• 충청수학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.253-266
• /
• 2011

We would like to generalize about trapezoidal fuzzy set and to calculate four operations based on the Zadeh's extension principle for two generalized trapezoidal fuzzy sets. And we roll up triangular fuzzy numbers and generalized triangular fuzzy sets into it. Since triangular fuzzy numbers and generalized triangular fuzzy sets are generalized trapezoidal fuzzy sets, we need no more the separate painstaking calculations of addition, subtraction, multiplication and division for two such kinds once the operations are done for generalized trapezoidal fuzzy sets.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.212-217
• /
• 2012

확률공간 (${\Omega}$, $\mathfrak{F}$, $P$) 위에 정의된 퍼지집합을 퍼지이벤트라 한다. Zadeh는 확률 $P$를 이용하여 퍼지이벤트 $A$에 대한 확률을 정의하였다. 우리는 일반화된 삼각퍼지집합을 정의하고 거기에 확장된 대수적 작용소를 적용하였다. 일반화된 삼각퍼지집합은 대칭적이지만 함숫값으로 1을 갖지 않을 수 있다. 두 개의 일반화된 삼각퍼지집합 $A$와 $B$에 대하여 $A(+)B$와 $A(-)B$는 일반화된 사다리꼴퍼지집합이 되었지만, $A({\cdot})B$와 $A(/)B$는 일반화된 삼각퍼지집합도 되지 않았고 일반화된 사다리꼴퍼지집합도 되지 않았다. 그리고 정규분포를 이용하여 $\mathbb{R}$위에서 정규퍼지확률을 정의하였다. 그리고 일반화된 삼각퍼지집합에 대한 정규퍼지확률을 계산하였다.

• 충청수학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.161-170
• /
• 2009

For various fuzzy numbers, many operations have been calculated. We generalize about triangular fuzzy number and calculate four operations based on the Zadeh's extension principle, addition A(+)B, subtraction A(-)B, multiplication A(${\cdot}$)B and division A(/)B for two generalized triangular fuzzy sets.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제16권2호
• /
• pp.445-449
• /
• 2005

Yen et al. [Fuzzy Sets and Systems 106 (1999) 167-177] calculated the fuzzy membership function for the output to find the non-symmetric triangular fuzzy number coefficients of a linear regression model for all given input-output data sets. In this note, we show that the result they obtained in their paper is invalid.

• 충청수학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.297-308
• /
• 2013

We define one-sided quadrangular fuzzy sets, a left quadrangular fuzzy set and a right quadrangular fuzzy set. And then we generalize the results of addition, subtraction, multiplication, and division based on the Zadeh's extension principle for two one-sided quadrangular fuzzy sets. In addtion, we find the condition that the result of addition or subtraction for two one-sided quadrangular fuzzy sets becomes a triangular fuzzy number.

• 충청수학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.277-286
• /
• 2014

We define the pentagonal fuzzy sets and generalize the results of addition, subtraction, multiplication, and division based on the Zadeh's extension principle for two pentagonal fuzzy sets. In addtion, we find the condition that the result of addition or subtraction for two pentagonal fuzzy sets becomes a triangular fuzzy number and give some example.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.445-450
• /
• 2008

퍼지시스템의 신뢰도를 분석하기 위해서 기존의 연구에서는 퍼지시스템의 구성요소의 신뢰도를 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간, 모호집합, 구간값 퍼지집합 등으로 표현하였다. 본 논문에서 우리는 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 구간값 모호집합을 기반으로 퍼지시스템의 신뢰도를 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 구간값 모호집합에서는 기존 모호집합[12, 14]의 상한과 하한을 각각 구간으로 표현한다. 그러므로 퍼지시스템의 신뢰도를 더 유연한 방법으로 표현하고 분석하는 것을 가능하게 한다. 제안한 방법은 Kumar[14]가 언급한 복잡한 퍼지 사다리꼴숫자 연간보다는 퍼지 삼각숫자의 간단한 산술연산을 사용하기 때문에 제안된 방법의 실행속도는 기존의 방법보다 실행이 더 빠르다.

• 지능정보연구
• /
• 제3권1호
• /
• pp.69-81
• /
• 1997

In this paper, first we propose an architecture of fuzzy neural networks with triangular fuzzy weights. The proposed fuzzy neural network can handle fuzzy input vectors. In both cases, outputs from the fuzzy network are fuzzy vectors. The input-output relation of each unit of the fuzzy neural network is defined by the extention principle of Zadeh. Also we define a cost function for the level sets(i. e., $\alpha$-cuts)of fuzzy outputs and fuzzy targets. Then we derive a learning algorithm from the cost function for adjusting three parameters of each triangular fuzzy weight. Finally, we illustrate our a, pp.oach by computer simulation examples.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.328-331
• /
• 2001

In Cretu [Fuzzy Sets and Systems 120(2001) 371-383], triangular norms and their hierarchy are investigated. In this paper, we give new proofs which are significantly shorter than those given in Cretu, applying a known result which involves only one argument of one-place rather than two place arguments by Klement et al. [FSS 86(1997) 189-195]

• Coupled systems mechanics
• /
• 제2권3호
• /
• pp.255-269
• /
• 2013

This paper targets to investigate the solution of fuzzy quadratic Riccati differential equations with various types of fuzzy environment using Homotopy Perturbation Method (HPM). Fuzzy convex normalized sets are used for the fuzzy parameter and variables. Obtained results are depicted in term of plots to show the efficiency of the proposed method.