The active rule system is a key element of the rule-based mobile agent middleware system for activeness and autonomy of the sensor network. The rule manager, which is the main components of active rule based mobile agent framework and active rule system, performs the control and management of the rule-related processes. In this paper, we design and implement the roles and functions of the rule manager in detail. The proposed rule manager plays an important role in the sensor network environment. The sensor data server loads the active rule on the mobile agent by the rule manager according to the situations, and the mobile agent migrates to the destination node and performs the designated action. This active rule-based mobile agent middleware system presents the usefulness for the various sensor network applications. Through the rule execution experiment using the rule-based mobile agent, we show the adaptability and applicability of rule-based mobile agent middleware system to the dynamic environmental changes in sensor networks.
An efficient adaptive scheme based on a triple mixed quadrature rule of precision nine for approximate evaluation of line integral of analytic functions has been constructed. At first, a mixed quadrature rule SM1(f) has been formed using Gauss-Legendre three point transformed rule and five point Booles transformed rule. A suitable linear combination of the resulting rule and Clenshaw-Curtis seven point rule gives a new mixed quadrature rule SM10(f). This mixed rule is termed as triple mixed quadrature rule. An adaptive quadrature scheme is designed. Some test integrals having analytic function integrands have been evaluated using the triple mixed rule and its constituent rules in non-adaptive mode. The same set of test integrals have been evaluated using those rules as base rules in the adaptive scheme. The triple mixed rule based adaptive scheme is found to be the most effective.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.89-94
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2010
The most important of rule-base system is the knowledge base that determines the power of rule-base system. The important form of this knowledge is how to descript kinds of rules. The Rule-Base System (RBS) has been using in many field that need reflect quickly change of business rules in management system. As far, when develop the Rule-Based System, we must make a rule engine with a general language. There are three disadvantage of in this developed method. First, while there are many data that must be processed in the system, the speed of processing data will become very slow so that we cannot accept it. Second, we cannot change the current system to make it adaptive to changes of business rules as quickly as possible. Third, large data make the rule engine become very complex. Therefore, in this paper, we propose the two important methods of raising efficiency of Rule-Base System. The first method refers to using the Relational database technology to process the rules of the Rule-Base System, the second method refers to a algorithm of according to Quine McCluskey formula compress the rows of rule table. Because the expressive languages of rule are still remaining many problems, we will introduce a new expressive language, which is Rule-Base Data Model short as RBDM in this paper.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
트리 유형의 규칙들을 처리하는 기존의 규칙기반시스템은 실제의 규칙들을 절차형 프로그램으로 구성된 규칙 엔진에게 제공하여 결과값을 반환받는 형식으로 동작한다. 이와 같은 방식은 두 가지 단점이 있는데, 그 하나는 업무의 변경에 따라 규칙 엔진을 변경해야 한다는 점이고, 또 하나는 엄청나게 많은 규칙들을 가진 경우에는 규칙 엔진이 복잡해지고 규칙 엔진의 속도가 저하된다는 점이다. 본 연구에서는 ID 트리의 원리를 적용하여 규칙기반시스템에 사용되는 규칙들을 생성하는 규칙간소화 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 규칙기반시스템에 필요한 최소의 규칙들을 생성할 수 있을 뿐 아니라 업무가 변경되는 경우 알고리듬의 수행으로 쉽게 규칙들을 생성할 수 있으므로 업무변화에 유연하다. 그리고 규칙 엔진이 필요하지 않아 수행속도의 향상과 경비 절감의 효과도 기대한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권3호
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pp.210-214
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2002
Association rule mining is an exploratory learning task to discover some hidden dependency relationships among items in transaction data. Quantitative association rules denote association rules with both categorical and quantitative attributes. There have been several works on quantitative association rule mining such as the application of fuzzy techniques to quantitative association rule mining, the generalized association rule mining for quantitative association rules, and importance weight incorporation into association rule mining fer taking into account the users interest. This paper introduces a new method for generalized fuzzy quantitative association rule mining with importance weights. The method uses fuzzy concept hierarchies fer categorical attributes and generalization hierarchies of fuzzy linguistic terms fur quantitative attributes. It enables the users to flexibly perform the association rule mining by controlling the generalization levels for attributes and the importance weights f3r attributes.
가변적인 컴포넌트의 재사용성이나 적응성을 높이기 위해 룰 기반 컴포넌트 개발 방법들이 제안되고 있다. 룰 기반 컴포넌트 개발에서 사용하는 룰 엔진들은 룰을 표현하기 위해 추가적인 스크립트 언어가 필요하며 따라서 복잡한 비즈니스 룰을 표현하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 다양한 룰 표현과 성능 향상을 위한 컴파일러 기반의 룰 엔진을 제안한다. 제안한 룰 엔진은 룰의 컨디션과 액션 부분을 표현하기 위해 자바 프로그래밍 언어를 사용한다. 따라서 복잡한 비즈니스 룰을 쉽게 표현할 수 있으며 실행 시에 동적으로 룰의 컨디션과 액션 객체를 생성해서 실행시킬 수 있다. 성능 면에서도 제안한 룰 엔진은 스크립트 기반 룰 엔진보다 우수하다. 성능 실험에 의하면 컴파일러 기반의 룰 엔진 성능은 스크립트 기반 룰 엔진인 JSR-94 보다 2.5배의 높은 성능을 보이고 있다.
This paper presents a hybrid data mining mechanism to extract expert knowledge from historical data and extend expert systems' reasoning capabilities by using fuzzy neural network (FNN)-based learning & rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is based on association rule extraction mechanism, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Most of traditional data mining mechanisms are depended ()n association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining systems has not the learning ability. Therefore, there is a problem to extend the knowledge base adaptively. In addition, sequential patterns of association rules can`t represent the complicate fuzzy logic in real-world. To resolve these problems, we suggest the hybrid data mining mechanism based on association rule-based data mining, FNN learning and fuzzy rule extraction algorithm. Our hybrid data mining mechanism is consisted of four phases. First, we use general association rule mining mechanism to develop an initial rule base. Then, in the second phase, we adopt the FNN learning algorithm to extract the hidden relationships or patterns embedded in the historical data. Third, after the learning of FNN, the fuzzy rule extraction algorithm will be used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we will combine the association rules (initial rule base) and fuzzy rules. Implementation results show that the hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based knowledge extraction and FNN-based knowledge extension.
고 김영정 교수는 존재 예화 규칙이 다도 논법의 구조를 가진다는 것을 통해 그 규칙을 직관적으로 설명하고자 했다. 그리고 그의 그런 설명은 존재 예화 규칙에 사용되는 전제에 자유 변항이 나타난다는 주장과 그런 자유 변항이 나타나는 식이 보편 명제라는 주장에 의거했다. 본 논문에서 필자는 우선 그와 같은 독특한 자유 변항 개념에 호소하는 것이 여러 어려운 문제들을 낳는다는 것을 보인다. 그리고 그런 개념에 호소하지 않고서도 존재 예화 규칙이 다도 논법의 구조를 가진다는 통찰을 구체화할 수 있다는 것을 보여 주기위해서, 보다 기본적인 규칙인 보편 조건문화 규칙(Universalized Conditionalization Rule)을 도입한다. 그리고 필자는 우리가 그 보편 조건문화 규칙을 사용해 존재 예화 규칙이나 보편 일반화 규칙을 직관적으로 설명할 수 있다는 것을 보인다. 그리고 그런 과정에서 존재 예화 규칙이 다도 논법의 구조를 가진다는 김영정 교수의 통찰도 적절한 자리를 부여받게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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