The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.7
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pp.2169-2178
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2000
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.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.145-150
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1997
In this paper is studied a method of fuzzy logic control based on possibly inconsistent if-then rules representing uncertain knowledge or imprecise data. In most cases of practical applications adopting fuzzy if-then rule bases, inconsistent rules have been considered as ill-defined rules and, thus, not allowed to be in the same rule base. Note, however, that, in representing uncertain knowledge by using fuzzy if-then rules, the knowledge sometimes can not be represented in literally consistent if-then rules. In this regard, when it is hard to obtain consistent rule base, we propose the weighted rule base fuzzy logic control depending on output performance using neural network and we will derive the weight update algorithm. Computer simulations show the proposed method has good performance to deal with the inconsistent rule base fuzzy logic control. And we discuss the real application problems.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.2
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pp.127-136
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2005
In this paper, a new architecture and comprehensive design methodology of genetically optimized Rule-based Fuzzy Polynomial Neural Networks(gRFPNN) are introduced and a series of numeric experiments are carried out. The architecture of the resulting gRFPNN results from asynergistic usage of the hybrid system generated by combining rule-based Fuzzy Neural Networks(FNN) with polynomial neural networks (PNN). FNN contributes to the formation of the premise part of the overall rule-based structure of the gRFPNN. The consequence part of the gRFPNN is designed using PNNs. At the premise part of the gRFPNN, FNN exploits fuzzy set based approach designed by using space partitioning in terms of individual variables and comes in two fuzzy inference forms: simplified and linear. As the consequence part of the gRFPNN, the development of the genetically optimized PNN dwells on two general optimization mechanism: the structural optimization is realized via GAs whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the gRFPNN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples. A comparative analysis shows that the proposed gRFPNN are models with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
In this research, hybrid method with case-based reasoning and rule-based reasoning is applied. Using case-based reasoning, design experts'experience and know-how are effectively represented in order to obtain a proper configuration of midship section in the initial ship design stage. Since there is not sufficient domain knowledge available to us, traditional case-adaptation algorithms cannot be applied to our problem, i.e., creating the configuration of midship section. Thus, new case-adaptation algorithms not requiring any domain knowledge are developed antral applied to our problem. Using the knowledge representation of DnV rules, rule-based reasoning can perform deductive inference in order to obtain the scantling of midship section efficiently. The results from the case-based reasoning and the rule-based reasoning are examined by comparing the results with various conventional methods. And the reasonability of our results is verified by comparing the results wish actual values from parent ship.
본고에서는 트랜지스터의 게이트 크기, 연결관계를 표현하는 입력 회로 정보와 트랜지스터가 배치될 규격을 표시하는 78개의 rule을 이용해 효과적인 배치를 행하는 rule based 배치 프로그램에 대해 기술했다. 본 연구의 결과는 이후 진행될 배선 연구에 이용되어 트랜지스터 회로의 레이아웃 시스팀을 구축하기 위해 응용될 것이다. 프로그램은 VAX-II/750 UNIX 4.2 BSD하의 Franzlisp으로 개발되었다.
This paper attempts to improve domestic natural gas pricing system, thereby optimizing social welfare. This is done by deriving theoretical frameworks of natural gas pricing, which make use of both Ramsey component pricing rule and Efficient component pricing rule based on the theory of marginal cost. Allocative efficiency and social welfare between gas prices derived from the three pricing mechanism, present Cost-based pricing, Ramsey component pricing rule and Efficient component pricing rule, are analysed and compared in the case study. For the city gas, allocative efficiency of Cost-based pricing is higher than that of Ramsey component pricing rule and Efficient component pricing rule. In contrast, for the natural gas consumed for power generation, allocative efficiency of Cost-based pricing is lower than the other two pricing systems. It also turns out that social welfare is improved by the prices driven from Ramsey component pricing rule and Efficient component pricing rule rather than present Cost-based pricing.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.725-730
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1998
Recently we extended the fuzzy model for rule based systems incorporating an importance factor for each rule. The model permits for both unrestricted as well as non-negative importance factors. We use this extended model to design a fuzzy rule based classifier system which uses both the firing strength of the rule and the importance factor to decide the class label. The effectiveness of the scheme is established using several data sets.
This paper proposes a Expert CAPP System for integrating CAD/CAM of rotational work-part by rule based approach. The CAD/CAPP integration is performed by the recognition of machined features from the 2-D CAD data (IGES) file. Selecting functions of the process planning are performed in modularized rule base by forward chaining inference, and operation sequences are determined by means of heuristic search algorithm. For CAPP/CAM integration, post-processor generates NC code from route sheet file. This system coded in OPS5 and C language on PC/AT, and EMCO CNC lathe interfaced with PC through DNC and RS-232C.
In this paper, we study on a subset selection procedure based on Hodges-Lehmann estimators derived from the Wilcoxon test. To estimate the standard error of the Hodges-Lehmann estimators, the biweight A-estimator of scale is used. The Pitman efficiency of the proposed rule is compared with the Gupta's rule and the trimmed-means rule through a small-sample Monte Carlo study. The results show that the proposed rule satisfies the $P^*$-condition and is very efficient in various heavy-tailed distributions.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.1
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pp.91-103
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2010
This paper introduces efficient rule-based semantic search techniques to ontology-based knowledge commerce services. Primarily, the search techniques presented in this paper define rules of reasoning that are required for users to search using the concept of ontology, multiple characteristics, relations among concepts and data type. In addition, based on the defined rules, the rule-based reasoning techniques search ontology for knowledge commerce services. This paper explains the conversion rules of query which convert user's query language into semantic search words, and transitivity rules which enable users to search related tags, knowledge products and users. Rule-based sematic search techniques are also presented; these techniques comprise knowledge search modules that search ontology using validity examination of queries, query conversion modules for standardization and expansion of search words and rule-based reasoning. The techniques described in this paper can be applied to sematic knowledge search systems using tags, since transitivity reasoning, which uses tags, knowledge products, and relations among people, is possible. In addition, as related users can be searched using related tags, the techniques can also be employed to establish collaboration models or semantic communities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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