This paper presents a performance improvement of distributed fuzzy control system by changing the triangular membership function widths according to the input variables. The control region consists of 4 parts according to the sign of error and change of error terms. Each control part is operated by the suitable nonuniform triangular membership function. Through the simulation for the boiler-turbin model of a fossil power plant using decentralized contol, it is verified this proposal
본 연구는 다기준의사결정문제인 건설 프로젝트의 공법선정문제에 있어서 퍼지계층분석법 및 그 결과 생성되는 각 공법별 퍼지 점수의 상대평가를 위해 퍼지 선호도 함수를 적용하여 상대평가를 하고자 하였다. 지금까지의 건설 공법 선정에 대한 퍼지계층분석법에 대한 연구는 대부분 최종적인 공법선정을 위해서 각 공법별로 도출된 퍼지 점수의 순위결정기법으로 절대평가를 수행하였다. 그러나 이러한 기법은 비교 대상공법에 대한 일관적인 순위결과를 산출해 내지 못하므로 결과적으로 공법선정과정의 전반적인 타당성을 저해하는 문제점을 지니고 있었다. 따라서 본 연구에서는 건설 분야의 MCDM(Multiple Criteria Decision Making)에 관한 기존의 연구들을 바탕으로 순위 결정기법에 R.P.R(Relative Preference Ratio)기법을 도입하여 각 공법에 대한 퍼지 점수를 상대 평가함으로써 체계적이고 효율적인 건설 공법선정기법을 제시하였고, 이를 창호공법의 선정문제에 적용하여 그 타당성을 살펴보았다.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.562-567
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1998
This paper examined the relations among the multidimensional linear interpolation(MDI) and fuzzy reasoning , and neural networks, and showed that an showed that an MDI is a special form of Tsukamoto's fuzzy reasoning and regularization networks in the perspective of fuzzy reasoning and neural networks, respectively. For this purposes, we proposed a special Tsukamoto's membership (STM) systemand triangular basis function (TBF) networks, Also we verified the condition when our proposed TBF becomes a well-known radial basis function (RBF).
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.144-149
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2006
This paper describes a novel automated analysis system for bellows of piping system. An automatic finite element (FE) mesh generation technique, which is based on the fuzzy theory and computational geometry technique, is incorporated into the system, together with one of commercial FE analysis codes and one of commercial solid modelers. In this system, a geometric model, i.e. an analysis model, is first defined using a commercial solid modelers for 3-D shell structures. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well controlled by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay triangulation technique is introduced as a basic tool for element generation. The triangular elements are converted to quadrilateral elements. Practical performances of the present system are demonstrated through several analysis for bellows of piping system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.58-63
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2006
This paper describes a novel automated analysis system for bellows of piping system. An automatic finite element (FE) mesh generation technique, which is based on the fuzzy theory and computational geometry technique, is incorporated into the system, together with one of commercial FE analysis codes and one of commercial solid modelers. In this system, a geometric model, i.e. an analysis model, is first defined using a commercial solid modelers for 3-D shell structures. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well controlled by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay triangulation technique is introduced as a basic tool for element generation. The triangular elements are converted to quadrilateral elements. Practical performances of the present system are demonstrated through several analysis for bellows of piping system.
In this paper first, we find a canonical symmetrical trapezoidal(triangular) for the solution of the fuzzy linear system $A\tilde{x}=\tilde{b}$, where the elements in A and $\tilde{b}$ are crisp and arbitrary fuzzy numbers, respectively. Then, a model for fuzzy linear programming problem with fuzzy variables (FLPFV), in which, the right hand side of constraints are arbitrary numbers, and coefficients of the objective function and constraint matrix are regarded as crisp numbers, is discussed. A numerical procedure for calculating a canonical symmetrical trapezoidal representation for the solution of fuzzy linear system and the optimal solution of FLPFV, (if there exist) is proposed. Several examples illustrate these ideas.
In this paper, a new design methodology named FNNN(Fuzzy Polynomial Neural Network) algorithm is proposed to identify the structure and parameters of fuzzy model using PNN(Polynomial Neural Network) structure and a fuzzy inference method. The PNN is the extended structure of the GMDH(Group Method of Data Handling), and uses several types of polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic besides the biquadratic polynomial used in the GMDH. The premise of fuzzy inference rules defines by triangular and gaussian type membership function. The fuzzy inference method uses simplified and regression polynomial inference method which is based on the consequence of fuzzy rule expressed with a polynomial such as linear, quadratic and modified quadratic equation are used. Each node of the FPNN is defined as fuzzy rules and its structure is a kind of neuro-fuzzy architecture Several numerical example are used to evaluate the performance of out proposed model. Also we used the training data and testing data set to obtain a balance between the approximation and generalization of proposed model.
최근에 카오스 이론을 사회과학의 한 분야의 사랑 모델에 적용하고자 하는 노력을 지속하고 있다. 로미오와 줄리엣으로 표현하는 미분 방정식에서 카오스 거동을 만들기 위해서 외력을 인가한다. 그러나 이 외력은 사람의 감정을 정확하게 표현하지 못하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여, 로미오와 줄리엣의 사랑모델에서 외력을 사람의 말이나 행동에 가장 유사한 형태로 제공하기 위해 퍼지 소속 함수를 도입하고 이를 삼각 퍼지 소속 함수를 제시하였다. 또한 제시된 퍼지 소속 함수를 가진 로미오와 줄리엣의 사랑모델에서 카오스 거동을 확인하기 위하여, 시계열과 위상공간을 이용하였으며 이를 통하여 카오스 거동의 존재를 확인한다.
The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based Radial Basis Function neural networks (FCM-RBFNN) and the optimization of the network is carried out by means of Particle Swarm Optimization(PSO). FCM-RBFNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM - RBFNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Weighted Least Square Estimator(WLSE) are used to estimates the coefficients of polynomial. Since the performance of FCM-RBFNN is affected by some parameters of FCM-RBFNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the PSO is exploited to carry out the structural as well as parametric optimization of FCM-RBFNN. Moreover The proposed model is demonstrated with the use of numerical example and gas furnace data set.
The study concerns a design procedure of rule-based systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient from of "IF..., THEN..." statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The method for rule-based fuzzy modeling concerns the from of the conclusion part of the the rules that can be constant. Both triangular and Gaussian-like membership function are studied. The optimization hinges on an autotuning algorithm that covers as a modified constrained optimization method known as a complex method. The study introduces a weighted performance index (objective function) that helps achieve a sound balance between the quality of results produced for the training and testing set. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance. The study is illustrated with the aid of two representative numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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