Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.9
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pp.117-123
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1996
In this paper, we present a new learning method for the fuzzy ARTMAP which is effective for the noisy input patterns. Conventional fuzzy ARTMAP employs only fuzzy AND operation between input vector and weight vector in learning both top-down and bottom-up weight vectors. This fuzzy AND operation causes excessive update of the weight vector in the noisy input environment. As a result, the number of spurious categories are increased and the recognition ratio is reduced. To solve these problems, we propose a new method in updating the weight vectors: the top-down weight vectors of the fuzzy ART system are updated using weighted average of the input vector and the weight vector itself, and the bottom-up weight vectors are updated using fuzzy AND operation between the updated top-down weitht vector and bottom-up weight vector itself. The weighted average prevents the excessive update of the weight vectors and the fuzzy AND operation renders the learning fast and stble. Simulation results show that the proposed method reduces the generation of spurious categories and increases the recognition ratio in the noisy input environment.
The multi-reservoir operation problem for efficient utilization of water resources involves conflicting objectives, and the problem can be solved by varying weight coefficient on objective functions. Accordingly, decision makers need to choose appropriate weight coefficients balancing the trade-offs among multiple objectives. Although the appropriateness of the weight coefficients may depend on the total amount of water inflow, reservoir operating policy may not be changed to a certain degree for different hydrological conditions on inflow. Therefore, we propose to use fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA) to rank the weight coefficients in consideration of the inflow variation. In this approach, we generate a set of Paretooptimal solutions by applying different weight coefficients on Coordinated Multi-reservoir Operating Model. Then, we rank the Pareto-optimal solutions or the corresponding weight coefficients by using Fuzzy DEA model. With the proposed approach, we can suggest the best weight coefficients that can produce the appropriate Pareto-optimal solution considering the uncertainty of inflow, whereas the general DEA model cannot pinpoint the best weight coefficients.
In this paper, we propose a sensory data combination method by a fuzzy number approach for multisensor data fusion. Generally, the weighting of one sensory data with respect to another is derived from measures of the relative reliabilities of the two sensory modules. But the relative weight of two sensory data can be approximately determined through human experiences or insufficient experimental data without difficulty. We represent these relative weight using appropriate fuzzy numbers as well as sensory data itself. Using the relative weight, which is subjective valuation, and a fuzzy-numbered sensor data, the fuzzy weighted average method is used for a representative sensory data. The manipulation and calculation of fuzzy numbers can be carried out using the Zadeh's extension principle which can be approximately implemented by the $\alpha$-cut representation of fuzzy numbers and interval analysis.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.10
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pp.1358-1363
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1995
This paper presents a new learning method for a noise tolerant Fuzzy ART. In the conventional Fuzzy ART, the top-down and bottom-up weight vectors have the same value. They are updated by a fuzzy AND operation between the input vector and the current value of the top-down or bottom- up weight vectors. However, it can not prevent the abrupt change of the weight vector and can not achieve good performance for a noisy input vector. To solve the problems, we updated using the weighted sum of the input vector and the current value of the top-down vector. To achieve stability, the bottom-up weight vector is updated using the fuzzy AND operation between the newly learned top-down vector and the current value of the bottom-up vector. Computer simulations show that the proposed method prominently resolves the category proliferation problem without increasing the training epoch for stabilization in noisy environments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.161-165
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2014
In this paper, we proposed the fuzzy prototype pattern classifier. In the proposed classifier, each prototype is defined to describe the related sub-space and the weight value is assigned to the prototype. The weight value assigned to the prototype leads to the change of the boundary surface. In order to define the prototypes, we use Fuzzy C-Means Clustering which is the one of fuzzy clustering methods. In order to optimize the weight values assigned to the prototypes, we use the Differential Evolutionary Algorithm. We use Linear Discriminant Analysis to estimate the coefficients of the polynomial which is the structure of the consequent part of a fuzzy rule. Finally, in order to evaluate the classification ability of the proposed pattern classifier, the machine learning data sets are used.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.19
no.40
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pp.271-280
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1996
This paper presents an evaluation method on enterprise using fuzzy integral which is defined by fuzzy measures. The weight of criteria is computed by eigenvector method. And, using this calculated weight, the total evaluation value is obtained from the weight of by means of Pl & Bel measures. This value means the level on enterprise's situation considering from the viewpoint of evaluation factors.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.3
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pp.210-214
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2002
Association rule mining is an exploratory learning task to discover some hidden dependency relationships among items in transaction data. Quantitative association rules denote association rules with both categorical and quantitative attributes. There have been several works on quantitative association rule mining such as the application of fuzzy techniques to quantitative association rule mining, the generalized association rule mining for quantitative association rules, and importance weight incorporation into association rule mining fer taking into account the users interest. This paper introduces a new method for generalized fuzzy quantitative association rule mining with importance weights. The method uses fuzzy concept hierarchies fer categorical attributes and generalization hierarchies of fuzzy linguistic terms fur quantitative attributes. It enables the users to flexibly perform the association rule mining by controlling the generalization levels for attributes and the importance weights f3r attributes.
This paper presents the better efficient evaluation of the Small and Medium Enterprises by use of fuzzy multi-criteria decision making methodology under intersectional dependence relations. The five Small and Medium Enterprises alternative will be evaluated by Fuzzy Analytic Hierarchy Process(FAHP) based on entropy weight in this study. A case study is presented to illustrate the use of entropy weight measurement with intersectional dependence problems. These problems are evaluated seven criteria : market criteria, thchnology criteria, management ability criteria, planning criteria, propulsion ability criteria, project propulsion basis criteria, propulsion result criteria.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.404-409
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1998
In this paper, we propose a learning algorithm of fuzzy neural networks with trapezoidal fuzzy weights. This fuzzy neural networks can use fuzzy numbers as well as real numbers, and represent linguistic information better than standard neural networks. We construct trapezodal fuzzy weights by the composition of two triangles, and devise a learning algorithm using the two triangular membership functions, The results of computer simulations on numerical data show that the fuzzy neural networks have high fitting ability for target output.
Supplier evaluation is of great significance in green supply chain management. Influenced by factors such as economic globalization, sustainable development, a holistic index framework is difficult to establish in green supply chain. Furthermore, the initial index values of candidate suppliers are often characterized by uncertainty and incompleteness and the index weight is variable. To solve these problems, an index framework is established after comprehensive consideration of the major factors. Then an adaptive weight D-S theory model is put forward, and a fuzzy-rough-sets-AHP method is proposed to solve the adaptive weight in the index framework. The case study and the comparison with TOPSIS show that the adaptive weight D-S theory model in this paper is feasible and effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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