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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박건준 (원광대학교) 이동윤 (중부대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제11권 제4호
발행연도
2011.4
수록면
74 - 82 (9page)

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비선형 공정을 퍼지 모델링 하는 것은 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하는 것이 필요하다. 이를 위해, 퍼지 모델은 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 및 파라미터를 통정함으로서 표현된다. 퍼지 규칙의 전반부에서 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘이 퍼지 모델의 동정을 위해 사용되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 퍼지 규칙의 후반부 동정에서 퍼지 추론은 간략 및 선형 추론과 같은 두 가지 형태를 수행한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준 최소자승법에 의해 수행된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
#소속 함수 #삼각형 #범종형 #사다리꼴형 #표준 최소자승법 #Membership Function #Triangular #Gaussian-Like #Trapezoid-Type #Standard Least Square Method

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 퍼지 모델의 동정
Ⅲ. 퍼지모델의 성능분석
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

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R. M. Tong / 1978 / Synthesis of fuzzy models for industrial processes / Int. J. Gen. Syst 4:143~162 google schola W.Pedrycz / 1984 / An identification algorithm in fuzzy relational system / Fuzzy Sets Syst 13:153~167 google schola W.Pedrycz / 1983 / Numerical and application aspects of fuzzy relational equations / Fuzzy Sets Syst 11:1~18 google schola E. Czogola / 1981 / On identification in fuzzy systems and its applications in control problems / Fuzzy Sets Syst 6:73~83 google schola C.W.Xu / 1989 / Fuzzy system identification / IEEE Proceeding 126(4):146~150 google schola

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