규칙제거 기능이 있는 자기구성 퍼지시스템 = Self-orgnizing fuzzy systems with rule pruning

국문 초록 (Abstract)

이 논문에서는 규칙 제거 기능이 있는 자기구성 퍼지시스템(self-organizing fuzzy system)을 제안한다. 기존의 자기구성 퍼지시스템은 규칙 생성만을 하기 때문에 지나치게 많은 규칙이 생겨났다. 이렇게 생성된 규칙들은 계산 시간을 증가시키고 학습과정에서 느린 수렴속도의 원인이 된다. 그러나 제안한 자기구성 퍼지시스템은 입출력 데이터로부터 규칙을 생성하고 학습 후 불필요해진 규칙을 제거하는 기능을 가지기 때문에 기존의 자기구성 퍼지시스템에 비해 간단한 구조를 가지면서도 동일한 모사능력을 가지고, 수렴속도도 빠르다. 제안한 시스템은 여러 경우의 모의실험을 통하여 성능을 확인한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper a self-organizing fuzzy system with rule pruning is proposed. A conventional self-organizing fuzzy system having only rule generation has a drawback in generating many slightly different rules from the existing rules which results in increased computation time and slowly learning. The proposed self-organizing fuzzy system generates fuzzy rules based on input-output data and prunes redundant rules which are caused by parameter training. The proposed system has a simple structure but performs almost equivalent function to the conventional self-organizing fuzzy system. Also, this system has better learning speed than the conventional system. Simulation results on several numerical examples demonstrate the performance of the proposed system.