International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.186-191
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2015
Hand gesture is the most common tool used to interact with and control various electronic devices. In this paper, we propose a novel hand gesture recognition method using fuzzy logic based classification with a new type of sensor array. In some cases, feature patterns of hand gesture signals cannot be uniquely distinguished and recognized when people perform the same gesture in different ways. Moreover, differences in the hand shape and skeletal articulation of the arm influence to the process. Manifold features were extracted, and efficient features, which make gestures distinguishable, were selected. However, there exist similar feature patterns across different hand gestures, and fuzzy logic is applied to classify them. Fuzzy rules are defined based on the many feature patterns of the input signal. An adaptive neural fuzzy inference system was used to generate fuzzy rules automatically for classifying hand gestures using low number of feature patterns as input. In addition, emotion expression was conducted after the hand gesture recognition for resultant human-robot interaction. Our proposed method was tested with many hand gesture datasets and validated with different evaluation metrics. Experimental results show that our method detects more hand gestures as compared to the other existing methods with robust hand gesture recognition and corresponding emotion expressions, in real time.
퍼지제어에서 퍼지규칙은 퍼지제어기의 제어결정을 내리는데 중요한 역할을 한다. 그래서, 제어성능은 주로 퍼지규칙의 질에 의해서 결정된다. 본 논문에서 우리는 교차와 돌연번이의 확률이 적응적으로 변화되는 유전자 알고리즘을 사용하여 퍼지규칙을 최적화 하는 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 우리는 플랜트의 응답을 듀개의 부분으로 나누어 제어 목적을 만족하게 하는 적합도 측정 방식을 제안한다. 좀더 빠른 해답을 얻기 위해 우리는 초기의 퍼지규칙으로 무작위적인 규칙을 사용하지 않고 자동으로 퍼지규칙을 생성하는 방법을 사용하여 초기 퍼지규칙으로 사용했다. 이렇게 얻어진 퍼지규칙이 좋은 것인지를 보여주기 위해 비선형 플랜트를 이용하여 시뮬레이션 해보았다. 시뮬레이션 결과 우리의 방법이 합리적이고 유용한 것임이 밝혀졌다.
In this paper, to overcome drawbacks of FLC a self tuning fuzzy sliding mode controller is proposed, which controls the position of excavator's attachment, which can be regarded as an ill-defined system. It is reported that fuzzy logic theory is especially useful in the control of ill-defined system. It is important in the design of a FLC to derive control rules in which the system's dynamic characteristics are taken into account. Control rules are usually established using trial and error methods. However, in the case where the dynamic characteristics vary with operating conditions, as in the operation of excavator attachment, it is difficult to find out control rules in which all the working condition parameters are considered. Experiments are carried out on a test bed which is built around a commercial Hyundai HX-60W hydraulic excavator. The experimental results show that both alleviation of chattering and performance are achieved. Fuzzy rules are easily obtained by using the proposed method and good performance in the following the desired trajectory is achieved. In summary, the proposed controller is very effective control method for the position control of the excavator's attachment.
A fuzzy inference logic system is proposed for gas turbine engine fault isolation. The gas path measurements used for fault isolation are exhaust gas temperature, low and high rotor speed, and fuel flow. The fuzzy inference logic uses rules developed from a model of performance influence coefficients to isolate engine faults while accounting for uncertainty in gas path measurements. Inputs to the fuzzy inference logic system are measurement deviations of gas path parameters which are transferred directly from the ECM(Engine Control Monitoring) program and outputs are engine module faults. The proposed fuzzy inference logic system is tested using simulated data developed from the ECM trend plot reports and the results show that the proposed fuzzy inference logic system isolates module faults with high accuracy rate in the environment of high level of uncertainty.
This paper presents adaptive control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller Fuzzy logic is control incorrect system without correct mathematical modeling. And, neural network has learning ability, error interpolation ability of information distributed data processing, robustness for distortion and adaptive ability. To reduce the number of fuzzy rules of the FLS(fuzzy logic system), we consider the properties of robot dynamic. In fuzzy logic, speciality and optimization of rule-base creation using learning ability of neural network. This paper presents control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. In proposed controller, fuzzy input is trajectory following error and trajectory following error differential ...
For the design of multivariable fuzzy control systems decomposition of control rules is a efficent inference method since it alleviates the complexity of the problem. In some systems, however, inference error of the Gupta's decomposition method is inevitable because of its approximate nature. In this paper we define indices of applicability which decides whether the decomposition method can be applied to a multivariable fuzzy system or not.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.
연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1207-1210
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1993
There is an opinion of regarding a simple fuzzy logic controller as a kind of Variable Structure Controller in recent years. The opinion may provide an analytical basis which describes the robustness to uncertainty and the stability of a fuzzy logic controller. So in this paper, a fuzzy logic controller based on the Variable Structure System with is designed for a robot manipulator which is a class of complex, nonlinear system with uncertainty. Fuzzy control rules, membership shape of the I/O variables of the fuzzy logic controller are designed for guaranteeing the stability of an overall control system. From a computer simulation of dynamic control of a two link robot manipulator, the design procedure of the fuzzy logic controller is validated.
It is well-known that default rules require a nonmonotonic logic. Veltman proposed one dynamic theory which interprets default rules in such a way that correct inferences can be made at each information state. But his theory has some problems. First, this theory excludes the possibility that a default rule can be true of false. Second, his representation of an information state makes it difficult to interpret a default rule embedded in another sentence. Third, the notion of a frame which is introduced in the interpretation of a default rule and the adjustment of inferential expectation has a more complex structure than is necessary, In this paper, I propose a truth-conditional theory of default rules in which the meaning of a default rule is defined as a truth-condition in a possible world and which assumes a simpler structure of a frame. This makes it possible to interpret a default rule embedded in a sentence. A dynamic theory for default rules is also proposed for correct inferences based on default rules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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