[논문 리뷰] A Study of an Modeling Method of T-S fuzzy System Based on Moving Fuzzy Reasoning and Its Application

Son-Il Kwak, Gang Choe외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 08.

Fuzzy Logic and Control Systems참고 문헌 34인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 이동 속도 추론 기반으로 새로운 T-S 퍼지 모델링 방법을 제안하여 퍼지 식별 효율성을 향상시킨다. 전통적인 매칭 정도 개념 대신 이동 속도를 사용하여 소속도 함수 전이(s-type, z-type, 사다리형)를 재정의함으로써, 강수 예측 및 보안 상황 예측과 같은 응용 분야에서 모델링 정확도가 향상된다. 실험 결과는 기존 방법들에 비해 뚜렷한 성능 향상을 보였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존 T-S 퍼지 모델링에서 매칭 정도 기반 추론 방법의 한계를 해결하기 위해.
• 복잡한 시스템 모델링에서 퍼지 식별의 효과성과 정확도를 향상시키기 위해.
• 이동 속도 기반 추론을 사용한 T-S 퍼지 시스템의 새로운 구조 식별 방법을 개발하기 위해.
• 강수 예측 및 보안 상황 예측과 같은 실제 응용 분야에서 제안된 방법을 검증하기 위해.

제안 방법

• T-S 퍼지 모델의 s-type, z-type 및 사다리형 소속도 함수에 대해 전통적인 매칭 정도 개념 대신 이동 속도를 정의함.
• 퍼지 집합의 동적 전이를 보다 잘 포착하기 위해 이동 속도 기반 새로운 퍼지 추론 메커니즘을 도입함.
• 제안된 이동 속도 프레임워크를 사용하여 T-S 퍼지 모델의 구조 식별 방법을 수립함.
• 성능 평가를 위해 실제 강수 예측 및 보안 상황 예측 데이터 세트에 방법을 적용함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 T-S 퍼지 시스템에서 기존 매칭 정도 기반 방법을 초월해 퍼지 추론을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 매칭 정도 대신 이동 속도를 사용할 경우 T-S 퍼지 모델 식별의 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 이동 속도 기반 방법은 기상 및 보안 패턴과 같은 복잡하고 동적인 시스템을 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ4 실제 예측 응용 분야에서 제안된 방법은 기존 T-S 퍼지 식별 기법과 비교해 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 이동 속도 기반 방법은 기존 매칭 정도 기반 접근 방식에 비해 퍼지 식별의 효과성을 크게 향상시킨다.
• 강수 예측에서 제안된 방법은 기존 기법들을 능가하는 높은 모델링 정확도를 보였다.
• 제안된 방법을 사용한 보안 상황 예측에서는 동적 변화에 대한 신뢰성과 반응성이 향상되었다.
• s-type, z-type 및 사다리형 소속도 함수에 대해 이동 속도를 사용함으로써 T-S 모델에서 보다 정밀하고 적응적인 퍼지 추론이 가능해졌다.