• Geomechanics and Engineering
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• 제31권4호
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• pp.353-364
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• 2022

This study presents a hybrid algorithm for classifying the rock joints, where the improved artificial bee colony (IABC) and the fuzzy C-means (FCM) clustering algorithms are incorporated to take advantage of the artificial bee colony (ABC) algorithm by tuning the FCM clustering algorithm to obtain the more reasonable and stable result. A coefficient is proposed to reduce the amount of blind random searches and speed up convergence, thus achieving the goals of optimizing and improving the ABC algorithm. The results from the IABC algorithm are used as initial parameters in FCM to avoid falling to the local optimum in the local search, thus obtaining stable classifying results. Two validity indices are adopted to verify the rationality and practicability of the IABC-FCM algorithm in classifying the rock joints, and the optimal amount of joint sets is obtained based on the two validity indices. Two illustrative examples, i.e., the simulated rock joints data and the field-survey rock joints data, are used in the verification to check the feasibility and practicability in rock engineering for the proposed algorithm. The results show that the IABC-FCM algorithm could be applicable in classifying the rock joint sets.

• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.763-771
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• 2008

불확실성은 사면의 안정성을 해석하는 과정에서 특성자료의 부족이나 지질공학적 특성의 공간적 변동성 등의 원인으로 포함되며 따라서 불확실성으로 인해 변수들의 정확한 값을 획득하기 힘들게 된다 이러한 문제점을 해결하기 위하여 확률론적 해석기법이 활용되어 왔으며 최근에는 퍼지집합이론(fuzzy set theory)을 이용한 해석기법이 활용되고 있다. 특히 확률변수들의 자료 양이 제한적인 경우 변수의 확률특성을 정확하게 파악하기 힘들어 확률론적 해석기법의 활용이 제한적일 수 있으며 이러한 경우 퍼지집합이론은 확률변수의 특성을 효과적으로 표현할 수 있다. 본 연구에서는 암반사면의 안정성 해석과정에서 포함되는 불확실성을 정량화하기 위해 퍼지신뢰도척도(fuzzy reliability measure)를 활용하여 분석을 수행하였으며 특히 암반사면의 안정성에 영향을 미치는 여러 지질공학적 특성중 불연속면의 경사와 내부마찰각을 삼각형 퍼지숫자(fuzzy number)로 해석하였다 이를 위하여 연구대상사면을 선정하여 암반사면에서 발생하는 평면파괴를 대상으로 분석을 수행하였다. 퍼지신뢰도(fuzzy reliability) 해석에서는 퍼지숫자에 대한 퍼지 연산을 통해 퍼지신뢰도 지수(fuzzy reliability index)를 획득하였으며 이러한 결과를 확률론적 해석 결과와 비교하기 위하여 몬테카를로모사기법(Monte Carlo simulation)과 점추정법(point estimate method)을 이용한 확률론적 해석을 수행하였다. 해석결과 불충분한 자료 등으로 인해 불확실성의 정량화가 어려운 경우 퍼지신뢰도 해석을 통해 적절한 퍼지신뢰도 지수와 파괴확률을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.965-980
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• 2011

In this paper, the use of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) aimed at estimation of desired states of an unknown digital communication channel is investigated for blind channel equalization. In the proposed CFCM, a collection of clustered centers is treated as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract channel output states. By considering the combinations of the extracted channel output states, all possible sets of desired channel states are constructed. The set of desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness function is subsequently selected for the next fuzzy clustering epoch. This modification of CFCM makes it possible to search for the optimal desired channel states of an unknown channel. Finally, given the desired channel states, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In a series of simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The experimental studies demonstrate that the performance (being expressed in terms of accuracy and speed) of the proposed CFCM is superior to the performance of the existing method exploiting the "conventional" Fuzzy C-Means (FCM).