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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제18권 제1호
발행연도
2008.4
수록면
321 - 324 (4page)

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Type-2 퍼지 집합은 Type-l 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다.
본 논문에서는 Type-l TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.
#Type-2 Fuzzy Logic Systems #Fuzzy Logic Systems #Type-2 TSK Fuzzy Logic Systems #TSK Fuzzy Logic Systems #Fuzzy Modeling

목차

Abstract
1. 서론
2. TSK Fuzzy Logic System
3. 오류역전파방법(Back-propagation method)을 사용한 파라미터 학습
4. 시뮬레이션
5. 결론 및 향후과제
감사의 글
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