Recently, airships have been widely used for observation purposes due to its cost-effectiveness com-
pared to aircrafts. These airships can be deployed for surveillance and mapping applications above land and aquatic areas. For this project, a non-rigid airship or more commonly known as blimp was especially chosen because of its ease of use, stability and silence.
In the past, blimp control was commonly implemented using fuzzy logic controllers because of its sim-
ple design, tolerance to model inaccuracies and parameter adjustments which can be done intuitively. Standard fuzzy logic controllers also known as type-1 fuzzy logic controllers were generally used. For better performance, the membership function of the type-1 fuzzy controller was further optimized using different optimization methods. These days, however, a lot of attention is being focused on type-2 fuzzy logic controllers due to its better performance on environments with uncertainties. New optimization methods for the membership function were also being discovered. Among these methods is the Clonal Selection Algorithm (CLONALG) which was inspired from clonal selection principle based on the basic features of an adaptive immune response to an antigenic stimulus. It was proven to have superior performance because of its faster convergence speed and better fitness values.
In this project, we further modified CLONALG into Improved Clonal Selection Algorithm (ICLONALG) to
achieve better convergence values. This project therefore aims to develop a simulation of both type-1 and type-2 fuzzy logic controllers optimized by using 4 different optimization methods: Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Programming (EP), Clonal Selection Algortihm (CLONALG) and Improved Clonal Selection Algorithm (ICLONALG) for a blimp control problem. The control system was divided into three parts: velocity, heading and elevation. This research provides a comparison and validates the performance benefits of type-2 over type-1 fuzzy control and ICLONALG over CLONALG, GA and EP. A better control with shorter rise time and settling time, less error and less sensitivity to uncertainties was also achieved by using type-2 fuzzy control combined with ICLONALG optimization.
유방 촬영술은 유방암의 조기 진단에 효율적인 진단 방법이다. 유방 영상은 유방암을
비침투적으로 찾을 수 있는 효과적인 방법이며 유방 영상에서 미세 석회화와 종괴는 두 가지의
중요한 악성 종양이다. 유방암을 검출하는 데 있어서 종괴가 미세 석회화보다 검출하기
어려운데, 그 이유는 정상적인 유방 실질과의 불분명한 경계로 인하여 구분이 힘들기 때문이다.
진단 방사선과 의사들은 유방암으로 의심되는 악성병 변의 존재 유무를 관찰한다.
유방 촬영술은 유방암의 조기 진단에 효율적인 진단 방법이다. 유방 영상은 유방암을
비침투적으로 찾을 수 있는 효과적인 방법이며 유방 영상에서 미세 석회화와 종괴는 두 가지의
중요한 악성 종양이다. 유방암을 검출하는 데 있어서 종괴가 미세 석회화보다 검출하기
어려운데, 그 이유는 정상적인 유방 실질과의 불분명한 경계로 인하여 구분이 힘들기 때문이다.
진단 방사선과 의사들은 유방암으로 의심되는 악성병 변의 존재 유무를 관찰한다.
유방 촬영술은 유방암의 조기 진단에 효율적인 진단 방법이다. 유방 영상은 유방암을
비침투적으로 찾을 수 있는 효과적인 방법이며 유방 영상에서 미세 석회화와 종괴는 두 가지의
중요한 악성 종양이다. 유방암을 검출하는 데 있어서 종괴가 미세 석회화보다 검출하기
어려운데, 그 이유는 정상적인 유방 실질과의 불분명한 경계로 인하여 구분이 힘들기 때문이다.
진단 방사선과 의사들은 유방암으로 의심되는 악성병 변의 존재 유무를 관찰한다.
