International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권4호
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pp.523-529
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2004
Sliding mode control with nonlinear interpolation in the boundary layer is proposed. A modified sigmoid function is used for nonlinear interpolation in the boundary layer and its parameter is tuned by a fuzzy controller. The fuzzy controller that takes both the sliding variable and a measure of chattering as its inputs tunes the parameter of the modified sigmoid function. Owing to the decreased thickness of the boundary layer and the tuned parameter, the proposed method has superior tracking performance than the conventional linear interpolation method.
In this paper, we present an interpolation schema for image resolution enhancement using fuzzy logic. Proposed algorithm can recover both low and high frequency information in image data. In general, interpolation techniques are based on linear operators which are essentially details in the original image. In our fuzzy approach, the operator itself balances the strength of its sharpening and noise suppressing components according to the properties of the input image data. The proposed interpolation algorithm is performed in three step. First logic reasoning is applied to coarsely interpret the high frequency information. These results are combined to obtain the optical output. Using our approach, resolution of the original image can be applied to various kind of image processing topics such as image enhancement, subpixel edge detection, and filtering.
In this paper, we present a new interpolation scheme for image enhancement using fuzzy inference. In general, interpolation techniques are based on linear operators which are essentially lowpass filters, hence, they tend to blur fine details in the original image. In our approach, the operator itself balances the strength of its sharpening and noise suppressing components according to the properties of the input image data.
This paper examines the realtionship between Multidimensional linear interpolation (MDI) and fuzzy reasoning, and shows that an MDI is a special form of Tsukamoto's fuzzy reasoning. From this result, we find a new possibility of defuzzification scheme.
본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.
This paper presents a fuzzy logic system with data preprocessing to make the accurate electric power load prediction system. The fuzzy logic system acceptably treats the hidden characteristic of the nonlinear data. The data preprocessing processes the original data to provide more information of its characteristics. Thus the combination of two methods can predict the given data more accurately. The former uses TSK fuzzy logic system to apply the linguistic rule base and the linear regression model while the latter uses the linear interpolation method. Finally, four regional electric power load data in taiwan are used to evaluate the performance of the proposed prediction system.
A review of how the functions of two or more independent variables can be approximated by using fuzzy systems is provided in this paper. We start with an exact represention of a linear interpolation function of two independent variables by using a fuzzy system. Next, we describe how this function can be approximated by another fuzzy system with a lesser number or with a desired number of output fuzzy sets. Thus, a reduction of the storage needed is achieved by storing the fuzzy rules or equivalently the output fuzzy set numbers instead of storing the whole discrete function values. A description on how the cubic spl me interpolation function can be represented exactly by using the fuzzy system method is provided, along with a few examples where fuzzy rule tables with a size of 7$\times$7 provide a representation of the functions with relative errors of the order of $10^{2}$ or less.
This paper presents adaptive control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller Fuzzy logic is control incorrect system without correct mathematical modeling. And, neural network has learning ability, error interpolation ability of information distributed data processing, robustness for distortion and adaptive ability. To reduce the number of fuzzy rules of the FLS(fuzzy logic system), we consider the properties of robot dynamic. In fuzzy logic, speciality and optimization of rule-base creation using learning ability of neural network. This paper presents control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. In proposed controller, fuzzy input is trajectory following error and trajectory following error differential ...
In this paper, we consider a fuzzy system representation for polynomials of two variables. The representation we use is an exact transformation of the corresponding cubic spline interpolation function. We examine some of the properties of their fuzzy rule tables md prove that the rule table is symmetric or antisymmetric depending on whether the polynomial is symmetric or antisymmetric. A few examples are included to verify our proof. These results not only provide some insights on properties of the cubic spline interpolation coefficients but also provide some help in setting up fuzzy rule tables for functions of two variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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