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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김욱동 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제59권 제5호
발행연도
2010.5
수록면
981 - 989 (9page)

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In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.
#Fuzzy C-Means Clustering(FCM) #Least Squares Estimator(LSE) #Weighted Least Square Etimator(WLSE) #Fuzzy Inference System

목차

Abstract
1. 서론
2. FCM기반 퍼지추론 시스템의 구조
3. FCM기반 퍼지추론 시스템의 학습 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
감사의 글
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