Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
It is known that restructuring feed-forward neural network affects generalization capability and efficiency of the network. In this paper, we introduce a new approach to restructure a neural network using abstraction of the hidden knowledge that the network has teamed. This method involves extracting local rules from non-input nodes and aggregation of the rules into global rule base. The extracted local rules are used for pruning unnecessary connections of local nodes and the aggregation eliminates any possible redundancies arid inconsistencies among local rule-based structures. Final network is generated by the global rule-based structure. Complexity of the final network is much reduced, compared to a fully-connected neural network and generalization capability is improved. Empirical results are also shown.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.2
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pp.60-68
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1992
Fuzzy logic rule based controller has many desirable advantages, whih are simple to implement on the real time and need not the information of structure and dynamic characteristics of the system. Thus, nowadays, the scope of the application of the fuzzy logic controller becomes enlarged. But, if the controlled plant is a time-varying/nonlinear system, it is not easy to construct the fuzzy logic rules which need the knowledge of and expert. In this paper, an approach by which the logic control rules can be auto-generated using the genetic algorithm that is known to be very effective in the optimization problem will be proposed and the effectiveness of the proposed approach will be verified by computer simulation of the 2 d.o.f. planner robot.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.1
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pp.97-103
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2009
The process design of forward Extrusion and Upsetting of Axi-symmetric part has been studied in this paper. During the cold forging product; auto transmission Solenoid Valve part, the defects such as folding and under-fill can be appeared by the improperly controlled metal flow. In this study, to reduce the folding and under-fill the design of experiments has been used to find out the significant design variables in the design of forging process. This paper deals with an Process Planning with which designer can determine operation sequences even after only a little experience in Process Planning of Multi-Former products by multi-stage former working. The approach is based on knowledge-based rules, and a process knowledge-base consisting of design rules is built. Based on the systematic procedure of process sequence design, the forming operation of cold forged auto transmission Solenoid Valve part is analyzed by the commercial Finite Element program, DEFORM/2D.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.308-313
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1998
In this paper we will discuss a type of inductive learning called learning from examples, whose task is to induce general description of concepts from specific instances of these concepts. In many real life situations, however, new instances can be added to the set of instances. It is first proposed within the framework of rough set theory, for such cases, an algorithm to find minimal set of rules for decision tables without recalculation for overcall set of instances. The method of learning presented here is base don a rough set concept proposed by Pawlak[2][11]. It is shown an algorithm to find minimal set of rules using reduct change theorems giving criteria for minimum recalculation with an illustrative example. Finally, the proposed learning algorithm is applied to fuzzy system to learn sampled I/O data.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.550-555
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2002
In this paper, it is presented a new technique to the design and real-time implementation of fuzzy control system based-on digital signal processors in order to improve the precision and robustness for system of industrial robot. Fuzzy control has emerged as one of the most active and fruitful areas for research in the applications of fuzzy set theory, especially in the real of industrial processes. In this thesis, a self-organizing fuzzy controller or the industrial robot manipulator with a actuator located at the base is studied. A fuzzy logic composed of linguistic conditional statements is employed by defining the relations of input-output variable of the controller, In the synthesis of a FLC, one of the most difficult problems is the determination of linguistic control rules from the human operators. To overcome this difficult, SOFC is proposed for a hierarchical control structure consisting of basic level and high level that modify control rules.
Rules in expert system have meaning of assigning never-happen-minterms. Overall logical relations of variables can be achived by making all prime implicants of never-happen-minterms. From prime implicants, two tables, which are necessary in the process of inference, are constructed. There are two inferencing modes. One excutes inference only one variable which the user is interested in, and the other excutes inference all variables simultaneously. Outputs of inference have not only 'true' or 'false' but also 'unknown' which is different from conventional expert system. In this paper, an efficient approach is presented, which can check logical inconsistency in knowledge base and contradiction between input facts and rules. The methods in the paper may be available in the field of diagnosis and alarm processing.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.7
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pp.1276-1280
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2009
This paper presents a fault diagnosis expert system for 765kV substation. The proposed system includes the topology processor and intelligent alarm processing subsystems. This expert system estimates the fault section through the inference process using heuristic knowledge and the output of topology processor and intelligent alarm processing system. The rule-base of this expert system is composed of basic rules suggested by Korea Electric Power Corporation and heuristic rules. This expert system is developed using PROLOG language. Also, user friendly Graphic User Interface is developed using visual basic programming in the windows XP environment. The proposed expert system showed a promising performance through the several case studies.
Along with continuous increase in international investments encouraged by wide spread bilateral investment treaties (BIT) including free trade agreements (FTA), international investment disputes have been also increasing. This means that a host State, an importer of foreign investments, and a investor who exports its investment to foreign State, need to take measures to prevent international disputes arising from international investment or to prepare for the arbitration for resolving the disputes. Under these circumstances, this paper compares ICSID arbitration rules and UNCITRAL arbitration rules in respect of (i) the institution of arbitration, (ii) the appointment of arbitrators and the composition of arbitral tribunal, and (iii) the procedures for, and the form of, arbitral awards. On base of this comparison, this paper further suggests certain practical issues that the host State's government and the foreign investors should be aware of in order to be ready for the resolutions of disputes by ICSID or UNCITRAL arbitrations.
Matsumura, S.;Kojima, Y.;Tozaki, T.;Shirasaka, Y.;Suzuki, M.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1989.10a
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pp.744-748
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1989
A newly developed Expert System (ES) for the tuning of thermal power plant control equipment is described. The system is furnished with the rules for controller tuning which were obtained by analysis and arranging the data and knowledge from the experts or tuning records. Based on these rules, automatic tuning or setting of the control parameters is performed in real-time base. The performance of the test equipment, a combination of ES and a boiler simulator, was examined in the automatic tuning test for steam pressure, steam temperature, and load controllers of a constant-pressure once-through boiler model. It was confirmed from the test results that the system is quite promising for future application to actual plants, since the tuning results obtained by the proposed system were similar to those by tuning experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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