본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
In this paper we propose a fuzzy-neural network(FNN) which includes both advantages of the fuzzy logic and the neural network. The basic idea of the FNN is to realize the fuzzy rule-base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters be expressed by the connection weights of neural network. After constructing the FNN, a novel controller consisting of a conventional P-controller and a FNN is explained. In this control scheme, the rule-base of a FNN are automatically generated by error back-propagation algorithm. Also the parallel connection of the P-controller and the FNN can guarantee the stability of a plant at initial stage before the rules are completely created. Finally the effectiveness of the proposed strategy will be verified by computer simulations using a 2 degree of freedom robot manipulator.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.25-29
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2001
There are so many researches about the search method for the most compatible dispatching rule to a manufacturing system state. Most of researches select the dispatching rule using simulation results. This paper touches upon two research topics: the clustering method for manufacturing system states using simulation, and the search method for the most compatible dispatching rule to a manufacturing system state. The manufacturing system state variables are given to ART II neural network as input. The ART II neural network is trained to cluster the system state. After being trained, the ART II neural network classifies any system state as one state of some clustered states. The simulation results using clustered system state information and those of various dispatching rules are compared and the most compatible dispatching rule to the system state is defined. Finally there are made two knowledge bases. The simulation experiments are given to compare the proposed methods with other scheduling methods. The result shows the superiority of the proposed knowledge base.
본 논문에서는 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템에서 지식베이스의 최적화에 대해서 논한다. 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템의 지식베이스는 퍼지 규칙과 퍼지 멤버쉽 함수들로 구성되는데, 본 연구에서는 효율적으로 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 적용한 개선된 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(A-lDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 IDS-DAAP, IDS-DAAP-NN과 비교해 볼 때, 진단의 정확성을 높이면서 수행속도를 향상시켰다.
Feature-based NC machining, which requires high quality of 3D CAD model, is widely used in machining aircraft structural part. However, there has been little research on how to automatically detect the CAD model errors. As a result, the user has to manually check the errors with great effort before NC programming. This paper proposes an automatic CAD model errors detection approach for aircraft structural part. First, the base faces are identified based on the reference directions corresponding to machining coordinate systems. Then, the CAD models are partitioned into multiple local regions based on the base faces. Finally, the CAD model error types are evaluated based on the heuristic rules. A prototype system based on CATIA has been developed to verify the effectiveness of the proposed approach.
For the improvement of productivity, the reduction of cost and time for manufacturing is mandatory, especially in the field of electromic industry. The study is concerned with a practical means of systematic assistance to formability estimation and selection of reliable design specification for electronic sheet metal parts. The objective of this research work is to develop a simulation system which hops to analyze the target processes with the finite element method and to acquire available design data quickly and exactly. The simulation system developed in the study consists of design verification, selection of optimal combination of parameters, knowledge acquisition and graphical user interface(GUI). Design verification is automatically carried out by using the finite element method. A data base management system and nomograms are utilized for knowledge acquisition. The developed system has been applied to some major sheet metal forming operations such as flanging, embossing, bending and blanking. According to the simulated results, the validation of the target processes has been confirmend. Analysis data, estimation rules of formability and graphical representation of the analysis have been employed for the designer's understanding and evaluation, thus providing a practical means of robust design and evaluation of forma- bility for producing electronic sheet metal parts.
본연구(本硏究)는 과학기술정보활동(科學技術情報活動)의 원활화에 필요한 서지정보표준화(書誌情報標準化)의 일환으로 "잡지명(雜誌名)의 약기(略記)"에 대하여 검토하였다. 주로 과학기술계(科學技術系) 잡지명(雜誌名)의 약기(略記)를 위한 기본방침(基本方針)과 기준안(基準案)을 제시하고, 그 적용방법(適用方法)에, 약기(略記)의 대상이 되는 잡지명(雜誌名), 약기(略記)할 수 있는 조건(條件) 및 약기방법(略記方法)에 대하여 기술(記述)하였다. 이 기준안(基準案)에 규정된 약기방법(略記方法)은 "2차자료(次資料)의 작성(作成)"및 "참고문헌(參考文歡)의 기술(記述)"에 적용할 수 있다.
An effectively designed budget system in the poor resources environment necessarily has three design criteria : (i) to be both planning-oriented and control-oriented, (ii) to be both rationalistic and realistic, (iii) to be sensitive to the variations of resources environment. PPB system is an extreme (planning-oriented and rationalistic) and conventional OEB/OUB system is the other extreme (control-oriented and incrementalistic). Generally, the merits of rationalism are limited because of the infeasibility of applications. Hence, mixtures of the two extremes such as MBO, ZBB, and RZBB have been examined and applied during the last decade. The classical mathematical models of capital budgeting are the starting points of the development of the Budget-Mix Model introduced in this paper. They are modified by the followings: (i) technological-resource constraints, (ii) bounded-variable constraint, (iii) the exchange rules. Special emphasis is laid on the above (iii), because we need more efficient interresource exchanges in the budget-mix process. The Budget-Mix Model is not based on optimization, but a heuristic approach which assures a satisficing solution. And the application fields of this model range between the incremental Nonzero-Base Budgeting and the rational Zero-Base Budgeting. In this thesis, the author suggests 'the budget- mix concept' and a budget-mix model. Budget-mix is a decision process of making program-mix and resource-mix together. For keeping this concept in the existing organization realistic, we need the development of quantitative models describing budget-mix situations.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia DataBase(CUDB)의 심전도(ECG) 신호로부터 정상리듬(Normal Sinus Rhythm, NSR)과 심실빈맥/심실세동(Ventricular Tachycardia/Ventricular Fibrillation, VT/VF)을 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성된 웨이블릿 계수들을 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction, PSR)과 첨단(Peak) 추출 기법의 입력 값으로 이용하여 2개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 2개의 특징입력을 이용하여 정상리듬과 심실빈맥/심실세동을 분류하였고 그 결과로 90.13%의 분류성능을 나타내었다.
용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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