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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제22권 제5호
발행연도
1995.5
수록면
766 - 775 (10page)

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Cao의 퍼지 추론은 언어적인 용어의 이해와 언어적인 용어간의 관계 정도를 이용한 퍼지 관계 행렬을 사용함으로써 Zadeh의 퍼지 추론에서 문제점으로 제기된 퍼지 함축 연산자의 선택 문제를 해결하였으며, Zadeh의 퍼지 추론보다 우수한 성능을 보임이 입증되었다. 그러나 Cao의 퍼지 추론 역시 퍼지 관계 행렬이 전문가의 선험적인 지식에 의해 결정되며, 시스템이 복잡할수록 전문가로 부터 최적의 퍼지 관계 행렬을 얻을 수 없다는 문제점을 안고 있다. 더 나아가 전문가에 의해 결정되는 퍼지 소속 함수 역시 시스템의 성능을 크게 좌우한다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 관계 행렬과 조건부와 결론부의 소속 함수를 조정한다. 또한 Cao의 퍼지 추론을 전방향 신경망의 구조로 표현하여 오차 표면을 따라 기울기 강하를 수행하는 기울기 강하 유전 연산자를 수행함으로써 유전자 알고리즘에 지역적 미세 조정을 위한 메카니즘을 제공한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 DC series motor에 적용해 본다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. Cao의 퍼지 추론

3. 유전자 알고리즘

4. 유전자 알고리즘을 이용한 NFRM의 최적화

5. 실험 방법 및 결과

6. 결론 및 향후 연구 과제

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