JP2549441B2 - Membership function processor - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】 〔概 要〕 いわゆるファジイ演算に使用されるメンバシップ関数
の処理に関し、 複数の事象に対応するメンバシップ関数を一括して管
理できるようにしたメンバシップ関数処理装置を目的と
し、 入力値に対して、所定の事象と、該事象の程度を表す
比率とを出力するに際し、所要の各該事象ごとに所定の
事象値からそれぞれ識別値を割り付け、異なる2つの該
事象を指定するように、該入力値と該比率値と該識別値
とを3次元座標値とするそれぞれ所要の点からなる2組
の座標群の、該座標群ごとの各点を結ぶ線分からなる閉
曲線間の、対応する点を結ぶ直線の軌跡でなる曲面で定
義される3次元の関数を設け、該入力値について該関数
から得る該比率値を最高にする該事象値に最も近い識別
値と、該入力値と該識別値を入力として該関数から定ま
る該比率値とを出力するように構成する。DETAILED DESCRIPTION [Overview] Regarding the processing of membership functions used in so-called fuzzy operations, an object is a membership function processing device capable of collectively managing membership functions corresponding to a plurality of events. Then, when outputting a predetermined event and a ratio representing the degree of the event to the input value, an identification value is assigned from the predetermined event value for each required event, and two different events are assigned. As specified, a closed curve consisting of line segments connecting each point of each of the two sets of coordinate groups, each of which is a required point having the input value, the ratio value, and the identification value as three-dimensional coordinate values. And a discriminant value closest to the event value that maximizes the ratio value obtained from the function with respect to the input value by providing a three-dimensional function defined by a curved surface formed by a straight line trajectory connecting corresponding points between The input value and the identification The configured to output the said ratio value determined from the function number as input.
本発明は、いわゆるファジイ演算に使用されるメンバ
シップ関数の処理装置に関する。The present invention relates to a membership function processing device used for so-called fuzzy operations.
公知のようにメンバシップ関数は、センサによる測定
値等の入力値から、プロセス状態等を表すある事象分類
における、その事象の程度を示す、ファジイ演算のため
の値を求める関数である。As is well known, the membership function is a function for obtaining a value for fuzzy calculation, which indicates the degree of an event in a certain event classification indicating a process state or the like, from an input value such as a measured value by a sensor.
人の感覚に対応するような値等、いわゆる曖昧さを含
む値を扱うことのできる演算として公知のファジイ(Fu
zzy)演算は、プロセス処理分野でプロセス状態の診断
等を行うエキスパートシステム等においても採り入れら
れている。Fuzzy (Fu), which is known as an operation that can handle values that include so-called ambiguity, such as values that correspond to human senses
The zzy) operation is also adopted in expert systems and the like for diagnosing process states in the process processing field.
その場合に、例えば適当なセンサで測定する温度の値
を、例えば「非常に低い」「やや低い」から「非常に高
い」までの数段階の事象に分類し、ある温度値について
例えば「80%の程度でやや低い」というようなファジイ
演算の値に変換するために、メンバシップ関数が使用さ
れる。In that case, for example, the value of the temperature measured by a suitable sensor is classified into several stages of events from "very low""slightlylow" to "very high", for example, "80% Membership function is used to convert the value to a fuzzy operation such as "a little lower than."
即ち、第4図に示すように、システムに関数演算部1
を設け、温度等の入力値と関数名を入力すると、その関
数名の関数値として、例えば0から1.0までの値で表さ
れる比率を出力し、その関数に対応する事象分類におけ
る程度を表す。That is, as shown in FIG.
When an input value such as temperature is input and a function name is input, a ratio represented by a value of 0 to 1.0, for example, is output as the function value of the function name, and the degree in the event classification corresponding to the function is expressed. .
そのために、関数演算部1は関数定義表2を持ち、予
め別途入力される定義情報に従って、関数名とその関数
を定義する所要の点の2次元座標を示す座標値(xi,
yi)を保持し、それらの点を結ぶ線分で近似した曲線を
指定の関数として、前記のように入力値を処理する。For this purpose, the function calculation unit 1 has a function definition table 2, and according to the definition information separately input in advance, the coordinate value (x i ,
y i ) is held, and the input value is processed as described above by using a curve approximated by a line segment connecting these points as a designated function.
前記温度の例でも示したように、一般に1カテゴリの
入力値について多数の事象分類があるが、各分類に対応
して1関数が必要になる。例えば温度について言えば、 非常に低い やや低い 正常 やや高い 非常に高い 等の5分類程度は必要になり、それぞれについて最も簡
単な形の例として、三角形状の関数を対応させると第3
図(a)のようになり、5個の関数についてそれぞれ2
〜3点を指定して定義する。As shown in the above temperature example, generally, there are many event classifications for one category of input value, but one function is required for each classification. For example, regarding temperature, it is necessary to have about 5 classifications, such as very low, slightly low, normal, high, and very high.
As shown in Fig. (A), 2 for each of the 5 functions
~ Specify 3 points to define.
ある入力値について値を求める場合には、例えば第3
図(a)にaで示す入力値の場合に、各関数値のうちで
最も値の大きいの関数により「70%の程度で正常」と
する。When obtaining a value for a certain input value, for example, the third
In the case of the input value indicated by a in FIG. 7A, the function having the largest value among the function values is determined to be “normal at about 70%”.
このように1つのセンサ等について複数個の関数を設
ける必要があるが、システムは一般に複数のカテゴリの
センサ入力を処理して、総合的な診断等を行うようにさ
れるので、そのために管理するメンバシップ関数は極め
て多数になり、システムの最適化調整等のために関数を
修正する等の作業も繁雑化するという問題がある。As described above, although it is necessary to provide a plurality of functions for one sensor or the like, the system is generally arranged to process sensor inputs of a plurality of categories to perform comprehensive diagnosis and so on. There is a problem that the number of membership functions becomes extremely large, and the work of modifying the functions for system optimization and adjustment becomes complicated.
本発明は、複数の事象に対応するメンバシップ関数を
一括して管理できるようにしたメンバシップ関数処理装
置を目的とする。An object of the present invention is to provide a membership function processing device capable of collectively managing membership functions corresponding to a plurality of events.
第1図は、本発明の構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the present invention.
図はメンバシップ関数処理装置の構成を示し、入力値
に対して、所定の事象と、該事象の程度を表す比率とを
出力するメンバシップ関数処理装置において、 関数演算部12と、 所要の各該事象ごとに所定の事象値からそれぞれ識別
値を割り付けた識別値表10を格納した第1のテーブル
と、 異なる2つの該事象を指定するように、該入力値と該
比率値と該識別値とを3次元座標値とするそれぞれ所要
の点からなる2組の座標群の、該座標群ごとの各点を結
ぶ線分からなる閉曲線間の、対応する点を結ぶ直線の軌
跡でなる曲面で定義される3次元の関数定義表11を格納
した第2のテーブルとを設け、 該関数演算部12により該入力値について前記第2のテ
ーブルの該関数定義表11から得る該比率値を最高にする
該事象値を定めて該第1のテーブルの該識別値表10から
該事象値に最も近い識別値と、該入力値と該識別値を入
力として前記第2のテーブルの該関数定義表11から定ま
る該比率値とを出力するように構成されている。The figure shows the configuration of the membership function processing device. In the membership function processing device that outputs a predetermined event and a ratio representing the degree of the event with respect to an input value, the function operation unit 12 and each required A first table storing an identification value table 10 in which identification values are assigned from predetermined event values for each event, and the input value, the ratio value, and the identification value so as to specify two different events. Defined by a curved surface that is a locus of straight lines connecting the corresponding points between the closed curves formed by the line segments that connect each point of each coordinate group of the two sets of coordinate groups that have the respective required points And a second table storing a three-dimensional function definition table 11 for maximizing the ratio value obtained from the function definition table 11 of the second table for the input value by the function operation unit 12. The event value is defined to define the event value in the first table. It is configured to output an identification value closest to the event value from the different value table 10 and the ratio value determined from the function definition table 11 of the second table by inputting the input value and the identification value. There is.
以上の処理方式により、同じカテゴリの個々の事象ご
とに関数を設けて管理する必要が無く、カテゴリごとに
一括した1つの関数を、比較的少数の座標点で定義する
ことによって、従来の複数の関数定義に代えることがで
きる。With the above processing method, it is not necessary to provide and manage a function for each individual event of the same category, and one function that is grouped for each category is defined by a relatively small number of coordinate points, and thus multiple conventional Can be replaced with a function definition.
第1図の関数演算部12は、予め別途入力される定義情
報に従って、座標(x1i,y1i,z1)の群と座標(x2i,y2i,
z2)の群の2組の3次元座標群を関数定義表11に保持す
る。こゝでx及びy座標は従来と同様に、入力値及び比
率値に対応させる。又z座標は事象値に対応させ、特定
の事象値を所要の各事象にそれぞれ割り付けて事象の識
別値として、識別値表10に保持する。The function calculation unit 12 in FIG. 1 uses a group of coordinates (x 1i , y 1i , z 1 ) and coordinates (x 2i , y 2i ,
Two sets of three-dimensional coordinate groups of the group z 2 ) are held in the function definition table 11. Here, the x and y coordinates are made to correspond to the input value and the ratio value as in the conventional case. The z coordinate is associated with an event value, and a specific event value is assigned to each required event and held in the identification value table 10 as an event identification value.
前記の2組の座標群は、複数の事象から選んだ異なる
2事象z1及びz2についての、メンバシップ関数を定義す
る座標値でそれぞれ構成する。The two sets of coordinate groups are respectively composed of coordinate values defining a membership function for two different events z 1 and z 2 selected from a plurality of events.
関数演算部12は、この2座標群により、座標群ごとの
各点を結ぶ線分からなる閉曲線間の、対応する点を結ぶ
直線の軌跡でなる曲面で定義される3次元の立体が定義
されたものとして、その曲面上の点を指定の関数とし
て、以下のように入力値を処理する。The function calculation unit 12 defines a three-dimensional solid defined by the two coordinate groups, which is defined by a curved surface formed by a locus of straight lines connecting the corresponding points between the closed curves formed by the line segments connecting the points of each coordinate group. As a matter of course, the input value is processed as follows using the point on the curved surface as a designated function.
即ち、第2図に示すように、処理ステップ20で或る入
力値xに対して、例えば入力値xと、比例値y=1.0か
ら定まる関数値zを求める。この処理ステップは上記の
3次元曲面で表現されている複数のメンバシップ関数の
中からある事象に対応する1つのメンバシップ関数を選
定するための前処理である。つまりy座標を例えばy=
1.0(比例値=100%)に固定してx座標の入力値xに対
するz座標の関数値zを求めている。That is, as shown in FIG. 2, in a processing step 20, for a certain input value x, for example, a function value z determined from the input value x and the proportional value y = 1.0 is obtained. This processing step is a pre-processing for selecting one membership function corresponding to a certain phenomenon from among the plurality of membership functions expressed by the above-mentioned three-dimensional curved surface. That is, the y coordinate is, for example, y =
Fixed to 1.0 (proportional value = 100%), the function value z of the z coordinate with respect to the input value x of the x coordinate is obtained.
次に、処理ステップ21では、求めた関数値zに最も近
い識別値z0kを識別値表10で求める。この処理ステップ2
1は、第1のテーブルの識別値表10に格納されている各
事象に対応した識別値z01〜z05の中から、処理ステップ
20で求めた関数値zに最も近い識別値z0kを選定してい
る。これにより、これ以降の処理を、z座標を識別値z
0kに固定してx座標の入力値xに対するy座標の比率値
yを求めるような、通常のファジイ演算の特定のメンバ
シップ関数の比率値を求める処理が可能となる。Next, in processing step 21, the discriminant value z 0k closest to the calculated function value z is obtained from the discriminant value table 10. This processing step 2
1 is a processing step from among the identification values z 01 to z 05 corresponding to each event stored in the identification value table 10 of the first table.
The identification value z 0k closest to the function value z obtained in 20 is selected. As a result, the z-coordinate is used as the identification value z for the subsequent processing.
It is possible to perform a process of obtaining the ratio value of a specific membership function of a normal fuzzy operation, such as fixing the value to 0k and obtaining the ratio value y of the y coordinate with respect to the input value x of the x coordinate.
次に処理ステップ22で入力値xと事象値z0kから定ま
る比率値yを求めて、処理ステップ23で入力値xに対す
る特定の事象を表す識別値z0kとその比率値yとを出力
する。Next, in a processing step 22, a ratio value y determined from the input value x and the event value z 0k is obtained, and in a processing step 23, an identification value z 0k representing a specific event with respect to the input value x and its ratio value y are output.
第3図(b)は第3図(a)に例示した5個のメンバ
シップ関数に代わる3次元メンバシップ関数を説明する
図であり、例えば(a)における両端の事象との関
数を定義に使用して、それらの関数を定義する各x−y
座標と、「非常に低い」事象及び「非常に高い」事象に
割り付ける識別値z01及びz05を前記のz1及びz2とする座
標群で3次元関数を定義する。FIG. 3 (b) is a diagram for explaining a three-dimensional membership function that replaces the five membership functions illustrated in FIG. 3 (a). For example, a function with events at both ends in (a) is defined. Use each xy to define those functions
A three-dimensional function is defined by the coordinates and the coordinate group in which the identification values z 01 and z 05 assigned to the “very low” event and the “very high” event are z 1 and z 2 described above.
又、事象値軸上のz01からz05までの区間を例えば4等
分するようにz02、z03及びz04を求めて、それぞれ「や
や低い」「正常」及び「やや高い」事象の識別値とす
る。Also, z 02 , z 03, and z 04 are calculated so as to divide the section from z 01 to z 05 on the event value axis into four equal parts, and the values of “slightly low”, “normal”, and “slightly high” events are calculated. The identification value.
その結果関数演算部12は、従来の及び関数で指定
される三角形をxy平面に平行な断面とする、図に示すよ
うな横倒しの三角柱が関数として定義されたものとし
て、この関数により前記のように入力値を処理し、z01
〜z05の別と比率値yを出力する。As a result, the function calculation unit 12 assumes that the triangle specified by the conventional function and the function is a cross section parallel to the xy plane, and the sideways triangular prism as shown in the figure is defined as the function. Process the input value to z 01
~ Z 05 and the ratio value y are output.
この第3図を第2図の処理に対応させて説明する。 This FIG. 3 will be described in correspondence with the processing of FIG.
第2図の処理ステップ20は第3図(b)において比例
値y=1.0となる線、即ち三角柱の頂点の線をxz平面上
に投影して、入力値xに対するz座標の関数値zを簡単
な比例計算で求める。第3図(b)では求めた関数値z
は、z03(正常)とz02(やや低い)の間にあり、z
03(正常)に近い値である。処理ステップ21では求めた
関数値zに最も近い識別値即ちz03(正常)を識別値表1
0で求める。これで関数名が指定されたことになる。The processing step 20 in FIG. 2 is to project the line having the proportional value y = 1.0 in FIG. 3 (b), that is, the line of the vertices of the triangular prism on the xz plane to obtain the function value z of the z coordinate with respect to the input value x. Calculated by a simple proportional calculation. In FIG. 3 (b), the calculated function value z
Lies between z 03 (normal) and z 02 (slightly lower), z
It is close to 03 (normal). In processing step 21, the discrimination value closest to the obtained function value z, that is, z 03 (normal), is discriminated in the discrimination value table 1
Calculate with 0. The function name is now specified.
処理ステップ22では、第3図(b)の横倒しの三角柱
をz03(正常)の位置でxy平面に平行に切断した断面の
三角形について入力値xに対する比例値y(第3図の例
では約0.7)を簡単な比例計算で求める。In the processing step 22, the laterally-displaced triangular prism shown in FIG. 3 (b) is cut in parallel with the xy plane at the position z 03 (normal), and the proportional value y to the input value x (about 3 in the example of FIG. 0.7) is obtained by a simple proportional calculation.
処理ステップ23では得られた関数値z=z03(正常)
と比例値y=0.7を出力する。In processing step 23, the obtained function value z = z 03 (normal)
And a proportional value y = 0.7 is output.
なお、第3図(a)及び(b)において、入力値xが
極端に低い場合と極端に高い場合は、例えば本発明をプ
ロセス処理分野に適用した場合では、異常状態であって
処理の対象とはしない。In FIGS. 3A and 3B, when the input value x is extremely low and extremely high, for example, when the present invention is applied to the process processing field, it is an abnormal state and is a target of processing. Not.
このようにすることにより、第3図から明らかなよう
に従来は5関数の各関数ごとに2又は3の定義点を要
し、合計13点を管理しなければならなかったのが、1個
の3次元関数にすることにより、6点のみで関数が定義
されるようになる。By doing this, as is apparent from FIG. 3, conventionally, two or three defining points were required for each of the five functions, and a total of 13 points had to be managed. By using the three-dimensional function of, the function can be defined with only 6 points.
なお、以上の説明では2断面で関数を定義する例とし
たが、必要な場合には1カテゴリに対応する関数を、そ
れぞれ2断面で定義される2以上の区間に区分して定義
してもよく、その場合にも各区間内は前記例と同様に扱
えばよい。In the above description, the function is defined in two sections, but if necessary, the function corresponding to one category may be defined by dividing into two or more sections each defined in two sections. Of course, even in that case, the processing in each section may be performed in the same manner as in the above example.
以上の説明から明らかなように本発明によれば、計算
機におけるいわゆるファジイ演算に使用されるメンバシ
ップ関数の処理において、同じカテゴリの複数の事象に
対応するメンバシップ関数を一括して比較的少数の定義
値で管理できるので、メンバシップ関数の管理及び処理
の効率を改善するという著しい工業的効果がある。As is clear from the above description, according to the present invention, in processing membership functions used for so-called fuzzy operations in a computer, a relatively small number of membership functions corresponding to a plurality of events in the same category are collectively processed. Since it can be managed by the defined value, there is a remarkable industrial effect of improving the efficiency of management and processing of the membership function.
第1図は本発明の構成を示すブロック図、 第2図は本発明の処理の流れ図、 第3図はメンバシップ関数の説明図、 第4図は従来の構成例を示すブロック図 である。 図において、 1、12は関数演算部、2、11は関数定義表、 10は識別値表、20〜23は処理ステップ を示す。 1 is a block diagram showing a configuration of the present invention, FIG. 2 is a flow chart of processing of the present invention, FIG. 3 is an explanatory diagram of a membership function, and FIG. 4 is a block diagram showing a conventional configuration example. In the figure, reference numerals 1 and 12 denote a function calculation unit, 2 and 11 denote a function definition table, 10 denotes an identification value table, and 20 to 23 denote processing steps.
Claims (1)
程度を表す比率とを出力するメンバシップ関数処理装置
において、 関数演算部と、 所要の各該事象ごとに所定の事象値からそれぞれ識別値
を割り付けた識別値表を格納した第1のテーブルと、 異なる2つの該事象を指定するように、該入力値と該比
率値と該識別値とを3次元座標値とするそれぞれ所要の
点からなる2組の座標群の、該座標群ごとの各点を結ぶ
線分からなる閉曲線間の、対応する点を結ぶ直線の軌跡
でなる曲面で定義される3次元の関数定義表を格納した
第2のテーブルとを設け、 該関数演算部により、該入力値について前記第2のテー
ブルの該関数定義表から得る該比率値を最高にする該事
象値を定め該第1のテーブルの該識別値表から該事象値
に最も近い識別値と、該入力値と該識別値を入力として
前記第2のテーブルの該関数定義表から定まる該比率値
とを出力するように構成されていることを特徴とするメ
ンバシップ関数処理装置。1. A membership function processing device for outputting a predetermined event and a ratio representing the degree of the event with respect to an input value, a function operation unit, and a predetermined event value for each required event. A first table storing an identification value table to which identification values are assigned respectively, and the input value, the ratio value, and the identification value are three-dimensional coordinate values so as to specify two different events. A three-dimensional function definition table defined by a curved surface formed by a locus of straight lines connecting corresponding points between closed curves formed of line segments connecting each point of each coordinate group of two sets of coordinate groups including required points And a stored second table, and the function calculation unit determines the event value that maximizes the ratio value obtained from the function definition table of the second table for the input value, and determines the event value of the first table. From the identification value table, the identification value closest to the event value The membership function processing apparatus is configured to output the ratio value determined from the function definition table of the second table by inputting the input value and the identification value.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1194692A JP2549441B2 (en) | 1989-07-27 | 1989-07-27 | Membership function processor |
Applications Claiming Priority (1)
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JP1194692A JP2549441B2 (en) | 1989-07-27 | 1989-07-27 | Membership function processor |
Publications (2)
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JPH0358231A JPH0358231A (en) | 1991-03-13 |
JP2549441B2 true JP2549441B2 (en) | 1996-10-30 |
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Family Applications (1)
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JP1194692A Expired - Lifetime JP2549441B2 (en) | 1989-07-27 | 1989-07-27 | Membership function processor |
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Families Citing this family (2)
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ES2432674T3 (en) | 2009-07-23 | 2013-12-04 | Ethical Coffee Company Sa | Device for preparing a beverage extracted from a capsule |
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1989
- 1989-07-27 JP JP1194692A patent/JP2549441B2/en not_active Expired - Lifetime
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