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03.09.2015 | Original Article | Ausgabe 1/2017

Neural Computing and Applications 1/2017

A study of fuzzy membership functions for dependence decision-making in security robot system

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Suntae Kim, Malrey Lee, Jongho Lee

Abstract

This paper proposes comparison of fuzzy membership functions for decision-making in security robot system. Robot’s decision-making speed depends on fuzzy membership functions. The results of the study indicate that sigmoidal membership function coincide the best, two-sided Gaussian, Gaussian, generalized bell, and zero on both extremes with a rise in the middle member ship function coincide well. However, sigmoidal, with a mirror image membership function that opens to the right, and asymmetrical polynomial membership functions do not coincide well with the trapezoidal membership function. The result of the study indicates that trapezoidal MF gives the best performance, and triangular MF response is very close to that of trapezoidal MF.

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