A knowledge-based system with fuzzy production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a strategy to reflect the dynamic nature of real system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper proposes a strategy of dynamic inferencing for a knowledge-based system with fuzzy production rules. The strategy suggested in this paper applies weights of attributes of conditions of a rule in the knowledge-base. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by AHP(Analytic Hierarcy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with MIN operator, into a single DM for the rule. In this way, overall DM for a rule changes depending on the importance of attributes of the rule. As a result, the dynamic nature of a real system can be incorporated in an inference with fuzzy production rules.
With the growth of internet shopping malls, there is increasing interest in comparison shopping mall. However most comparison sites compare only book prices by collecting simple XML data and do not provide .the exact comparison Including precise shipping costs. Shipping costs vary depending on each customer's address, the delivery method, and the category of selected goods, so rule based system is required in order to calculate exact shipping costs. Therefore, we designed and implemented comparison shopping mall which compares not only book prices but also shipping costs using rule based inference. By adopting the extensible Rule Markup language (XRML) approach, we proposed the methodology of extracting delivery rules from Web pages of each shopping mall. The XRML approach can facilitate nearly automatic rule extraction from Web pages and consistency maintenance between Web pages and rule base. We developed a ConsiderD system which applies our rule acquisition methodology based on XRML. The objective of the ConsiderD system is to compare the exact total cost of books including the delivery cost over Amazon.com, BarnesandNoble.com, and Powells.com. With this prototype, we conducted an experiment to show the potential of automatic rule acquisition from Web pages and illustrate the effect of delivery cost.
A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.
Emergent requests or urgent information among enterprises require their intimate collaboration in B2B EC (electronic commerce). This paper analyzes the needs of intimate cooperation of distributed EC systems in terms of business contracts and presents an active rule-based methodology of close cooperation among EC systems and an active rule component to support it. Since the rule component provides high level rule patterns and event-based immediate processing, system administrators and programmers can easily program and maintain intimate cooperation of distributed EC systems independently to the application logic. The proposed active rule component facilitates HTTP protocol. Its prototype is implemented in B2B EC environment and evaluated using basic trigger facility of a commercial DBMS.
This paper proposes the structure of an agent and rules for fault detection and location on LAN. To find out a reason of critical fault incurred LAN, collision detection rule, error detection rule, broadcast detection rule, system location rule, and Internet application location rule ar shown. Also, the structure of multi-agent system and state transition diagram is portrayed to have connectivity with he set of rules. To verify availability of proposed rules, the process to find a faulty system is shown by monitoring and analyzing the LAN fault occurrences from the proposed set of rules. Such an rule based agent system is helpful to an Internet manager to solve a reason of fault and make ad decision from gathering management information.
In adaptive fuzzy control systems. fuzzy systems are used to approximate the unknown plant nonlinearities. Until now. most of the papers in the field of controller design for nonlinear system using fuzzy systems considers the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. This paper considers observer-based nonlinear controller and dynamic fuzzy rule structure. Adaptive laws for fuzzy parameters for state observer and fuzzy rule structure are established so that the whole system is stable in the sense of Lyapunov.
Owing to the nature of locality in mask layouts, it appears that most mask layout problems can be solved by transforming a part of the given mask layout into a better layout segment continuously toward a global suboptimal solution. This notion of local transformation addresses major weak points of existing mask layout processing systems, which lack both extensibility and unifiability. This paper attempts to elaborate upon developing a new rule-based mask layout transformation system wherein most of the mask layout problems can be solved under the unified framework of local mask layout transformation. The rule-based mask layout transformation system is applicable to various mask layout problems such as net extraction, mask layout compaction, mask layout editing, and design rule checking. The experimental results show that the rule-based expert system approach is an efficient means of solving those mask layout problems, and thus confronting major drawbacks of existing layout processing systems.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권1호
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pp.83-93
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2006
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 규칙 기반의 네트워크 장애 복구 시스템을 제안한다. 이 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 네트워크에 장애가 발생하였을 때, 정해진 규칙을 기반으로 장애를 스스로 복구할 수 있는 장애 관리 시스템이다. 시스템에 적용되는 규칙들을 네트워크 장애의 원인으로 분류하여 제시하였다. 그리고 본 논문에서는 네트워크 장애 복구 시스템이 각 상황에 맞게 규칙이 적용됨을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
Recently we started a development of the digital meister expert system for the product design supporting in manufacturing industry. Knowledge representation is of major importance in digital moister expert system. This rule-based expert system-knowledges are designed for a certain type of knowledge representation such as rules or logic. The way in which a rule-based expert system represents knowledge affects the development, efficiency, speed, and maintenance. Eventually, this digital moister system is used to the engineer in manufacturing industry for the process control, production management and system management. In this paper, we propose the digital moister system knowledge representation method for product design supporting in manufacturing industry and we present introduction and contents of rule-based knowledge representation supporting tool.
In this study, we developed rotating machine vibration condition monitoring system based upon Windows NT and DSP Board. Developed system includes signal analysis module, trend monitoring and simple diagnosis using threshold value. Trend analysis and report generation are offered with database management tool which was developed in MS-ACCESS environment. Post-processor, based upon Matlab, is developed for vibration signal analysis and fault detection using statistical pattern recognition scheme based upon Bayes discrimination rule and neural networks. Concerning to Bayes discrimination rule, the developed system contains the linear discrimination rule with common covariance matrices and the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also the system contains k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. The result of case studies with the data acquired from Pyung-tak LNG pump and experimental setup show that the system developed in this research is very effective and useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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