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이론(혼돈이론)의 특징
Ⅲ. 카오스이론(혼돈이론)의 프랙탈
Ⅳ. 카오스이론(혼돈이론)의 비선형적 속성
Ⅴ. 카오스이론(혼돈이론)의 연구
Ⅵ. 카오스이론(혼돈이론)과 나비효과
Ⅶ. 카오스이론(혼돈이론)과 퍼지이론
Ⅷ. 카오스이
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퍼지 수와의 합을 계산할 수 있다.
앞의 적합도 평가에 대한 결과로 ‘어떤 분야에 투자하는 것이 가장 좋은가’하는 질문에 적당한 답을 할 수 있다.
참고 문헌
1. 퍼지 이론 및 응용 (엄정국,원성현 저)
- 홍릉 과학 출판사
2. 기초 퍼지 이론
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와 밝기의 조정
비디오 캠코더
마쓰시타(파나소닉)
손에 의한 화면의 흔들림과 자동 초점장치를 조절함.
세탁기
대우(한국), 금성(한국), 히다치, 마쓰시타, 삼성(한국), 산요, 샤프
감지된 더러움의 정도와 옷감의 종류, 빨래의 양 및 물의 양에
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※다음의 개념을 사례나 예를 들어 설명하라.
1. 클라우드 컴퓨팅
⦁정의
⦁사례
2. RSS
⦁정의
⦁사례
3. 인공신경망(Neural Net)
⦁정의
⦁사례
4. 퍼지이론
⦁정의
⦁사례
5. 포터의 경쟁세력
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지능이란 무엇인가?
2. 인공지능 연구 동기
3.인공 지능의 궁극적인 목표
4.인공지능의 기술 분야별 분류
(1)전문가 시스템
(2)자연 언어 처리
(3)담화(음성) 이해
(4)로보틱스와 센서 시스템
(5)퍼지이론 (Fuzzy Theory)
5.인공 지능
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퍼지이론 對 順而不順 이 도 흠 | 한양대 국어국문학과 강사
사회복지정보원
< 21세기 정보화와 인공지식시스템 >
노중호 | 한울 | 2000년 01월
게재지 연구보고 권호 연구보고02-13
인저자 홍동표 --전성훈 이상승 김상택 발행년 2002.
< 정
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기존의 ON OFF 방식의 경우는 가열 중에 계속 열을 빼았기므로 해서 생기는 열손실을 보충할 수가 없기 때문에 온도 변화 폭이 커지게 됩니다.
그러나 퍼지 제어의 경우는 상황 변화에 따라 좀더 자세한 제어를 할 수가 있으므로 좀더 양호한
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지식을 쉽게 표현할 수 있고 처리가 가능함
- 학습기능 : 없음
- 모델구성 : Tuning에 소요되는 자원이 많음
Neural Networks과 Fuzzy System의 유사성
- 뉴런의 전달 함수로 사용되는 시그모이드(sigmoid) 등의 함수는 소속함수와 비슷
- 퍼지의 조건
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0보다 큰 지 작은지 즉, 안전한지 파괴 될 것인지를 판단하는 방법이다. 리스크 매트릭스
Event Tree Analysis(ETA)
Fault Tree Analysis(FTA)
Fuzzy Event Tree Analysis(FETA)
Fuzzy Fault Tree Analysis(FFTA)
몬테칼로 시뮬레이션 기법
베이지안 기법
퍼지기법
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불확실성은 확률적으로 표현하였다. 확률론에서는 x가 흰색일지 검은 색일지 애매하기는 하나 반드시 흰색이나 검은 색으로 된다. 그러나 퍼지이론에서는 회색이 될 수도 있다는 것이 큰 차이점이다.
예를 들면 리모트센싱 화상을 분류할 때
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