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전문지식 10건

(4) 퍼지 관계 2. 신경회로망 3. 뉴로 퍼지 모델 4. FCM 클러스터링 5. 공분산 행렬과 퍼지 공분산 행렬 6. Gustafson-Kessel 클러스터링 알고리즘 7. 제안된 뉴로-퍼지 시스템 III. 시뮬레이션 및 결과 IV. 결 론 V. 참 고 문 헌
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서술해 보시오. 2. Membership Function 을 어떻게 만드느냐에 따라 공학을 Fuzzy에 적용시킬 때 중요하게 작용한다. Membership Function을 만들 때의 마음가짐 또는 idea는 무엇이라고 생각 하는가? 3. ㄱ,ㄴ 의 구분에 Fuzzy를 적용 시켜 보시오.
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algorithm for dual response systems. J. Quality Technol. 32(4):444-456 Fogliatto, F. S., Albin, S. L., (2000). Variance of predicted response as an optimization criterion in multi-response experiments. Quality Engineering 12(4): 523-533 Kim, K. J., Lin, D. K. J. (1998). Dual response surface optimiz
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membership (소속정도) 보통집합 (0, 1) 퍼지집합 (무한 지수) : 보통집합을 포함 퍼지집합은 애매한 경계(한계)를 가지는 집합으로 정의 특성함수(Characteristic function) : A 소속함수(Membership function) : A 공 퍼지집합(Empty fuzzy set) 정규
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)가 구분적 연속 2. 퍼지수의 표현 3. 확장원리 Ⅷ. 퍼지이론과 퍼지집합 1. 일반적인 집합(Crisp Sets) 2. 퍼지 집합(Fuzzy Sets) 1) 소속도(membership grade,membership degree) 2) 퍼지 집합(fuzzy set) Ⅸ. 향후 퍼지이론의 전망 Ⅹ. 결론 참고문헌
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