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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
염찬욱 곽근창 (조선대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제70P권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
102 - 107 (6page)
DOI
10.5370/KIEEP.2021.70.2.102

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

구간기반 점증적인 입자 모델을 이용한 익형 자체 소음 예측
염찬욱 ,  곽근창 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료
구간기반 점증적 입자 모델에 근거한 정수장 응집제 예측과 성능 평가
염찬욱 ,  곽근창 전기학회논문지 P 2021.06 학술저널

2020

구간 기반 퍼지 클러스터링을 이용한 점증적인 입자 모델의 예측성능 평가방법
염찬욱 ,  곽근창 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we design an interval-based incremental granular model(IGM) and compare and analyze the prediction performance according to the method of generating information granule in the output space. It is a structure that combines an incremental granular model with a linear regression(LR) model and a granular model(GM). The existing granular model uses the context-based fuzzy C-means(CFCM) clustering method, but in this paper, an interval-based granular model using the interval-based fuzzy C-means(IFCM) clustering method is used. Granular models are designed by information granules generated in the input and output spaces. The information granules generated in the input space are directly induced by the interval generated in the output space. In general, when creating an interval in the output space, a method of dividing the interval evenly and not overlapping is used. In this paper, in addition to the general segmentation method, we compare and analyze prediction performance by adding a method of flexibly and non-overlapping segments based on a probability distribution, and a method of equally dividing segments at regular intervals. Fuzzy-related prediction models are generally evaluated by RMSE and MAPE. However, in the case of an interval-based particle model, the final output is not a numerical value, but a fuzzy number value in the form of an interval, which is not suitable for evaluating the granular model. In order to evaluate the prediction performance of the interval-based incremental granular model, the performance index method using the coverage and specificity of the interval, which is the result of the granular model, is used. In order to confirm the validity of the granular model, an experiment was conducted using predicted data for the injection of a coagulant at a water purification plant.
#Incremental granular model #Interval-based fuzzy C-means clustering #Coverage #Specificity #Performance evaluation #Coagulant injection

목차

Abstract
1. 서론
2. 구간기반 퍼지 클러스터링(IFCM) 방법
3. 구간기반 점증적인 입자 모델(interval-basead IGM) 설계
4. 입자 모델에 적합한 성능 평가 방법
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Wang, L. A New Look at Type-2 Fuzzy Sets and Type-2 Fuzzy Logic Systems. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 25, 693- 706, 2016. google schola Hidalgo, J.I.; Massanet, S.; Mir, A.; Ruiz-Aguilera, D. On the Choice of the Pair Conjunction-Implication into the Fuzzy Morphological Edge Detector. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 23, 872-884, 2014. google schola Lee, C.-S.; Wang, M.-H.; Lan, S.-T. Adaptive Personalized Diet Linguistic Recommendation Mechanism Based on Type-2 Fuzzy Sets and Genetic Fuzzy Markup Language. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 23, 1777-1802, 2015. google schola Jang, J.-S.R. ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 23, 665-685, 1993. google schola Pedryez, W.; Vasilakos, A. Linguistic models and linguistic modeling. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 29, 745-757, 1999. google schola

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