In this Paper, we Propose model-based tuning rules of the PID controller incorporating with genetic algorithms. Three sets of optimal PID parameters for step set-point tracking are obtained based on the first-order time delay model of plants and a genetic algorithm which minimizes performance indices(IAE, ISE and ITAE). Then tuning rules are obtained using the tuned parameter sets, potential rule models and a genetic algorithm. Simulation is carried out to verify the effectiveness of the proposed rules.
Intrusion detection is very important for network situation awareness. While a few methods have been proposed to detect network intrusion, they cannot directly and effectively utilize semi-quantitative information consisting of expert knowledge and quantitative data. Hence, this paper proposes a new detection model based on a directed acyclic graph (DAG) and a belief rule base (BRB). In the proposed model, called DAG-BRB, the DAG is employed to construct a multi-layered BRB model that can avoid explosion of combinations of rule number because of a large number of types of intrusion. To obtain the optimal parameters of the DAG-BRB model, an improved constraint covariance matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) is developed that can effectively solve the constraint problem in the BRB. A case study was used to test the efficiency of the proposed DAG-BRB. The results showed that compared with other detection models, the DAG-BRB model has a higher detection rate and can be used in real networks.
A rule weight -based fuzzy classification model is proposed to analyze the patterns of admission-discharge of patients as a previous research for differential diagnosis of dyspnea. The proposed model is automatically generated from a labeled data set, supervised learning strategy, using three procedure methodology: i) select fuzzy partition regions from spatial distribution of data; ii) generate fuzzy membership functions from the selected partition regions; and iii) extract a set of candidate rules and resolve a conflict problem among the candidate rules. The effectiveness of the proposed fuzzy classification model was demonstrated by comparing the experimental results for the dyspnea patients' data set with 11 features selected from 55 features by clinicians with those obtained using the conventional classification methods, such as standard fuzzy classifier without rule weights, C4.5, QDA, kNN, and SVMs.
본 논문에서는 규칙 기반의 4성부 합창 음악 생성 과정에 화성 진행 학습 모델을 적용해 보고자 한다. 제안하는 시스템은 32음의 멜로디를 입력으로 받아 다른 세 성부를 화성학의 규칙에 맞게 완성시켜 주며, 그 과정에서 사용하는 화성 진행을 CRBM 모델을 이용하여 예측한다. 학습 데이터는 화성학 교육 자료집에서 다수 발췌하였으며, 화성 진행을 조성에 독립적으로 추출하여 주어진 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다. 학습 모델을 적용한 결과물이 기존의 규칙 기반 4성부 합창 음악에 비해 보다 자연스러운 진행을 보임이 확인되었다.
원전 감시, 공정 제어, 주식 시장 관리 및 통신 데이터 관리 등은 시간 개념을 갖는 데이터의 관리와 효율적인 데이터 처리를 위한 능동적 규칙 처리 기능을 동시에 필요로 한다. 그 동안 능동 데이터베이스 시스템에 시간 개념 지원을 확장하려는 연구소들은 다소 있었지만 시간지원 데이터베이스를 바탕으로 한 능동 데이터베이스에 관한 연구는 아직 많지 않다. 더욱이 실제 응용분야에 적용시키려는 노력은 찾아보기 어렵다. 이 논문은 이원시간지원 데이터베이스에 바탕을 둔 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템에서의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하였다. 아울러 제시된 규칙모델에 의한 규칙언어와 실행의미를 설명하고 원전 감시 시스템에 대한 적용 예를 보여주었다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 음성인식한 결과에 포함된 오류를 교정하는 규칙기반 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 처리시간이나 메모리에 제약을 받는 모바일 환경을 고려하여 다음과 같이 구성된다. 오류 교정 속도를 최소화하기 위해서, 음절 해체 및 조합 과정이나 형태소 분석 등의 처리를 줄이고, 최장일치 규칙 선택기준을 바탕으로 오류 발생 추정 지점에서 교정 후보도 하나만 생성한다. 제안하는 방법은 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 어절사전이나 형태소분석기를 사용하지 않고, 규칙도 유형별로 따로 구분하지 않고 통합하여 저장한다. 제안하는 방법은 모델의 수정 및 유지보수가 용이하도록, 오류교정규칙을 학습말뭉치에서 자동으로 추출하여 구축한다. 실험결과 제안하는 방법은 음성인식 결과에 대하여 정확률을 5.27% 정도 재현율을 5.60% 정도 개선하였다.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
The model based method for energy saving of the separately excited DC motor drive system is proposed in the paper. The accurate power loss model is necessary for this method. Therefore, the adaptive tabu search algorithm is applied to identify the parameters in the power loss model. The field current values for minimum power losses at any load torques and speeds are calculated by the proposed method. The rule based controller is used to control the field current and speed of the motor. The experimental results confirm that the model based method can successfully provide the energy saving for separately excited DC motor drive. The maximum value of the energy saving is 48.61% compared with the conventional drive method.
Wheels of UGV can be used to get the information about the ground. However, wheels of UGV with actively articulated suspension cannot be used as the roles because the each wheel does not remain in contact with the ground. Therefore, in this study, we proposed the indexes and models to estimate the contact wheels. First, we formulated the dynamic equations about the actively articulated suspensions and wheels. Then estimation index $I_{WTC}$ and $I_{ATC}$ were developed from the equations, and analyzed the strengths and weaknesses of each index. As the results, we developed the fuzzy rule-based estimation model additionally derived from our observations. $I_{WTC}$ model and $I_{ATC}$ model could eliminate the noise of about 60% in comparison with the result without the estimation model. Fuzzy model also could reduce the noise of about 83%. In addition, fuzzy rule-based estimation model had high sensitivity and precision as well as robustness.
연관규칙 탐사는 지지도와 신뢰도를 바탕으로 연관성 있는 강한 항목들을 탐사한다. 탐사된 연관규칙은 장바구니 분석 등과 같이 전자 상거래 및 대형 소매점 등의 판매 패턴에 대한 분석에 유용하게 적용될 수 있다. 이와 같은 연관규칙 탐사는 대규모로 축적되어 트랜잭션 데이터를 대상으로 하는 기법으로서 대규모 데이터에 대한 반복적 스캔연산을 수반한다. 그러므로 매우 높은 연산 부하를 안고 있으며 이로 인해 동적 환경에서 실시간 제한사항을 탐사에 대한 시도를 하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 연관규칙 탐사의 비 실시간적 제한사항을 위하여 트리거와 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제안하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 기법을 이용한 능동적 후보항목 관리 모델을 제한하였다. 아울러 제안 모델을 구현하기 위해 점진적 갱신 연산의 구현 모델을 제시하고 이의 구현 및 실험을 통해 성능 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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