한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1230-1233
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1993
Numerical solution of inverse problem of Takagi-Sugeno fuzzy model is proposed. The method is located on the application of numerical optimization to the fuzzy model. Steepest descent method is used for the numerical optimization. We use the linear approximation of fuzzy model, called pseudo first order approximation, by fixing the membership value on the neighborhood of the corresponding input. It is introduced in order to reduce the difficulty of optimization process. The efficiency of this method is shown by a numerical experiment.
This paper presents an approach to building multi-input and single-output fuzzy models for nonlinear data-based systems. Such a model is composed of fuzzy rules, and its output is inferred by simplified reasoning. Optimal structure and membership parameters for a fuzzy model are automatically and simultaneously identified by GA(Genetic Algorithm). Numerical examples are provided to evaluate the feasibility of the proposed approach. Comparison shows that the suggested approach can produce a fuzzy model with higher accuracy and a smaller number of fuzzy rules than the ones achieved previously in other methods.
V2X 카 융합서비스 환경에서, 인포테인먼트 서비스와 운전자 관리 서비스 가운데 주요 서비스는 드라이버, 유지보수 관리자, 고객, 익명의 사용자의 중요한 정보를 중심으로 지원되어야 한다. 많은 소프트웨어 어플리케이션들이 운전 관리 프로그램과 계획의 특정 요구조건을 만족하기 위해 솔루션을 고려해오고 있다. 본 논문에서는 V2X 융합서비스 환경에서 클리닉 환경설정, 클리닉, 클리닉 페이지, 맴버십, 클리닉 요청 처리, 운전자 프로파일 데이터, 클리닉 맴버십 데이터 그리고 클리닉 인증을 포함한 운전자용 차량 진단을 위한 안전한 관리 시스템의 Data flow diagram을 설명하였다. STRIDE 모델 가운데 스푸핑, 탬퍼링, 부인방지, 노출, 서비스 거부, 권한 관리와 같은, ITS 진단 시스템의 보안 위협 이슈를 중심으로 고찰하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2407-2426
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2016
A group signature scheme allows any member to sign on behalf of a group. It is applied to practical distributed security communication environments, such as privacy-preserving, data mining. In particular, the excellent features of group signatures, including membership joining and revocation, anonymity, traceability, non-frameability and controllable linkability, make group signature scheme more attractive. Among these features, non-frameability can guarantee that a member's signature cannot be forged by any other (including issuer), and controllable linkability supports to confirm whether or not two group signatures are created by the same signer while preserving anonymity. Until now, only Hwang et al.'s group schemes (proposed in 2013 and 2015) can support all of these features. In this paper, we present a new dynamic group signature scheme which can achieve all of the above excellent features. Compared with their schemes, our scheme has the following advantages. Firstly, our scheme achieves more efficient membership revocation, signing and verifying. The cost of update key in our scheme is two-thirds of them. Secondly, the tracing algorithm is simpler, since the signer can be determined without the judging step. Furthermore, in our scheme, the size of group public key and member's private key are shorter. Lastly, we also prove security features of our scheme, such as anonymity, traceability, non-frameability, under a random oracle model.
부품들에 대한 열반응 검증 시스템은 모델링이 없으므로 일반적으로 PID 알고리즘에 의해 제어된다. 그러나 이 알고리즘에 의한 제어는 적절한 제어에 있어서 많은 한계성을 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템에 대한 자율 탐색기능을 갖는 퍼지 알고리즘에 기반 된 제어기를 설계한다. 퍼지 입력소속함수가 설정된 안정영역에 기반 되어 적응되고, 규칙기반이 시스템 반응에 기초되어 변환된다. 추론과 비퍼지화를 통해 계산된 출력값이 시스템 동작에 알맞은 값으로 변환된다. 이러한 조절을 통해 시스템이 불안정 영역으로 이동하는 것을 최소화시킨다.
This paper proposes a new call admission control scheme utilizing an inverse fuzzy vector quantizer(IFVQ) and neural net, which combines benefits of IFVQ and flexibilities of FCM(Fuzzy-C-Menas) arithmatics, to decide whether a requested call that is not trained in learning phase to be connected or not. The system generates the estimated traffic pattern of the cell stream of a new call, using feasible/infeasible patterns in codebook, fuzzy membership values that represent the degree to which each pattern of codebook matches input pattern, and FCM arithmatics. The input to the NN is the vector consisted of traffic parameters which is the means and variances of the number of cells arriving inthe interval. After training(using error back propagation algorithm), when the NN is used for decision making, the decision as to whether to accept or reject a new call depends on whether the output is greater or less then decision threshold(+0.5). This method is a new technique for call admi sion control using the membership values as traffic parameter which declared to CAC at the call set up stage, and is valid for a very general traffic model in which the calls of a stream can belong to an unlimited number of traffic classes. Through the simmulation. it is founded the performance of the suggested method outforms compared to the conventional NN method.
Kim, Tae-Yeong;Kim, Gwan-Hyung;Lee, Sang-Bae;Kim, Il
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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pp.527-531
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1998
This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current. And ART2 which has the competitive learning network classifiers the signal patterns for the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns In each case of 1mm, 2mm, 3mm, and no welding gap are identified by the artificial neural network. These procedure is an off-line execution. In on-line execution, the identification model of neural network for the classified pattern is located on ahead of the welding plant. And when the welding current patterns pass through the neural network in the direction of feedforward. it is possible to recognize the existence or the size of a welding gap.
This paper presents an optimal fuzzy power system stabilizer to damp out low frequency oscillation. So far fuzzy controllers have been applied to power system stabilizing controllers due to its excellent properties on the nonlinear systems. But the design process of fuzzy logic power system stabilizer requires empirical and heuristic knowledge of human experts as well as many trial-and-errors in general. This paper presents and optimal design method of the fuzzy logic stabilizer using the genetic algorithm. Non-symmetric membership functions are optimally tuned over an evaluation function. The present inputs of fuzzy stabilizer are torque angle error and the change of torque angle error without loss of generality. The coding method used in this paper is concatenated binary mapping. Each linguistic fuzzy variable, defined as the peak of a membership function, is assigned by the mapping from a minimum value to a maximum value using eight bits. The tournament selection and the elitism are used to keep the worthy individuals in the next generation. The proposed system is applied to the one-machine infinite-bus model of a power system, and the results showed a promising possibility.
This paper proposes a GA and GDM-based method for removing unnecessary rules and generating relevant rules from the fuzzy rules corresponding to several fuzzy partitions. The aim of proposed method is to find a minimum set of fuzzy rules that can correctly classify all the training patterns. When the fine fuzzy partition is used with conventional methods, the number of fuzzy rules has been enormous and the performance of fuzzy inference system became low. This paper presents the application of GA as a means of finding optimal solutions over fuzzy partitions. In each rule, the antecedent part is made up the membership functions of a fuzzy set, and the consequent part is made up of a real number. The membership functions and the number of fuzzy inference rules are tuned by means of the GA, while the real numbers in the consequent parts of the rules are tuned by means of the gradient descent method. It is shown that the proposed method has improved than the performance of conventional method in formulating and solving a combinatorial optimization problem that has two objectives: to maximize the number of correctly classified patterns and to minimize the number of fuzzy rules.
Ramezani, Meysam;Bathaei, Akbar;Zahrai, Seyed Mehdi
Smart Structures and Systems
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제23권2호
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pp.155-171
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2019
In this study, Semi-active Tuned Mass Dampers (STMDs) are employed in order to cover the prevailing uncertainties and promote the efficiency of the Tuned Mass Dampers (TMDs) to mitigate undesirable structural vibrations. The damping ratio is determined using type-1 and type-2 Fuzzy Logic Controllers (T1 and T2 FLC) based on the response of the structure. In order to increase the efficiency of the FLC, the output membership functions are optimized using genetic algorithm. The results show that the proposed FLC can reduce the sensitivity of STMD to excitation records. The obtained results indicate the best operation for T1 FLC among the other control systems when the uncertainties are neglected. According to the irrefutable uncertainties, three supplies for these uncertainties such as time delay, sensors measurement noises and the differences between real and software model, are investigated. Considering these uncertainties, the efficiencies of T1 FLC, ground-hook velocity-based, displacement-based and TMD reduce significantly. The reduction rates for these algorithms are 12.66%, 26.43%, 20.98% and 21.77%, respectively. However, due to nonlinear behavior and considering a range of uncertainties in membership functions, T2 FLC with 7.2% reduction has robust performance against uncertainties compared to other controlling systems. Therefore, it can be used in actual applications more confidently.
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