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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.5 No.3
발행연도
2005.9
수록면
253 - 258 (6page)

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In this study, we introduce a new category of fuzzy inference systems based on information granulation to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. Informal speaking, information granules are viewed as linked collections of objects (data, in particular) drawn together by the criteria of proximity, similarity, or functionality. To identify the structure of fuzzy rules we use genetic algorithms (GAs). Granulation of information with the aid of Hard C-Means (HCM) clustering algorithm help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms and the least square method (LSM). The proposed model is contrasted with the performance of the conventional fuzzy models in the literature.
#fuzzy inference systems #information granulation #genetic algorithms #Hard C-Means clustering #optimization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Information Granulation(IG)
3. IG-based Fuzzy Inference Systems
4. Optimization of IG-based FIS
5. Experimental Studies
6. Concluding Remarks
References

참고문헌 (20)

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[학술지(정기간행물)] - / 1978. / Synthesis of fuzzy models for industrial processes 4 : 143 ~ 162 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1984. / An identification algorithm in fuzzy relational system 13 : 153 ~ 167 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1983. / Numerical and application aspects of fuzzy relational equations 11 : 1 ~ 18 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1981. / On identification in fuzzy systems and its applications in control problems 6 : 73 ~ 83 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1987. / Fuzzy model identification self-learning for dynamic system IEEE Trans. on Syst. Man smc-17 : 683 ~ 689 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-015035415