기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
러프집합을 이용한 퍼지 규칙의 효율적인 감축
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • 러프집합을 이용한 퍼지 규칙의 효율적인 감축
저자명
노은영,정환묵,Roh. Eun-Young,Chung. Hwan-Mook
간행물명
퍼지 및 지능시스템학회 논문지
권/호정보
2007년|17권 7호|pp.881-886 (6 pages)
발행정보
한국지능시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 퍼지규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 러프집합을 적용하여 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 규칙의 개수는 감소되었으며 추론 결과가 감축하기 이전과 일치하고 규칙간의 중복성이 제거되는 것을 확인하였다.

기타언어초록

Fuzzy inference has the advantage which can process the ambiguous knowledge. However the associated attributes of fuzzy rules are difficult to determine useful and important rules because the redundant attribute of rules is more than enough. In this paper, we propose a method to minimize the number of rules and preserve the accuracy of inference results by using fuzzy relative cardinality after removing unnecessary attributes from rough set. From the experimental results, we can see the fact that the proposed method provides better results (e.g the number of rules) than those of general rough set with the redundant attributes.