LabVIEW PID and Fuzzy Logic Toolkit API Reference

역퍼지화 방법 선택하기

  • 업데이트 날짜:2023-02-21
  • 2분 (읽기 시간)

결정 지원 시스템에서, 사용할 역퍼지화 방법의 선택은 퍼지 컨트롤러를 사용하여 결정을 계산해야 하는 상황에 따라 다릅니다. 프로젝트 우선순위와 같은 양적인 결정을 해야 하는 경우, 최대 중심(CoM) 방법을 적용합니다. 신용도 평가와 같은 질적인 결정을 해야 하는 경우, 최대 평균(MoM)이 올바른 방법입니다.

역퍼지화 방법에서 출력 신호의 연속성은 중요한 측면입니다. 전체 규칙 기반을 사용하고 소속 함수가 중복되어 있는 퍼지 시스템을 고려해 봅니다. 입력값에 임의의 작은 변화가 생겨도 출력 신호에 급격한 변화가 생기지 않는 경우, 역퍼지화 방법은 연속성을 갖게 됩니다.

출력 소속 함수가 중복되었다고 가정하는 경우 입력값에 작은 변화가 있어도 최상의 타협값이 달라지지 않기 때문에, 역퍼지화 방법 CoM과 면적 중심(CoA)은 연속성을 갖게 됩니다. 그러나 역퍼지화 방법 MoM의 경우, 퍼지 시스템의 입력값에 임의의 작은 변화가 발생한 경우, 출력값이 더 적절한 값으로 변경되기 때문에 연속성을 갖지 않게 됩니다.

역퍼지화 방법으로 CoA 또는 CoM을 사용하게 되면, 특히 여러 개의 규칙이 동시에 활성화된 입력값의 간격 안에서 연속성을 갖는 컨트롤러 특성 함수를 갖게 됩니다. 이 동작은 역퍼지화 방법들의 평균값을 내는 특성으로 인해 발생합니다.

다음 테이블은 여러 개의 역퍼지화 방법을 다양한 평가 기준에 따라 비교한 것입니다.

평가 기준 방법
면적 중심
(CoA)



변경된 면적 중심
(mCoA)
총합 중심
(CoS)
최대 중심
(CoM)
최대 평균
(MoM)
언어 특성 최상의 타협점 최상의 타협점 최상의 타협점 가장 적절한 결과
직관적으로 일치 소속 함수의 형태가 다양하고, 중복 소속 함수가 강력한 경우 부적절함 소속 함수의 형태가 다양하고, 중복 소속 함수가 강력한 경우 부적절함 좋음 좋음
연속성 아니오
계산시 필요한 노력 매우 높음 중간 낮음 매우 낮음
어플리케이션 분야 폐루프 컨트롤, 의사 결정 지원, 데이터 분석 폐루프 컨트롤, 의사 결정 지원, 데이터 분석 폐루프 컨트롤, 의사 결정 지원, 데이터 분석 패턴 인식, 의사 결정 지원, 데이터 분석

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