This paper describes a new process-plan selection method using a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT). The problem of process-plan selection can be characterized by multiple attributes and used subjective, uncertain information. Fuzzy Quantification Theory is used for handling such information because it is a useful tool when human judgment or evaluation is quantified via linguistic variables, and the proposed method is concerned with the selection of a process plan by derivation of the values of categories for each attribute. In this paper, a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT) is described and the procedure of this approach is explained and examples illustrated.
In this study, an expert system was developed to predict the safety of tunnel and choose proper tunnel reinforcement system using fuzzy quantification theory and fuzzy inference rule based on tunnel information database. The expert system developed in this study have two main parts named pre-module and post-module. Pre-module decides tunnel information imput items based on the tunnel face mapping information which can be easily obtained in-situ site. Then, using fuzzy quantification theory II, fuzzy membership function is composed and tunnel safety level is inferred through this membership function. The comparison result between the predicted reinforcement system level and measured ones was very similar. In-situ data were obtained in three tunnel sites including subway tunnel under Han river, This system will be very helpful to make the most of in-situ data and suggest proper applicability of tunnel reinforcement system developing more resonable tunnel support method from dependance of some experienced experts for the absent of guide.
Theoretical developments in the information retrieval have offered a number of alternatives to traditional Boolean retrieval. Probability theory and fuzzy set theory have played prominent roles here. Fuzzy set theory is an attempt to generalize traditional set theory by permitting partial membership in a set and this means recognizing different degrees to which a document can match a request. In this study, an experimentation of a document retrieval system using the fuzzy relation matrix of the keywords is described and the results are offered. The queries composed of keywords and Boolean operaters AND, OR, NOT were processed in the retrieval method, and the method was implemented on the PC of 32bit level (30 MHz) in an experimental system. The measurement of the recall ratio and precision ratio verified the effectiveness of the proposed fuzzy relation matrix of keywords and retrieval method. Compared to traditional crisp method in the same document database, the recall ratio increased $10\%$ high although the precision ratio decreased slightly. The problems, in this experiment, to be resolved are first, the design of the automatic data input and fuzzy indexing modules, through which the system . can have the ability of competition and usefulness. Second, devising a systematic procedure for assigning fuzzy weights to keywords in documents and in queries.
Quality information is known to have the characteristic of continuous distribution in many manufacturing processes. It is difficult to describe the process condition by classifying the distribution into discrete ranges which is based on the set concept. Fuzzy control chart has been developed for the control of linguistic data but it still utilizes the dichotomous notion of classical set theory. In this paper, the fuzzy sampling method is studied in order to manage the ambiguous data properly and incorporated for generating fuzzy control chart. The method is based on the fuzzy set concept and considered to be appropriate for the realization of a complete fuzzy control chart. The fuzzy control chart was compared with the conventional generalized p-chart in the sensitivity for quality distribution and robustiness against the noise. The fuzzy control chart with the fuzzy sampling method showed better characteristics.
SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
We can not distinguish semantism of the feature of the current language “big”, “small”, “beautiful”. But we study artificial linguistic interface work and convert natural language to digital binary linguistic theory, we should define the basical conversion process. When we utilize the sum of product fuzzy theory and the visible numerical value, we can establish reasoning rule of input language. Fuzzy theory should be converted to general resulting rule.
This paper proposes a new fuzzy controller using variable structure control theory. In this paper, after the time-varying fuzzy sliding surface is designed, the fuzzy rules are defined based on the variable structure control theory. This design method makes the fuzzy controller design more structured and can guarantee the stability and robustness of the fuzzy controller and overcome the shortcoming of the variable structure system. Through computer simulation and experiment of nonlinear inverted pendulum system, this thesis demonstrate that system has the robustness against disturbance and modelling error, and the tracking performance of it is improved.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩 채널에서 무선 고속 데이터 전송에 적합한 통신 방식이다. 본 논문에서는 기계 제어에 많이 사용되는 Fuzzy 이론을 이용하여 OFDM 시스템에서 문제가 되는 PAPR(Peak to Average Power Ratio)을 감소시키는 방법을 제안한다. PAPR을 줄이는데 Fuzzy 이론을 사용함으로써 경험적 실험과 반복에 의한 데이터를 사용하기 쉬우며, 하드웨어적인 측면에서 구현이 쉽고, 또한 보다 적은 연산량으로 쉽게 PAPR을 감소시킬 수 있다. 먼저 입력 신호를 부블록으로 나누고, Fuzzy를 이용하여 부블록의 PAPR을 낮추어 전체의 PAPR을 낮추어 전송하여 이를 수신단에서 복원하는 비교적 쉽고 간단한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식이 기존의 OFDM 시스템에 비하여 시스템의 연산량이 다소 증가하고 Fuzzy에 관한 정보를 따로 보내야 하는 단점이 있지만, PAPR 감소 측면에서 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)을 통하여 비교한다. 이 알고리즘에 따르면 QPSK와 16QAM 변조를 사용하여 시뮬레이션을 한 결과, Fuzzy 이론을 이용한 방법이 FFT 크기(N)=512, Oversampling=4인 경우 PR이 $10^{-5}$을 기준으로 각각 최대 약 2.3 dB와 3.1 dB의 PAPR 감소됨을 확인할 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권4호
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pp.275-280
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2010
Verification of efficiency in data management fuzzy entropy and similarity measure were discussed and verified by applying reliable data selection problem and numerical data similarity evaluation. In order to calculate the certainty or uncertainty fuzzy entropy and similarity measure are designed and proved. Designed fuzzy entropy and similarity are considered as dissimilarity measure and similarity measure, and the relation between two measures are explained through graphical illustration. Obtained measures are useful to the application of decision theory and mutual information analysis problem. Extension of data quantification results based on the proposed measures are applicable to the decision making and fuzzy game theory.
This paper describes a new process-plan selection method using a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT). The problem for process-plan selection can be characterized by multiple attributes and used subjective, uncertain information. Fuzzy Quantification Theory is used for handling such informations because it is a useful tool when human judgment or evaluation is quantified via linguistic variables and the proposed method is concerned with the selection of a process plan by derivation of the values of categories for each attribute. In this paper, a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT) is described and the procedure of this approach is explained and examples are illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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