reflects the uncertainty in assigning membership degrees. In intuitionistic fuzzy sets, membership degrees are described with a pair of a membership degree and a nonmembership degree. In bipolar-valued fuzzy sets, membership degrees are specified by the satisfaction degrees to a constraint and its counter-constraint. This paper investigates the similarities and differences among these fuzzy set representations.
This paper is concerned with a Logic-based Fuzzy Neural Networks (LFNN) with the aid of fuzzy granulation. As the underlying design tool guiding the development of the proposed LFNN, we concentrate on the context-based fuzzy clustering which builds information granules in the form of linguistic contexts as well as OR fuzzy neuron which is logic-driven processing unit realizing the composition operations of T-norm and S-norm. The design process comprises several main phases such as (a) defining context fuzzy sets in the output space, (b) completing context-based fuzzy clustering in each context, (c) aggregating OR fuzzy neuron into linguistic models, and (c) optimizing connections linking information granules and fuzzy neurons in the input and output spaces. The experimental examples are tested through two-dimensional nonlinear function. The obtained results reveal that the proposed model yields better performance in comparison with conventional linguistic model and other approaches.
There are several kinds of fuzzy set extensions in the fuzzy set theory. Among them, this paper is concerned with interval-valued fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets, and bipolar-valued fuzzy sets. In interval-valued fuzzy sets, membership degrees are represented by an interval value that reflects the uncertainty in assigning membership degrees. In intuitionistic sets, membership degrees are described with a pair of a membership degree and a nonmembership degree. In bipolar-valued fuzzy sets, membership degrees are specified by the satisfaction degrees to a constraint and its counter-constraint. This paper investigates the similarities and differences among these fuzzy set representations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권3호
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pp.188-199
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2014
Although the fuzzy logic controller is superior to the proportional integral derivative (PID) controller in motor control, the gain tuning of the fuzzy logic controller is more complicated than that of the PID controller. Using mathematical analysis of the proportional derivative (PD) and fuzzy logic controller, this study proposed a design method of a fuzzy logic controller that has the same characteristics as the PD controller in the beginning. Then a design method of a fuzzy logic controller was proposed that has superior performance to the PD controller. This fuzzy logic controller was designed by changing the envelope of the input of the of the fuzzy logic controller to nonlinear, because the fuzzy logic controller has more degree of freedom to select the control gain than the PD controller. By designing the fuzzy logic controller using the proposed method, it simplified the design of fuzzy logic controller, and it simplified the comparison of these two controllers.
Checklist method is rapid and comprehensive to evaluate in practice. Check items are commonly rated by subjective utility function; i.e., evaluator's significant judgment. Since human judgment includes fuzziness (vagueness) inherently in spite of its significance, fuzzy set theory is useful in this case. The paper illustrates a evaluation method using fuzzy checklist where check items are rated as fuzzy numbers. Pairwise comparison data is used to determine the weights of check items, since it has comparative advantage for human's fuzzy judgment. Sample of BASIC program is provided for microcomputer. When uncertainty is due to subjectivity or imprecision of data, this method can be applied to practical problems widely.
In this paper a fuzzy linear programming problem is presented. Then using the concept of comparison of fuzzy numbers, by the aid of the Mellin transform, we introduce a method for solving this problem.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1086-1088
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1993
A robust fuzzy self-organizing controller(SOC) is proposed for an environmental temperature chamber. Although fuzzy SOC can improve the performance of nonlinear system, the controller is ineffective to solve the performance degradation owing to the time varying factors. In this paper, we construct the fuzzy SOC with a predictive scheme based on the 386PC. The usefulness of the proposed scheme is shown through the comparison of the PI controller and the fuzzy controller.
In this paper, an implementation approach of Fuzzy Position Controller for DC servo motor which requires the faster and more accurate dynamics is presented. Fuzzy position controller implemented with 80286 microprocessor and DT 2801 board consists of an adjustment routine of optimal scale factors and a Fuzzy inference routine of optimal control signals. Comparison to conventional PD controllers, the control performances of proposed Fuzzy controller such as reaching time, overshoot, and disturbance adaptability are substantially improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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