Conference Paper

An Imperfect String Matching Experience Using Deformed Fuzzy Automata.

Dpt. Automática y Computación, Universidad Pública de Navarra Campus de Arrosadía, 31006, Pamplona, Spain
Conference: Soft Computing Systems - Design, Management and Applications, HIS 2002, December 1-4, 2002, Santiago, Chile
Source: DBLP

ABSTRACT

This paper presents a string matching experience using de-formed fuzzy automata for the recognition of imperfect strings. We pro-pose an algorithm based on a deformed fuzzy automaton that calculates a similarity value between strings having a non-limited number of edi-tion errors. Different selections of the fuzzy operators for computing the deformed fuzzy automaton transitions allows to obtain different string similarity definitions. The selection of the parameters determining the deformed fuzzy automaton behavior is obtained via genetic algorithms.

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Available from: José Javier Astrain
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    • "La predicción de la trayectoria que se propone se basa en la comparación de cadenas (trayectorias codificadas) con otras cadenas que conforman un diccionario. Esta tarea será desempeñada mediante un autómata fuzzy [6]. El diccionario está formado por aquellas rutas que el usuario suele repetir con cierta frecuencia o por aquellas trayectorias más utilizadas (normalmente vienen dadas por las vías de comunicación) dentro de la celda actual. "
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    ABSTRACT: This paper presents an interesting way to increase GoS in Mobile Cellular Networks using path propagation information. A fuzzy automaton is introduced to deal with the problem of mobile movement prediction, since the automaton can obtain the path followed by the mobile before leaving the present cell and then make the necessary slot reservation. I. INTRODUCCIÓN En sis temas de comunicaciones móviles celulares surgen zonas con una elevada densidad de usuarios móviles y de llamadas. Ello obliga a utilizar celdas con un tamaño cada vez menor. Al reducir el tamaño de las celdas del sistema de comunicaciones móviles, la cantidad de usuarios que cruzan la frontera entre dos celdas consecutivas con una llamada en curso se ve notablemente incrementada. Cualquier terminal móvil que cruce la frontera entre dos celdas se verá obligado a realizar un traspaso de los recursos necesarios para poder continuar su comunicación (hand-off). Sin embargo, un hand-off podría fallar por una asignación de recursos no demasiado adecuada en la nueva celda debida a la imposibilidad de prever con la suficiente antelación la llegada a la frontera de la celda de un usuario con una llamada en curso. Para evitar estas situaciones no deseadas en los hand-offs, que deterioran el grado de servicio (GoS) del sistema, es necesario que la red sea capaz de reservar una cierta cantidad de ancho de banda en cada celda para los hand-offs sin que esto suponga, en la medida de lo posible, desechar nuevas llamadas entrantes por miedo a degradar la GoS global del sistema. Hasta el momento se han propuesto muchos mecanismos de reserva que pretenden garantizar GoS. En [1] se propone un esquema que modela la localización de los usuarios móviles de forma probabilística en un entorno de trabajo formado por celdas homogéneas y tomando el criterio de distancia para la realización de las reservas y traspasos en el sistema de comunicaciones móviles. A lo largo de la literatura se han propuesto distintos sistemas de gestión de recursos en base a predicción de trayectoria utilizando esquemas probabilísticos basados en históricos de comportamientos de los usuarios móviles en cada celda [2], utilizando algoritmos Ziv_Lempel para compresión de datos [3], algoritmos consistentes en detección de patrones regulares y posterior predicción de movimiento [4] y mediante autómatas fuzzy adaptables [5]. En este trabajo se considera la utilización de la información referente a la trayectoria seguida por los terminales móviles dentro de la celda para la determinación de la "próxima celda destino" así como el momento en el que la misma será alcanzada, con el objeto de realizar una pre-reserva en la celda de destino informando a la misma de los recursos que serán necesarios para continuar la comunicación así como el momento en el que se solicitarán. Para realizar dicha predicción se propone la utilización de un autómata fuzzy [6] que ofrece los grados de certeza en la determinación de las trayectoria, y por consiguiente, de la próxima celda. El autómata toma como entrada la cadena de símbolos que representa la trayectoria seguida hasta ese instante por el móvil y la compara con un diccionario que contiene las trayectorias más frecuentes que siguen los usuarios móviles dentro de la celda objeto de estudio. Las distintas trayectorias, en las que se basará dicho autómata, pueden ser generadas mediante una aplicación especialmente diseñada a tal efecto o empleando datos reales extraídos del tráfico diario de un sistema celular. De esta forma, las estaciones base involucradas en el hand-off podrán realizar el mismo en el momento óptimo y con mayores garantías. El resto del trabajo se organiza como sigue: la sección II introduce el mecanismo de reserva y predicción de trayectorias; la sección III describe el funcionamiento global del sistema; la sección IV expone los parámetros de diseño seguidos y la sección V ofrece las simulaciones y resultados obtenidos. Finalmente, las conclusiones y las referencias bibliográficas concluyen el trabajo.
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    ABSTRACT: Deformed fuzzy automata are complex structures that can be used for solving approximate string matching problems when input strings are composed by fuzzy symbols. Different string similarity definitions are obtained by the appropriate selection of fuzzy operators and parameters involved in the calculus of the automaton transitions. In this paper, we apply a genetic algorithm to adjust the automaton parameters for selecting the ones best fit to a particular application. This genetic approach overcomes the difficulty of using common optimizing techniques like gradient descent, due to the presence of non‐derivable functions in the calculus of the automaton transitions. Experimental results, obtained in a text recognition experience, validate the proposed methodology.
    Full-text · Article · Jun 2004 · Fuzzy Optimization and Decision Making
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    ABSTRACT: Mobility management in cellular communication systems is needed to guarantee quality of service, and to offer advanced services based on the user location. High mobility of terminals determines a high effort to predict next movement in order to grant a correct transition to the next phone cell. Then a fuzzy method dealing with the problem of determining the propagation path of a mobile terminal is introduced in this paper. Since multi-path fading and attenuation make difficult to determine the position of a terminal, the use of fuzzy symbols to model this situation allows to work better with this imprecise (fuzzy) information. Finally, the use of a fuzzy automaton allows to improve significatively the final recognition rate of the path followed by a mobile terminal.
    No preview · Conference Paper · Sep 2004
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