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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제22권 제6호
발행연도
1995.6
수록면
868 - 879 (12page)

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본 논문에서는 지능적인 퍼지 시스템의 설계를 위한 조직적인 방법을 제시한다. Cao의 퍼지 시스템에서 퍼지 관계 행렬은 주요한 역할을 하지만 시스템이 복잡한 경우 최적의 퍼지 관계 행렬을 전문가로부터 유추하는 것은 불가능하다. 게다가 퍼지 소속 함수의 변화는 퍼지 시스템의 성능을 크게 변화시킨다. 따라서 우리는 최적의 퍼지 관계 행렬과 퍼지 소속 함수를 자동적으로 유도하기 위해서 역전파 학습 알고리즘을 접목시킨 Improved Neural-Fuzzy Reasoning Model(INFRM)을 제안한다. 또한 제안된 방법을 DC series 모터, 2차원 비선형 문제 그리고 다입력 다출력 플랜트에 적용하여 INFRM의 유용성과 성능을 분석한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. Cao의 퍼지 추론 모델

3. 자율적인 학습에 의한 매개변수의 최적화

4. 실험 방법 및 결과

5. 결론

참고문헌

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