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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김인재 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
222 - 225 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

Interval Type-2 퍼지 집합 기반의 pRBFNN 설계
김인재 ,  오성권 ,  김현기 대한전기학회 학술대회 논문집 2009.07 학술대회자료
Interval Type-2 퍼지 집합 기반의 FCM 설계
김인재 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2009.04 학술대회자료

2008

Type-2 퍼지집합 기반의 퍼지 C-Means 클러스터링의 설계
김인재 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전ㆍ후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 전ㆍ후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. Type-2 TSK 퍼지 논리 시스템 에서는 전반부에 Type-2 형태의 FOU(Footprint Of Uncertainty)를 형성 할 수 있지만, 후반부에는 Type-2 형태를 형성하기 위해 0과 1사이의 Interval function 형태를 취한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터와 Mackey 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.
#Type-1 Fuzzy Logic System #Interval Type-2 Fuzzy Logic System #Uncertainty #FCM(Fuzzy C_Means) clustering #PSO(Particle Swarm Optimization)

목차

요약
1. 서론
2. Type-2 퍼지 논리 시스템
3. Interval Type-2 퍼지 논리 시스템
4. FCM (Fuzzy C-Means) clustering Method
5. 입자 군집 최적화 (Particle Swarm Optimization) 알고리즘
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
참고문헌

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