In designing fuzzy model, we encounter a major difficulty in the identification of an optimized fuzzy rule base, which is traditionally achieved by a tedious-and-error process. This paper presents an approach to automatic design of optimal fuzzy rule bases for modeling using evolutionary programming. Evolutionary programming evolves simultaneously the structure and the parameter of fuzzy rule base a given task. To check the effectiveness of the suggested approach, 3 examples for modeling are examined, and the performance of the identified models are demonstrated.
In this paper, a framework for implementing UFIS (Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference System) is presented. First, fuzzy clustering and fuzzy rules deal with the presence of the knowledge in DB (DataBase) and its value is presented with a value between 0 and 1. Second, RDB (Relational DB) and SQL queries provide more flexible functionality fur knowledge management than the conventional non-fuzzy knowledge management systems. Therefore, the obtained fuzzy rules offer the user additional information to be added to the query with the purpose of guiding the search and improving the retrieval in knowledge base and/ or rule base. The framework can be used as DM (Data Mining) and ES (Expert Systems) development and easily integrated with conventional KMS (Knowledge Management Systems) and ES.
본 논문은 퍼지 규칙 베이스와 소속함수의 모양을 결정하기 위해서, 유전적 다양성을 개선시키는 변형 유전자 알고리즘의 하나인 다중 개체군 유전자 알고리즘(MGA)을 적용하였다. 대부분 퍼지 제어를 위한 퍼지 규칙 베이스의 일반화는 전문가의 경험에 의해 많이 좌우된다. 이러한 점을 개선하여 퍼지 규칙을 최적화하기 위한 방법으로 새로운 평가함수를 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여준다.
A diagnostic rule-base design method for enhancing fault detection and isolation performance of multiple obsever based fault detection isolation schemes (FIDS) is presented. The diagnostic rule-base has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises a rule base and a fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic with threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rult-base. The suggested scheme is applied to the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.353-359
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2005
In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems (UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between 0 -1. Second, RDB and SQL (Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS (Knowledge Management Systems).
In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this Purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between $0\∼1$. Second, RDB and SQL(Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS(Knowledge Management Systems)
Chen, Tim;Cheng, C.Y.J.;Nisa, Sharaban Tahura;Olivera, Jonathan
Ocean Systems Engineering
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제9권2호
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pp.179-190
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2019
This paper deals with the problem of the global stabilization for a class of ocean structure systems. It is well known that, in general, the global asymptotic stability of the ocean structure subsystems does not imply the global asymptotic stability of the composite closed-loop system. The classical fuzzy inference methods cannot work to their full potential in such circumstances because given knowledge does not cover the entire problem domain. However, requirements of fuzzy systems may change over time and therefore, the use of a static rule base may affect the effectiveness of fuzzy rule interpolation due to the absence of the most concurrent (dynamic) rules. Designing a dynamic rule base yet needs additional information. In this paper, we demonstrate this proposed methodology is a flexible and general approach, with no theoretical restriction over the employment of any particular interpolation in performing interpolation nor in the computational mechanisms to implement fitness evaluation and rule promotion.
In many cases, fuzzy modeling has a defect that the design procedure cannot be theoretically justified. To overcome this difficulty, we suggest a new design method for fuzzy model by combining genetic algorithm(GA) and mush set theory. GA, which has the advantages is optimization, and rule base. However, it is some what time consuming, so are introduce rough set theory to the rule reduction procedure. As a result, the decrease of learning time and the considerable rate of rule reduction is achieved without loss of useful information. The preposed algorithm is composed of three stages; First stage is quasi-optimization of fuzzy model using GA(coarse tuning). Next the obtained rule base is reduced by rough set concept(rule reduction). Finally we perform re-optimization of the membership functions by GA(fine tuning). To check the effectiveness of the suggested algorithm, examples for time series prediction are examined.
퍼지논리제어기가 이상적인 제어효과를 나타내게 할려면 적합한 규칙집합을 사용하는 것이 아주 중요하다. 퍼지논리제어기의 언어구조는 가상언어정책을 초기 규칙기반으로 사용하는 것을 허용한다. 만약 설계단계에서 적당한 규칙들을 일정하게 잘 조합시킨다면 제어기의 성능을 훨씬 더 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서 퍼지제어기 성능을 개선하기 위한 규칙기반 표에서의 원소추이방법을 제안하였다. 제안된 방법은 에러가 증가되면 시스템을 조절하는 출력의 제어효과가 증대될 것이고 반대로 에러가 감소되면 그에 따른 출력의 제어효과가 감소할 것이라는 원리를 기반으로 하였다. 모의실험결과에 의해 제안된 방법은 퍼지제어 규칙기반과 퍼지논리제어기의 성능을 향상시키기 위한 아주 효과적인 방법임을 알 수 있다.
The construction of rule-base for a nonlinear time-varying system, becomes much more complicated because of model uncertainty and parameter variations. Furthemore, FLC does not have an ability of adjusting rule- base in responding to some sudden changes of control environments. To cope with these problems, an auto-tuning method of the fuzzy rule-base is required. In this paper, the GA-based Fuzzy-Neural control system combining Fuzzy-Neural control theory with the genetic algorithm(GA), which is known to be very effective in the optimization problem, will be proposed. The tuning of the proposed system is performed by two tuning processes(the course tuning process and the fine tuning/adaptive learning process). The effectiveness of the proposed control system will be demonstrated by computer simulations using a two degree of freedom robot manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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