Test and evaluation of weapon system is an important task to evaluate the performance of overseas weapon system purchasing project. Especially, quantitative evaluation of performances is hardly completed in defense projects where multiple criteria are conflicted each other. In order to solve this problem, we apply Axiomatic Design (AD) and Inner Dependence AHP method. First, finite functional requirements (FRs) are categorized in hierarchy structure by selecting proper design parameters (DPs) to implement their corresponding FRs. If there are no ways to select DPs when design is coupled between FRs and DPs, then inner dependence is allowed to overcome the strict rule of independence in AHP. Second, the weights of DPs are calculated by applying both Inner Dependence AHP method for coupled design and normal AHP method for uncoupled or decoupled design. Finally, information axiom of AD is applied to the proposed weapon systems by calculating information contents for all parameters. Weapon system with minimum sum of information contents is considered as the best solution. The proposed method in this study should be used in multiple criteria decision making problems involving various conflicting criteria.
An approximate representation of discrete functions {f$_{i,j}\mid$|i, j=-1, 0, 1, …, N+1}in two variables by a fuzzy system is described. We use the cubic B-splines as fuzzy sets for the input fuzzification and spike functions as the output fuzzy sets. The ordinal number of f$_{i,j}$ in the sorted list is taken to be the out put fuzzy set number in the (i, j) th entry of the fuzzy rule table. We show that the fuzzy system is an exact representation of the cubic spline function s(x, y)=$\sum_{N+1}^{{i,j}=-1}f_{i,j}B_i(x)B_j(y)$ and that the approximation error S(x, y)-f(x, y) is surprisingly O($h^2$) when f(x, y) is three times continuously differentiable. We prove that when f(x, y) is a gray scale image, then the fuzzy system is a smoothed representation of the image and the original image can be recovered exactly from its fuzzy system representation when it is a digitized image.e.
Trans-fatty acids (TFAs) are defined as the sum of all unsaturated fatty acids that contain one or more non-conjugated double bonds in a trans configuration. Dietary trans- fatty acids originate from commercially hydrogenated oils and from dairy and meat fats. From the perspective of the food industry, partially hydrogenated vegetable oils are attractive because of their long shelf life, stability during deep-frying, and semisolidity, which can be customized to enhance the palatability of baked goods and fried foods. Although no definite differences have been documented so far between the metabolic and health effects of industrial and ruminant TFAs, the intake of industrially produced TFA has declined, and in Europe, the majority of TFAs are of ruminant origin. Due to the scientific evidence associating TFA intake with increased risk of coronary heart disease (CDH), the Korea Food and Drug Administration (KFDA) issued a final rule that requires the amount of trans fat present in foods to be declared on the nutrition label, by December 1, 2007. In addition, many food manufacturers who use partially hydrogenated oils in their products have developed, or are considering ways, to reduce or eliminate trans-fatty acids from certain food products.
입력 디코더(decoder)가 달린 AND-EXOR형 PLA(programmable logic array)의 간단한 문제는 다치(Multiple-Value)입력 2치 출력 함수를 표현하는 ESOP(배타적 논리화를 이용한 적화형 논리식)의 간단한 문제에 대응한다. 본 논문에서는 5종류 적항의 변형 규칙(rule)을 이용한 ESOP의 간단한 알고리듬을 제안한다. 본 알고리듬에 의해 많은 산술회로의 데이타에 대해서 간단화를 행하였다. 그 결과, 1비트 입력디코더 및 2비트 입력디코더가 달린 PLA의 어느쪽에도 같은 예로써, AND-OR형 PLA 보다 AND-EXOR형 PLA의 쪽이 적은 적항수로 실현될 수 있었다.
In this paper, we propose a multi-layer associative neural network structure suitable for hardware implementaion with the function of performance refinement and improved robutst capability. Unlike other methods which reduce network complexity by putting restrictions on synaptic weithts, we are imposing a requirement of hidden layer neurons for the function. The proposed network has synaptic weights obtainted by Hebbian rule between adjacent layer's memory patterns such as Kosko's BAM. This network can be extended to arbitary multi-layer network trainable with Genetic algorithm for getting hidden layer memory patterns starting with initial random binary patterns. Learning is done to minimize newly defined network error. The newly defined error is composed of the errors at input, hidden, and output layers. After learning, we have bidirectional recall process for performance improvement of the network with one-shot recall. Experimental results carried out on pattern recognition problems demonstrate its performace according to the parameter which represets relative significance of the hidden layer error over the sum of input and output layer errors, show that the proposed model has much better performance than that of Kosko's bidirectional associative memory (BAM), and show the performance increment due to the bidirectionality in recall process.
This paper suggests a fuzzy expert system for fault diagnosis of rotating machinery, based on modulated databases. In the proposed system, alarm and trip levels are set based on ISO, considering operating condition, machinery type and maintenance history. Input signals for diagnosis, such as sub-and super-harmonic components of vibration and mean value, are normalized from 0 to 1 under the threshold level and otherwise equal to one so that chronic faults slightly below the threshold level can be monitored. The database for diagnosis consists of two modules: the well-known Sohre's chart module and if-then type rules. The Sohre's chart is utilized for the most common problems of high-speed turbomachinery, while the rule-based module, which was collected from many papers and reports, is for diagnosing peculiar faults according to the type of machinery. To infer the results from two modules, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. Using a simulator constructed in laboratory, experimental verification was performed for the cases of unbalance and resonance which were intended. The experimental results show that the proposed fuzzy expert system has feasibility in practical diagnosis of rotating machinery.
This research is carried out to investigate the Condominium Management System of the states of California and Hawaii, and to examine the similarities and the differences between the Korean Apartment Management System and the American Condominium Management System. The research indicates: first, in Korea the management of apartment units is the Commission of the Representatives of the Occupants, while in America the management of condominiums is the Association of Apartment Owners, an organization of condominium owners in America. Second, it is required that apartment developers should submit such a document as the Public Report in America, which explains various matters concerning legal rights on condominium buildings and the outline of the buildings, to the authorities concerned in Korea. It can help the authorities to accumulate management techniques of the apartment complex, which could efficiently be used in practicing and planning city housing policies. Third, each apartment's management company in Korea is bound to make long term plans for maintenance based on the Housing Law. It is, however, difficult to reserve an adequate amount of money for the reserve fund, because its use is decided according to the maintenance rule which has a criterion different from each and every apartment management. Concludingly, an amendment of the Housing Law in Korea is required, in order to reserve at least 50 percent of the estimated sum of maintenance expense in future like Hawaii State in America.
This paper suggests a fuzzy expert system for fault diagnosis of rotating machinery, based on modulated databases. In the proposed system, alarm and trip levels are set based on ISO, considering operating condition, machinery type and maintenance history. Input signals for diagnosis, such as sub- and super-harmonic components of vibration and mean value, are normalized from 0 to 1 under the threshold level and otherwise equal to one so that chronic faults slightly below the threshold level can be monitored. The database for diagnosis consists of two modules: the well-known Sohre's chart module and if-then type rules. The Sohre's chart is utilized for the most common problems of high-speed turbomachinery, while the rule-based module, which was collected from many papers and reports, is for diagnosing peculiar faults according to the type of machinery. To infer the results from two modules, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. Using a simulator constructed in laboratory, experimental verification was performed for the cases of resonance and housing looseness which were intended. The experimental results show that the proposed fuzzy expert system has feasibility in practical diagnosis of rotating machinery.
Given the yield shear of a single-story inelastic structure with simple eccentricity, the problem of strength distribution among the resisting elements is investigated, with respect to minimize its torsional response during a ground motion. Making the hypothesis that the peak accelerations, of both modes of vibration, are determined from the inelastic acceleration spectrum, and assuming further that a peak response quantity is obtained by an appropriate combination rule (square root of sum of squares-SRSS or complete quadratic combination-CQC), the first aim of this study is to present an interaction relationship between the yield shear and the maximum torque that may be developed in such systems. It is shown that this torque may be developed, with equal probability, in both directions (clockwise and anticlockwise), but as it is not concurrent with the yield shear, a rational design should be based on a combination of the yield shear with a fraction of the peak torque. The second aim is to examine the response of such model structures under characteristic ground motions. These models provide a rather small peak rotation and code provisions that are based on such principles (NBCC-1995, UBC-1994, EAK-2000, NZS-1992) are superiors to EC8 (1993) and to systems with a stiffness proportional strength distribution.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.210-216
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2006
In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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