그래프에서 최단경로를 찾는 문제는 그래프 이론분야에서 고전적인 문제이다. 전통적인 최단경로 문제에서 간선의 가중치값을 정확히 결정하는것이 어려운 경우에는 퍼지 가중치를 이용하여 문제를 해결할수 있다. 그리고 이러한 퍼지 가중치값을 결정하는데 있어 또 다른 불확실성이 존재하는 경우에는, 타입 2-퍼지 가중치를 이용하여 간선이 가중치를 표현할수 있다. 본 논문에서는 타입-1 퍼지 가중치 그래프에서의 최단경로문제를 타입 2 퍼지 가중치 그래프의 경우로 확장하고, 확장된 그래프에서 최단경로를 찾기 위한 모델을 제시하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권1호
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pp.25-32
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2011
In this paper, we study the existence and uniqueness of solutions for the impulsive semilinear fuzzy integrodifferential equations with nonlocal conditions and forcing term with memory in n-dimensional fuzzy vector space ($E^n_N$, $d_{\varepsilon}$) by using Banach fixed point theorem. That is an extension of the result of Kwun et al. [9] to impulsive system.
이 논문에서는 약한 신호 검파에 쉽게 쓰일 수 있는 국소 최적 검파의 여러 결과를 간략하게 소개하였다. 또한 국소 최적 검파의 바보수형 접근 방식인 국소 최적 순위 감파방지도 소개하였다. 이런 국소 최적 검파기들의 실제 응용 보기 및 구현에서의 분재, 성능 특징에 대해서도 알아보았다. 끝으로 일반화된 Neyman Pearson 정리를 피지 이론으로 확장한 정리를 간략히 소개하였다.
This study is to develop evaluation indicator for brand self-diagnosis of agricultural management organizations and analyze importance weight to be used in the field. Self-diagnosis evaluation indicator of brand equity of agricultural management organizations were selected by brainstorming of brand specialists. As a result, six evaluation indicator of communication, organization, responsiveness, clarity, customer relations and quality control were selected. Importance weight of self-diagnosis evaluation indicator of brand equity of agricultural management organizations was analyzed by AHP(Analytic Hierarchy Process) and Fuzzy AHP. The results of Fuzzy AHP were as follows. Communication for 13.9%, organization for 6.5%, responsiveness for 9.9%, clarity for 7.7%, customer relations for 26.5%, and quality control for 35.5% respectively. In order to enhance brand equity of agricultural management organizations, first, cultivation guidelines should be set up to produce equal quality products among members. Second, quality levels need to be subdivided, brands and packages should be different by level. Third, persistent efforts to find new clients and distributors. Fourth, various efforts to maintain the existing excellent clients and distributors.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.194-199
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2003
Data are an expression of the language or numerical values that show some features. And the information is extracted from data for the specific purposes. The knowledge is utilized as information to construct rules that recognize patterns or make a decision. Today, knowledge extraction and application of that are broadly accomplished for the easy comprehension and the performance improvement of systems in the several industrial fields. The knowledge extraction can be achieved by some steps that include the knowledge acquisition, expression, and implementation. Such extracted knowledge is drawn by rules with data mining techniques. Clustering (CL), input space partition (ISP), neuro-fuzzy (NF), neural network (NN), extension matrix (EM), etc. are employed for the knowledge expression based upon rules. In this paper, the various approaches of the knowledge extraction are surveyed and categorized by methodologies and applied industrial fields. Also, the trend and examples of each approaches are shown in the tables and graphes using the categories such as CL, ISP, NF, NN, EM, and so on.
This paper proposes a new design method for the SMC-type FLC and shows that a SMC-type LFC is an extension of the SMC with BL. The conventional SMC-type FLC uses error and change-of-error as inputs of the FLC and generates the absolute value of a switching magnitude. Then, the fuzzy rule table is constructed on a two-dimensional space of the phase plane and has commonly the skew symmetric property. In this paper, we introduce a new variable, signed distance, from the skew symmetric property of the rule table. And thd variable becomes only a fuzzy variable that is used to generate the control input of a SMC-type FLC. that is, we design a new SMC-type FLC that uses a signed distance and a control input as the variables representing the contents of the rule-antecedent and the rule-con-sequent, respectively. Then the number of total rules is reduced and the control performance is almost the same as that of the conventional SMC-type FLC. Additionally, we derive the control law of the ordinary SMC with BL from a new SMC-type FLC. Namely, we show that a FLC is an extension of the SMC with BL.
이 글에서 우리는 약화 없는 비교환적인 퍼지 논리의 크립키형 의미론을 다룬다. 이의 한 예로, 우리는 가-유니놈에 기반한 퍼지 논리 HpsUL의 한 확장 체계인 $CnHpsUL^*$을 위한 대수적 크립키형 의미론을 고려한다. 이를 위하여 먼저 $CnHpsUL^*$ 체계를 소개하고 그에 상응하는 $CnHpsUL^*$-대수를 정의한 후 $CnHpsUL^*$이 대수적으로 완전하다는 것을 보인다. 다음으로 $CnHpsUL^*$을 위한 크립키형 의미론을 소개하고 이를 대수적 의미론과 연관 짓는다.
Park, In-Ho;Na, Do-Kyun;Lee, Kwang-H.;Lee, Do-Heon
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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pp.344-347
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2005
Helper T(Th) cells regulate immune response by producing various kinds of cytokines in response to antigen stimulation. The regulatory functions of Th cells are promoted by their differentiation into two distinct subsets, Th1 and Th2 cells. Th1 cells are involved in inducing cellular immune response by activating cytotoxic T cells. Th2 cells trigger B cells to produce antibodies, protective proteins used by the immune system to identify and neutralize foreign substances. Because cellular and humoral immune responses have quite different roles in protecting the host from foreign substances, Th cell differentiation is a crucial event in the immune response. The destiny of a naive Th cell is mainly controlled by cytokines such as IL-4, IL-12, and IFN-${\gamma}$. To understand the mechanism of Th cell differentiation, many mathematical models have been proposed. One of the most difficult problems in mathematical modeling is to find appropriate kinetic parameters needed to complete a model. However, it is relatively easy to get qualitative or linguistic knowledge of a model dynamics. To incorporate such knowledge into a model, we propose a novel approach, fuzzy continuous Petri nets extending traditional continuous Petri net by adding new types of places and transitions called fuzzy places and fuzzy transitions. This extension makes it possible to perform fuzzy inference with fuzzy places and fuzzy transitions acting as kinetic parameters and fuzzy inference systems between input and output places, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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