이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.
There have been several tipical methods being used to measure the fuzziness (entropy) of fuzzy sets. Pedrycz is the original motivation of this paper. This paper studies the entropy variation on the fuzzy numbers with arithmetic operations(addition, subtraction, multiplication) and the relationship between entropy and information energy. It is shown that through the arithmetic operations, the entropy of the resultant fuzzy number has the arithmetic relation with the entropy of each original fuzzy number. Moreover, the information energy variation on the fuzzy numbers is also discussed. The results generalize earlier results of Pedrycz [FSS 64(1994) 21-30] and Wang and Chiu [FSS 103(1999) 443-455].
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
This paper presents a systematic method to compute a reliability measure for a short term electrical load forecasting system using neuro-fuzzy models. It has been realized that the reliability computation is essential for a load forecasting system to be applied practically. The proposed method employs a local reliability measure in order to exploit the local representation characteristic of the neuro-fuzzy models. It, hence, estimates the reliability of each fuzzy rule learned. The design procedure of the proposed short term load forecasting system is as follows: (1) construct initial structures of neuro-fuzzy models, (2) store them in the initial structure bank, (3) train the neuro-fuzzy model using an appropriate initial structure, and (4) compute load prediction and its reliability. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop an one hour ahead load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results suggest that the proposed scheme extends the applicability of the load forecasting system with the reliably computed reliability measure.
Recently, some results of Blackwell's Theorem in which interarrival times are characterized as fuzzy variables under t-norm-based fuzzy operations are discussed by Hong. However, these results are invalid. In this note, we give counter examples of these results.
It is required to consider pricing and non-pricing factors and external economy in order to achieve the objects of physical distribution system in a port. Recently, among the three factors, much attention has been paid to non-pricing factor in the system. Although physical distribution service in a port(PDSP)has been frequently mentioned in documents and literature related to port and shipping studies, few study on it has not been systematically and scientifically made due to the following problems; $\circ$ there are not proper criteria to evaluate level and quality of PDSP and as a result it is difficult to set up a unified standard for doing so. $\circ$ algorithms to evaluate problems with complex and ambiguous attributes and multiple levels in PDSP are not available. This thesis aims to establish a paradigm to evaluate PDSP and to abvance existing decision making methods to deal with complex and ambiguous problems in PDSP. To tackle the first purpose, extensive and thorough literature survey was carried out on general physical distribution service, which is a corner stone to handle PDSp. In addition, through interviews and questionnaire to the expert, it have extracted 82 factors of physical distribution service in a port. They have been classified into 6 groups by KJ method and each group defined by the expert's advice as follows; a. Potentiality b. Exactness c. safety d. Speediness e. Convenience f. Linkage Prior to the service evaluation, many kinds of its attributes must be identified on the basis of rational decision owing to complexity and ambiguity inherent in PDSP. An analytical hierarchy process (AHP) is a method to evaluate them but it is not applicable to PDSP that have property of non-additivity and overlapped attributes. Therefore, probablility measure can not be used to evaluate PDSP but fuzzy measure is required. Hierarchical fuzzy integral method, which is merged AHP with fuzzy measure, is also not effective method to evaluate attributes because it has vary complicated way to calculate fuzzy measure identification coefficient of attributes. A new evaluation algorithm has been introduced to solve problems with multi-attribute and multi-level hierarchy, which is called hierarchy fuzzy process(HFP).Analysis on ambiguous aspects of PDSP under study which is not easy to be defined is prerequisite to evaluate it. HFP is different from algorithm existed in that it clarified the relationship between fuzzy measure and probability measure adopted in AHP and that it directly calculates the family of fuzzy measure from overlapping coefficient and probability measure to treat and evaluate ambiguous and complex aspects of PDSP. A new evaluation algorithm HFP was applied to evaluate level of physical distribution service in the biggest twenty container port in the world. The ranks of the ports are as follows; 1. Rotterdam Port, 2. Hamburg Port, 3. Singapore Port, 4. Seattle Port, 5. Yokohama Port, 6. Long beach Port, 7. Oakland Port, 8. Tokyo Port, 9. Hongkong Port, 10. Kobe Port, 11. Los Angeles Port, 12. New york Port, 13. Antwerp Port, 14. Felixstowe Port, 15. Bremerhaven Port, 16. Le'Havre Port, 17. Kaoshung Port, 18. Killung Port, 19. Bangkok Port, 20. Pusan Port
Since Zadeh's definition for probability of fuzzy event is presented, alternative definitions for probability of fuzzy event is suggested. Also various properties of these new definitions have been presented. In this paper it is our purpose to show the works continued by finding a natural definition of a fuzzy probability measure on an arbitrary fuzzy measurable space. Thus, the main process is to observe fuzzy probability measure to be qualified by weak axioms of boundary condition, monotonicity and continuity suggested by Klir (1988). Especially, we will show that these axioms are satisfied through in succession of modifications from the Yager's method.
The test method using simulator to objectively measure the steering feel from several drivers was proposed. It has also described the ideas to analyse the principal factors affecting the steering feel of the driver using the correlation analysis of the measured data and the questionnaire. Proportional Derivative(PD) controller has been used to measure the steering feel, and the control parameters have been selected to obtain the optimal steering feel. Membership frictions of Sugeno fuzzy model are constructed from the assist torque values calculated from PD controller at each steering state. Moreover to verify the performance, this fuzzy controller has been compared with the another fuzzy controller of which membership frictions are derived from the knowledge of drivers. As a result it can be concluded that the proposed fuzzy controller improves the steering feel at each steering state more than any other conventional methods.
In multi-item production system, GT(Group Technology) is used effectively in order to cluster various parts into groups. GT is based on clustering parts which have similar features, and these features are classified into two properties, namely crisp(quantitative) feature and fuzzy(qualitative) feature. Especially, many difficult problems are often faced that have to evaluate the properties of parts with the crisp and fuzzy feature together. As the basis of determining the similarity of inter-parts, in this method, one aggregate value is calculated on each part. However, because the above aggregate value is only gained from simple additive weighted sum, there is one problem in this method that has been handled the combination effect of inter-parts. For these reasons, in this paper, a proposed method is suggested for representing combination effect in order to cluster parts that have crisp and fuzzy properties into groups using ${\lambda}$-fuzzy measure and fuzzy integral.
In possibility framework, we propose two risk measures named Fuzzy Value-at-Risk and Fuzzy Conditional Value-at-Risk, based on Credibility measure. Two portfolio optimization models for fuzzy portfolio selection problems are formulated. Then a chaos genetic algorithm based on fuzzy simulation is designed, and finally computational results show that the two risk measures can play a role in possibility space similar to Value-at-Risk and Conditional Value-at-Risk in probability space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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