The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권8호
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pp.715-721
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2020
This paper aims to investigate the factors affecting the quality of rural labor in Vietnam, a case study in Thai Nguyen province. For this purpose, we establish an integrated framework of factors affecting the quality of rural labor. We use Fuzzy analytic hierarchy process (Fuzzy-AHP) to assess the weight of the criteria and sub-criteria of rural labor quality. This method introduced by Saaty (1987) is a useful tool to cope with the complexity of decision-making. The Fuzzy-AHP is one of the most common Multi-Criteria Decision-Making instruments for dealing with quantifiable and intangible criteria, which reflect the relative importance of the alternatives based on constructing a pairwise comparison matrix. The results show that the four most weighted factors are institutions, local government policies, technical qualifications, and mentality. In particular, the weight of the institution is the largest (0.2343), meaning that this factor is the most important one affecting the quality of rural labor in Thai Nguyen province. The weight of local government policy is close to that of institution, about 0.2259. The weights of technical qualification and mentality are 0.1238 and 0.1135, respectively. In addition, age and education levels do not significantly affect the rural labor quality of Thai Nguyen province.
An optimal path generation method considering the safety of UGV(Unmanned Ground Vehicle) is proposed and demonstrated through examples. Among various functions of UGV, real-time obstacle avoidance is a key issue to realize realistic scenario in FCS(Future Combat Systems). A two-dimensional narrow corridor environment is considered as a test field. For each step of UGV movement, two objectives are considered: One is to minimize the distance to the target and the other to maximize the distance to the nearest point of an obstacle. A weighted objective function is used in the optimization problem. Equality and inequality constraints are taken to secure the UGV's dynamics and safety. The weighting factors are controlled by a fuzzy controller which is constructed by a fuzzy rule set and membership functions. Simulations are performed for two cases. First the weighting factors are considered as constant values to understand the characteristics of the corresponding solutions and then as variables that are adjusted by the fuzzy controller. The results are satisfactory for realistic situations considered. The proposed optimal path generation with the fuzzy control is expected to be well applicable to real environment.
The rapid progress of the intermodal freight transportation in recent years has induced fierce competition among the adjacent hub ports for container transport. This brings increased attention to the evaluation of the port competitive ability. But it is not easy to evaluate the port competitive ability because this belongs to ill-defined system which is composed of ambiguous interacting attributes. Paying attention to this point, this paper deals the competitive ability of container port in Far-East Asia by fuzzy integral evaluation which is adequate to interacting ambiguous attribute problem. For this, the proposed fuzzy evaluation algorithm is applied to the real problem, based on the factors such as cargo volumes, costs, services, infrastructure and geographical sites These are extracted from the precedent study of port competitive ability, etc. The results show that the port evaluation factors come in following order ; services, costs, infrastructure, geographical sites and cargo volumes. There are some interactions(interaction coefficient, ${\lambda}=-0.664$ between evaluation attributes. The port competitive ability comes in following order : Singapore, Hongkong, Kobe, Kaoshiung and Busan. According to the sensitivity analysis, the rank between Busan and Kaoshiung changes when ${\lambda}=0.7$. From the analysis of the results, we confirmed that the proposed fuzzy evaluation algorithm is very effective in the complex-fuzzy problem which is composed of hierarchical structure with interacting attributes.
The once-through steam generator used in the small modular reactor needs to consider the stability of the outlet steam pressure and steam superheat of the secondary circuit to achieve better operating efficiency. For this reason, this paper designs a controllable operation scheme for the steam pressure and superheat of the small reactor once-through steam generator. On this basis, designs a variable universe fuzzy controller, first, design the fuzzy control rules to make the controller adjust the PI controller parameters according to the change of the error; secondly, use the domain adjustment factor to further subdivide the input and output domain of the fuzzy controller according to the change of the error, to improve the system control performance. The simulation results show that the operation scheme proposed in this paper have better system performance than the original scheme of the small reactor system, and controller proposed in this paper have better control performance than traditional PI controller and fuzzy PI controller, what's more, the designed control system also showed better anti-disturbance performance in lifting experiment between 100% and 80% working conditions. Finally, the experimental platform formed by connecting the digital small reactor with Matlab/Simulink through OPC(OLE for Process Control) communication technology also verified the feasibility of the proposed scheme.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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pp.194-202
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2003
In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.
자기 주도적 학습능력의 수준별 교육을 위한 평가 방법으로서, 수행평가는 문제해결 능력과 높은 사고 능력평가에 대한 한계점을 극복하고 수업의 질과 학교 정상화를 위한 계획으로 선호되고 있다. 그러나 수행평가는 평가 오류, 채점 공정성 문제, 신뢰도 및 객관성 등의 확보에 어려움 있다. 이런 문제점을 해결하고 수행평가 만족을 높이기 위하여, 본 논문에서는 회계원리 과목을 대상으로 수행평가에 대한 각 영역에서 영향을 주는 인자를 분석하여 퍼지 소속 함수를 설계하고, 이를 적용한 객관적이고 신뢰성 높은 수행평가 방법을 제시하고자 한다.
Although the small and medium ports are actually competing with various strategies, the definition and structural understanding of small and medium ports are not known very much. Therefore this study has launched from this fact, and has the objective of obtaining the structural model for increasing shippers' attraction of small and medium ports. The process began by abstracting the components that composed the success factors through recent research, and grouping it by FA(Factor Analysis) method. Also, by using the FSM(Fuzzy Structural Modeling) method to understand the structure of the grouped components, and the structural model for increasing shippers' attraction of small and medium ports was able to obtain as the result. When analyzing the obtained structural model, easiness of shipment, connection to hubport and efficiency of hinterland network came out to be the most important component groups.
As many organizations are searching for ways to compete more effectively in today's market environment. Image of Product is become the most important fact to improve their competition. The objectives of this paper are to provide an overview of PDM(Purchasing Decision Factor) and to discuss how to measure it more efficiently. This study develops a conceptual 'relation model of the purchasing decision factor', which identifies only performance based measurement, and proposes Fuzzy Measuring Method which uses the Fuzzy rule based algorithm to adept survey to date sets.
In this paper, the design and the implementation of the controller for an articulate robot, which is developed in our Automatic Control Laboratory, are mainly discussed. The controller reduces software computational load via distributed processing method using multiple CPU's, and simplifies structures by the time-division control with TMS320C31 DSP chip. The method of control is based on the fuzzy-compensated PID control with scale factor, which compensates for the influence of load variation resulting from the various postures of the robot with conventional PID scheme. The application of the proposed controller to the robot system with DC servo-motors shows some excellent control capabilities. Also, the response characteristics of system for the various trajectory commands verify the superiority of the controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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