[論文レビュー] A Study of an Modeling Method of T-S fuzzy System Based on Moving Fuzzy Reasoning and Its Application

Son-Il Kwak, Gang Choe+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 8, 2015

Fuzzy Logic and Control Systems参考文献 34被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、移動速度推論を用いた新しいT-Sファジィモデリング手法を提案し、ファジィ同定の有効性を向上させることを目的としている。従来の一致度に基づくものとは異なり、s型、z型、台形型の所属関数の遷移を移動速度を用いて再定義することで、降水量予測やセキュリティ状況予測といった応用分野におけるモデリング精度が向上する。実験結果では、既存の手法と比較して顕著な性能向上が確認された。

ABSTRACT

To improve the effectiveness of the fuzzy identification, a structure identification method based on moving rate is proposed for T-S fuzzy model. The proposed method is called "T-S modeling (or T-S fuzzy identification method) based on moving rate". First, to improve the shortcomings of existing fuzzy reasoning methods based on matching degree, the moving rates for s-type, z-type and trapezoidal membership functions of T-S fuzzy model were defined. Then, the differences between proposed moving rate and existing matching degree were explained. Next, the identification method based on moving rate is proposed for T-S model. Finally, the proposed identification method is applied to the fuzzy modeling for the precipitation forecast and security situation prediction. Test results show that the proposed method significantly improves the effectiveness of fuzzy identification.

研究の動機と目的

• T-Sファジィモデリングにおける従来の一致度に基づくファジィ推論手法の限界を解決すること。
• 複雑なシステムモデリングにおけるファジィ同定の効果性と精度を向上させること。
• 移動速度に基づく推論を用いたT-Sファジィシステムの新しい構造同定手法を開発すること。
• 降水量予測やセキュリティ状況予測のような実世界の応用分野で、提案手法を検証すること。

提案手法

• T-Sファジィモデルにおけるs型、z型、台形型の所属関数に対して、従来の一致度の概念に代わって移動速度を定義した。
• 動的遷移をよりよく捉えるために、移動速度に基づく新しいファジィ推論メカニズムを導入した。
• 提案された移動速度フレームワークを用いて、T-Sファジィモデルの構造同定手法を定式化した。
• 降水量予測およびセキュリティ状況予測のための実世界のデータセットにこの手法を適用し、性能を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 T-Sファジィシステムにおけるファジィ推論は、従来の一致度に基づく手法を越えてどのように改善できるか？
• RQ2 一致度の代わりに移動速度を使用することで、T-Sファジィモデル同定の精度にどのような影響を与えるか？
• RQ3 提案された移動速度に基づく手法は、気象やセキュリティのパターンのような複雑で動的なシステムを効果的にモデル化できるか？
• RQ4 提案手法は、実世界の予測応用における既存のT-Sファジィ同定技術と比較して、どのように優れているか？

主な発見

• 提案された移動速度に基づく手法は、従来の一致度アプローチと比較して、ファジィ同定の有効性を顕著に向上させた。
• 降水量予測において、本手法は既存の技術を上回る高いモデリング精度を示した。
• 本手法を用いたセキュリティ状況予測では、動的変化への信頼性と応答性が向上した。
• s型、z型、台形型の所属関数に対して移動速度を用いることで、T-Sモデルにおけるより正確で適応性の高いファジィ推論が可能になった。