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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제12호
발행연도
1998.12
수록면
1,814 - 1,824 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1998

학습과 진화의 라마키안 상호 적응에 의한 최적 COG 비퍼지화기 설계
김대진 ,  이한별 정보과학회논문지(B) 1998.12 학술저널
라마키안 상호 적응에 의한 최적 COG 비퍼지화기 설계
김대진 ,  이한별 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 1998.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이 FLC의 근사화 능력과 제어 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 것을 전제로 하고 있다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중심, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로 최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific) COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계 방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 제안한 COG 비퍼지화기

3. 설계 파라메터의 결정

4. 실험 결과 및 분석

5. 결론

참고문헌

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