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학술저널
저자정보
박진현 (진주산업대학교) 배경열 (진주산업대학교) 최영규 (부산대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제13권 제3호
발행연도
2009.3
수록면
505 - 513 (9page)

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Z. cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 대부분의 퍼지시스템의 경우, MIMO 시스템에 적용시 퍼지추론규칙을 도출해 내기 힘들고 많은 규칙의 수가 요구되는 단점을 갖는다. 그러므로 본 연구에 의하여 과거에 Z. Cao’s의 퍼지추론 방법을 MIMO 시스템으로 확장된 MIMO 퍼지추론방식이 제안되었다. 그러나 정밀한 추론을 위하여 relation matrix는 휴리스틱(heuristic)한 방법이나 시행착오법을 사용하여 구하였고, 이는 많은 시간과 노력이 필요하다.
본 연구에서는 이러한 relation matrix를 구하기 위하여 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성은의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기능을 갖는 MIMO 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 2축 로봇의 역기구학 문제를 푸는데 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 학습기능을 갖는 MIMO 퍼지 추론
Ⅲ. MIMO 시스템에 대한 Mamdani 퍼지 추론법과 제안된 퍼지추론법과의 성능 비교
Ⅳ. 결론
참고문헌

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