International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.184-189
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2006
This paper deals with a fractional model reduction for T-S fuzzy systems with time varying delayed states. A contractive coprime factorization of time delayed T-S fuzzy systems is defined and obtained by solving linear matrix inequalities. Using generalized controllability and observability gramians of the contractive coprime factor, a balanced state space realization of the system is derived. The reduced model will be obtained by truncating states in the balanced realization and an upper bound of model approximation error is also presented. In order to demonstrate efficacy of the suggested method, a numerical example is performed.
A variable speed refrigeration system(VSRS) has been received high attention for energy saving ability. This paper investigates effects of design factors such as membership function range and sampling time to control performances for systematical designing fuzzy logic controller of the VSRS. Some comparisons of control performance between the fuzzy and PI are conducted including comparative evaluation of robustness against noise by using computer simulations. The simulation results showed that the fuzzy is very useful design method for engineers in the industrial fields which have big noises system and deal with inherent nonlinear system like the VSRS.
Although the small and medium ports are actually competing with various strategies, the definition and structural understanding of small and medium ports are not known very much. Therefore this study has launched from this fact, and has the objective of obtaining the structural model for increasing shippers' attraction of small and medium ports. The process began by abstracting the components that composed the success factors through recent research, and grouping it by FA(Factor Analysis) method. Also, by using the FSM(Fuzzy Structural Modeling) method to understand the structure of the grouped components, and the structural model for increasing shippers' attraction of small and medium ports was able to obtain as the result. When analyzing the obtained structural model, easiness of shipment, connection to hubport and efficiency of hinterland network came out to be the most important component groups.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.1
no.1
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pp.50-57
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1995
In this paper, the design and the implementation of the controller for an articulate robot, which is developed in our Automatic Control Laboratory, are mainly discussed. The controller reduces software computational load via distributed processing method using multiple CPU's, and simplifies structures by the time-division control with TMS320C31 DSP chip. The method of control is based on the fuzzy-compensated PID control with scale factor, which compensates for the influence of load variation resulting from the various postures of the robot with conventional PID scheme. The application of the proposed controller to the robot system with DC servo-motors shows some excellent control capabilities. Also, the response characteristics of system for the various trajectory commands verify the superiority of the controller.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.1
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pp.92-102
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2004
Performance assessment was introduced to improve self-directed learning and method of assessment for differenced learning when the seventh educational curriculum was enforced. Written examinations often fail to properly assess students higher thinking abilities ad problem solving abilities. Performance assessment addresses this drawback and also allows normalization of class and school quality. However, performance assessment also has drawbacks that could lead to faulty assessment due to lack of fairness, reliability and validity of grading, ambiguity of grading standard etc. This study proposes a fuzzy performance assessment system to address the drawbacks of the conventional performance assessment. This paper presents in objective and reliable performance assesment method through fuzzy reasoning, design of fuzzy membership function. We define a fuzzy rule analyzing factor that influences in each sacred ground of performance assessment and accounts for the principle subject The proposed performance assessment method divides into three categories, namely, formation estimation subject estimation and design of membership function. Performance assessment result that is worked through fuzzy performance assessment system can reduce the burden of appraisal's fault and provide. We fair and reliable assessment results through grading that have correct standard mid consistency to students.
In this paper, selecting survey items was performed using three clustering methods: factor analysis, fuzzy c-Means algorithm and cluster analysis. The methods were used to extract key items from various questionnaires. The key item represents several similar questionnaires that form a cluster. Test survey was made of 120 items obtained from several surveys and it was answered by 646 students from 4 universities. Each item contains 6 choices. Applying the clustering method chose 25 items which is reduced from the original 120 items. The results yielded by three methods are very similar.
Any business activities may have impact on environment to a certain extent. Enterprises must find appropriate approaches to measure the impact on these environmental aspects, which can be used as the basis to direct enterprises' efforts to improve the environmental impact. The method used to evaluate significant factors in life cycle assessment standards is the one most commonly used by enterprises in general to measure environmental impact. By this method, the decisive factors of each environmental aspect are given scores according to the preset scoring standard of the organization. The scores are added up for each aspect and ranked to assess major environmental aspects. The drawback of this assessment method, that is, it ignores the degree to which each of these factors affects the environment, results in poor credibility. Therefore, this study attempts to solve some qualitative problems by applying to fuzzy theory, in particular, by identifying appropriate fuzzy numbers through fuzzy sets and membership function. Moreover, the study seeks to obtain a crisp value in the process of defuzzifization in order to make up for the shortfall of the original method in dealing with relative weight of decisive factors and thus increase its applicability and credibility. The department of light production of an electronics company is used as an example in this study to measure environmental aspects by employing both the traditional significant factor method and the fuzzy environmental impact assessment model proposed in this study. Based on verification and comparison of results, the model proposed in this study is more feasible as it reduces partiality in decision-making by taking the relative weights of decisive factors into consideration.
In this paper, a codeword-dependent distance normalization(CDDN) and an instar-formed fuzzy smoothing of output distribution are proposed for robust estimation of output probabilities in the FVQ(fuzzy vector quantization)-DHMM(discrete hidden Markov model). The FVQ-DHMM is a variant of DHMM in which the state output probability is estimated by the sum oft he product of the output probability and its weighting factor for each codeword on an input vector. As the performance of the FVQ-DHMM is influenced by weighting factor and output distribution from a state, it is required to get a method to get robust estimation of weighting factors and output distribution for each state. From experimental results, the proposed CDDN method has reduced 24% of error rate over the conventional FVQ-DHMM, and also reduced 79% of error rate when the smoothing of output distribution is also applied to the computation of an output probability. These results indicate that the use of CDDN and the fuzzy smoothing of output distribution to the FVQ-DHMM lead to improved recognition, and therefore it may be used as an alternative to the robust estimation of output probabilities for HMMs.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.6
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pp.951-957
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2010
An optimal path generation method considering the safety of UGV(Unmanned Ground Vehicle) is proposed and demonstrated through examples. Among various functions of UGV, real-time obstacle avoidance is a key issue to realize realistic scenario in FCS(Future Combat Systems). A two-dimensional narrow corridor environment is considered as a test field. For each step of UGV movement, two objectives are considered: One is to minimize the distance to the target and the other to maximize the distance to the nearest point of an obstacle. A weighted objective function is used in the optimization problem. Equality and inequality constraints are taken to secure the UGV's dynamics and safety. The weighting factors are controlled by a fuzzy controller which is constructed by a fuzzy rule set and membership functions. Simulations are performed for two cases. First the weighting factors are considered as constant values to understand the characteristics of the corresponding solutions and then as variables that are adjusted by the fuzzy controller. The results are satisfactory for realistic situations considered. The proposed optimal path generation with the fuzzy control is expected to be well applicable to real environment.
Statistical landslide susceptibility analysis, which is widely used among various landslide susceptibility analysis approaches, predicts the unstable area by analyzing statistical relationship between landslide occurrence locations and landslide controlling factors. However, uncertainties are involved in the procedures of the susceptibility analysis and therefore, fuzzy approach has been used to deal properly with uncertainties. The fuzzy approach used fuzzy set theory and fuzzy membership function to quantify uncertainties involved in landslide controlling factors. Various fuzzy approaches were suggested in the procedure of the membership value determination and fuzzy operation in the previous researches. However, few studies were carried out to compare the analysis results obtained from various approaches for membership function determination and fuzzy operation. Therefore, in this study, the authors selected Jinbu area, which a large number of landslides were occurred at in 2006, to apply two most commonly used methods, the frequency ratio and the cosine amplitude method to derive membership values for each controlling factor. In addition, the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by several fuzzy operators such as AND, OR, algebraic product, algebraic sum and Gamma operator. The results of the landslide susceptibility analysis using two different methods for the determination of fuzzy membership values and various fuzzy operators were compared on the basis of ROC graph to check the feasibility of the fuzzy based landslide susceptibility analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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