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Park, Keon-Jun (Dept. of Information and Communication Engineering, Wonkwang University) Huang, Wei (School of Computer and Communication engineering, Tianjin University of Technology) Yu, C. (Dept. of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University) Kim, Yong K. (Dept. of Information and Communication Engineering, Wonkwang University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제2권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
12 - 17 (6page)

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This paper introduces the fuzzy scatter partition-based fuzzy inference system to construct the model for nonlinear process to analyze nonlinear characteristics. The fuzzy rules of fuzzy inference systems are generated by partitioning the input space in the scatter form using Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is represented in the form of polynomial functions and the parameters of the consequence part are estimated by least square errors. The proposed model is evaluated with the performance using the data widely used in nonlinear process. Finally, this paper shows that the proposed model has the good result for high-dimension nonlinear process.

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