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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.6 No.2
발행연도
2006.6
수록면
138 - 143 (6page)

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In this paper, we have presented a Sequential Agglomerative Hierarchical Nested (SAHN) algorithm-based data clustering method in fuzzy inference system to achieve optimal performance of fuzzy model. SAHN-based algorithm is used to give possible range of number of clusters with cluster centers for the system identification. The axes of membership functions of this fuzzy model are optimized by using cluster centers obtained from clustering method and the consequence parameters of the fuzzy model are identified by standard least square method. Finally, in this paper, we have observed our model's output performance using the Box and Jenkins's gas furnace data and Sugeno's non-linear process data.
#SAHN based algorithm #Fuzzy inference system #Membership #Standard least square method

목차

Abstract
1. Introduction
2. Optimization of Fuzzy Inference System
3. Indentification of the Fuzzy Model
4. Simulation Results
5. Discussion and concluding remarks
References

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