JPH02260041A - ファジィ多段推論装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、ファジィ推論規則を用いた推論による推論結
果を再び入力として用いることによって多段推論を行う
ファジィ多段推論装置に関する。

従来の技術 従来のファジィ推論装置としては、多数のＩＦ〜ＴＨＥ
Ｎ〜ルールで示される推論を、ある入力データに対して
並列に同時処理し推論動作を一段で完了し、制御装置の
制御操作量としている（例えば東芝Ｌ／　ヒ、　−Ｖｏ
ｉ４３　　Ｎｏ・４　　ＰＰ３ＧＯＮ３０３）。

従来のファジィ推論に基づいた制御量の決定法について
説明する。

例えば、室温を一定にするための簡単な温度制御を例に
取った場合、室温と目標温度との偏差ｅ１その変化率ｄ
ｅの２人力と、暖房機の火力量である制御出力（操作量
）Ｕとの関係は次のＩＦ〜丁ＨＥＮ・・・規則として記
述できる。

ＩＦ　ｅ　Ｉｓ　Ａｐｐｒｏｘｌｍａｔｅ　Ｚｅｒｏ　
ａｎｄ　ｄｏ　ｌ５Ｐｏｓｌｔ１ｙｅ　Ｍｅｄｉｕｍ ＴＨＥＮ　　ｕ　　ｉｓ　　Ｎｅｇａｔｉｖｅ　　Ｍｅ
ｄｉｕｍ、　　　　　−・・・−・（１）式（１）式の
推論規則は”もし、室温が目標温度にほぼ近く、室温が
中位（ゆるやか）に上昇ならば、その時、火力を中位に
ゆるめなさい”という規則を示す。ファジィ制御（推論
）は（１）式のような推論規則を複数個用意する。例え
ば、第２番目の推論規則として、 ＩＦ　ｅ　Ｉｓ　Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ　Ｚｅｒｏ　
ａｎｄ　ｄｅ　ｉｓムｐｐｒｏｘ１ｍａｔｅ　Ｚｅｒ。

ＴＯ）：Ｎ　　ｕ　　ｉｓ　　ｌｅｇａｔＩｖｅ　　Ｓ
ｍａｌｌ。

などを用意する。ここで、ＩＦ〜の部分を前件部、Ｔ　
ＨＥ　Ｎ−・・の部分を後件部、また、ｅ　Ｉｓ　Ａｐ
ｐｒｏｘｌｍａｔｏ　Ｚｅｒｏ”等を前件命題、”ｕ　
１ｓ　Ｎｅｇａｔｉｖｅ　）Ｉｅｄｌｕ＋ｓ”を後件命
題と呼ぶ。Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ　Ｚｅｒｏ、　Ｐｏ
ｓｉｔ１ｖｅＭｅ旧ｕｌなどは規則の記述に用いる入力
や出力のファジィ数を表すラベルであり、ファジィ変数
と呼ばれる。第７図にその一例を示す。通常ではファジ
ィ変数は三角型の対称なメンバシップ関数とする。よく
用いられるファジィ変数として１６ＢｔｉｖｅＢ１ｇ（
ＦＩＢ）、　Ｎｅｇａｔｉｖｅ　Ｍｅｄｌｕｓ（ＩＮ）
、　Ｎｅｇａｔｉｖｅ　Ｓｍａｌｌ（Ｉｓ）、　　Ａｐ
ｐｒｏｘｌｍｔｅ　　Ｚｅｒｏ（２０）、　　Ｐｏ５ｉ
ｔｉｖｅ　　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）、　Ｐｏ５ｉｔｉｖｅ
　Ｍｅｄｌｕｍ（ＰＭ）、　Ｐｏ５１ｔｌｖｅ　Ｂｉｇ
（ＰＲ）などがある（第７図参照）。

次にファジィ推論過程を説明する。各種センサー等から
の実測入力値として、通常の実数値６１１゜ｄｅ−が計
測され、（１）式から得られる推論規則（第１番目の規
則）の結論のファジィ数を次のように求める。

μ＋（ｕ）：μｚｓ　Ｃｅ”　）Ａμｐｎ（ｄｅ”）Ａ
μ５ｎ（ｕ）　”（２）式ここで、Ａはｍｌｎを示し、
ファジィデータ１日はファジィ変数と同様な三角型のフ
ァジィ数とする。

第８図にファジィ変数μｍ（ｕ）を示す。第８図に示す
ように　μｍ（ｕ）は前件部のファジィ数ＺＯに属する
６９の度合（メンバシップ値）μｚｓ（ｅ”）、ファジ
ィ数ＰＭに属するｄｅ”の度合μＰＮ（Δｅ９）を比較
して、最も値の小さい度合μｚｉ（ｅ＠）で後件部のフ
ァジィ変数ＮＭをカット（ｗｉｎ）することにより得ら
れる。

制御規則（１）式は複数個あるので、すべての結論のフ
ァジィ数を結合したファジィ数丁は〔２）式を用いて μｖ（ｕ）”μ＋（ｕ）Ｖｕａ（ｕ）Ｖ、、、、、、Ｖ
μｎ（ｕ）と求められる。ここで、ＶはＷａＸを示す。

例として第９図に第１番目の規則と第２番目の規則との
場合（ｎ　＝　２　）の、μｖ（ｕ）：μ＋（ｕ）ＶＨ
２（ｕ）を表す。このファジィ数Ｔは制御操作量を表す
結論のファジィ数であるが、実際の制御操作量Ｕ＠はフ
ァジィ数ではなく実数値であるので、以下に示す（３）
式の重み付き重心を採用して最終結果（制御操作量）ｕ
ｅを決定する（第９図参照）。

Ｕ・　８丁（ｕ）　　ｄｕ ｕ＠＝　　　　　　　　　・・・・（３）式％式％） なお、ここ・では推論方法としてＭａｍｄａｎｌの方法
で説明したが他の推論方法もあり、（３）式の重み付き
重心も結論のファジィ数Ｔの中央値や最大値などをとる
という方法もある。

このようにして求めた操作量Ｕ−をファジィ推論に基ず
いた制御量として制御対象に作用させる。

発明が解決しようとする課題 しかしながら上記のような構成では、次のような問題点
がみられた。ファジィ推論を一段で処理しているため、
例えば、ある時刻ｔに生じた入力データに基すいてファ
ジィ推論を行い、その推論結果を踏まえて、次の動作を
推論するといった多段の推論を必要とする処理に対して
は、対処できない。

またある時刻ｔの推論結果と時刻ｔ＋１の入力データと
で推論するといったような多段の推論を必要とする処理
に対しても、対処できない。

また入力データが実数値あるいはファジィラベルで入力
される時の多段推論が出来ないといった問題点がある。

本発明はかかる点に鑑み、ファジィ推論の中間結果の処
理を実数またはファジィラベルで受は渡すことにより、
ファジィ多段推論が可能な装置を提供することを目的と
する。

課題を解決するための手段 本発明は、実数値の入力データに対してこのファジィ推
論規則を用いてファジィ推論を行い、そのファジィ推論
で得られたファジィ数の中間結果を実数値の形にし、再
びこの実数値のデータにもとづき多段推論を行うことを
特徴とするものである。

また本発明は、推論の中間結果データおよび入力データ
から多段推論を行うことを特徴とするものである。

さらに本発明は、ファジィ推論で得られたファジィ数を
ファジィラベルにおきかえ、前記ファジィラベルを推論
機構部にファジィデータとして入力し、多段推論を行う
ことを特徴とするものである。

また本発明は、ファジィ推論で得られたファジィ数をフ
ァジィラベルにおきかえ、このファジィラベルをこの中
間結果として、この時点の入力データとともに推論機構
部に入力し、多段推論を行うことを特徴とするものであ
る。

作用 本発明は上記の構成により、−段のファジィ推論で生じ
た推論結果を中間結果として実数またはファジィラベル
で次の推論の入力として処理するため多段のファジィ推
論を行うことができる。

実施例 以下、第１の発明の一実施例を第１図を用いて説明する
。

１０１はデータ入力部でセンサー等から得られる実数値
が入力される。１０２は作業領域部でデータ入力部１０
１からのデータまたは推論の中間結果が格納される。１
０３はファジィ推論規則記憶部で、ファジィ推論に用い
る推論規則を多数記憶している。ここで用いられる規則
はｒＩＦ・・・（前件部）・・・ＴＨＥＮ・・・（後件
部）である」の形式で表現され、前件部はファジィ変数
を含む推論命題で。

また後件部は通常の実数を含む関数で表現されている。

１０４は推論機構部で以下の各部より構成される。１０
５はファジィ数記憶部で、ファジィ推論演算の前件部、
後件部で用いる「負で大きい」「ゼロ」　「正で小さい
」などの制御量の大小を表わすファジィ変数を記憶して
いる。１０６は推論規則管理部で、ファジィ推論規則記
憶部１０３から推論規則を取り出す。１０７はファジィ
推論演算部で１作業領域１０２からの初期データまたは
推論の中間データに対して、推論規則に適応して、ファ
ジィ推論を行い、推論結果を導出する。１０８はこの推
論結果のファジィ数を実数に変換する演算部である。推
論が途中であれば、この変換した実数値を中間変数とし
て作業領域１０２に格納し、推論機構部１０４にて、次
の推論を行う。推論が完了すればこの実数値を推論結果
として、１０９の結果出力部に入力する。

前記のように構成された本発明のファジィ多段推論の動
作説明を第２図とともに説明する。

車の運転時、時刻ｔにおける車間距離（ＯＬ）が３０ｍ
１　走行速度（ＯＳ）が８０に／ｍのときのブレーキの
強さ（ＢＲ）を−段目の推論で推論する。次に（時刻ｔ
＋１）、求めたブレーキの強さに応じて音声合成装置等
により、同乗者に警告音をどの程度強く発するかを推論
する。

ファジィ推論規則記憶部１０３にはＯＬ、ＯＳとＢＲと
の関係が以下２つのルールの形で知識ベース１として格
納されている。

Ｒ１：　　　ＩＦ　　ＣＬ　　ｌｓ　　Ｓｍａｌｌ（Ｐ
Ｓ）　　Ａｎｄ　　ＣＳ　　１ｓ　　Ｂｆｇ（ＰＲ）Ｔ
ＨＥＮ　ＢＲ１８Ｂｉｇ（ＰＢ） Ｒ２：　ＩＦ　ＣＬ　Ｉｓ　Ｂｌｇ（ＰＲ）Ａｎｄ　Ｃ
Ｓ　Ｉｓ　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）ＴＨＥＮ　ＢＲｉｓ　Ｓ
ｍａｌｌ（ＰＳ）−段目の推論では推論規則管理部１０
６はファジィ推論規則記憶部１０３から上述の知識ベー
ス１を取り出す。そして初期値データ（０Ｌ＝３ｈ＋　
、０Ｓ＝８０Ｋｓ八）に対して、ファジィ推論演算部１
０７にて前述した（１）式に従って１ｎ演算を行い、前
件部、後件部の適合度が各ルールに対して計算される。

この結果を（２）式のｍａｘ演算にて結合し推論結果Ｔ
、を得る。推論結果Ｔ、をそのまま中間結果として次の
推論に受は渡す方法も考えられるが、以下の２点の問題
点がある。

ファジィ推論演算部１０７は初期データが実数値のため
、実数値入力の推論構成が必要である。

一方、中間結果はファジィ数のままで入力されるため、
ファジィ推論演算部１０７はファジィ数入力の推論構成
も必要となり複雑である。

また、中間結果をファジィ数のまま多段に受渡していく
とｎ＋ａｘ演算をしているため、推論結果のファジィ数
の高さが低く、巾が広がり現実と異なった推論になる。

このため推論結果Ｔ＋をファジィ数実数演算部１０８に
て前述した（３）式に従い重心を計算し、実数値ｕ＋”
を中間結果として作業領域１０２に格納する。重心の他
に高さ法でファジィ数の一番高い所をとったりしても良
いことは言うまでもない。

二段目の推論では推論規則管理部１０６はファジィ推論
規則記憶部１０３に知識ベース２として格納されている
次の３つのルールを取り出す。

Ｒ１：　　夏Ｆ　　ＢＲＩｓ　　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）Ｔ
ＨＥＮ　ＡＬ　Ｉｓ　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）Ｒ２：　ＩＦ
　ＢＲｉｓ　Ｍｅｄｉｕｍ（ＰＭ）ＴＨＥＮ　ＡＬ　ｉ
ｓ　Ｎｅｄｌｕｍ（ＰＭ）Ｒ１：　ＩＦ　ＢＲＩｓ　Ｂ
ｉｇ（ＰＲ）ＴＨＥＮ　ＡＬ　Ｉｓ　Ｂｉｇ（ＰＲ）次
にファジィ推論演算部１０７にて中間結果Ｕ富°を入力
として一段目と同様の推論を行い、推論結果Ｔｅをファ
ジィ数として得る。ファジィ数実数演算部１０８にて実
数値ｕ２°に変換し、音声合成装置に入力して同乗者へ
の警告音とする。以下、３段め以降の推論も同様にして
行い多段の推論が可能となる。

また第１の発明として２段目の推論には中間結果のみを
用いた例を述べたが第２の発明として第１図の作業領域
１０２からファジィ推論演算部１０７に点線で示したよ
うに時刻ｔ＋１の時の入力データを推論の中間結果とと
もに推論してもよい。その他の構成は第１の発明と同様
なため、詳細な説明は省略する。この構成では過去のデ
ータから推論した結果と現状の入力データとで多段な推
論が可能となり、学習とか、予見的な推論ができて特に
好都合である。

次に第３の発明の一実施例を第３図を用いて、説明する
。第１の発明と異なる点は入力が実数値でなくファジィ
数で入力される。即ち、３０１はデータ入力部でコント
ロールパネル等から入力されるファジィデータが入力さ
れる。３０２は作業領域部で初期値データまたは推論の
中間結果が格納される。３０３はファジィ推論規則記憶
部で、ファジィ推論に用いる推論規則を多数記憶してい
る。ここで用いられる規則はｒＩＦ・・・（前件部）・
・・ＴＨＥＮ・・・（後件部）である」の形式で表現さ
れ。

前件部はファジィ変数を含む推論命題で、また後件部は
通常の実数を含む関数で表現されている。

３０４は推論機構部で以下の各部より構成される。

３０５はファジィ数記憶部で、ファジィ推論演算の前件
部、後件部で用いる「負で大きい」　「ゼロ」「正で小
さい」などの制御量の大小を表わすファジィ変数を記憶
している。３０６は推論規則管理部で、ファジィ推論規
則記憶部３０３から推論規則を取り出す。３０７はファ
ジィ推論演算部で、作業領域３０２からの初期データま
たは推論の中間データに対して、推論規則に適応して、
ファジィ推論を行い、推論結果を導出する。３０８はこ
の推論結果のファジィ数をファジィラベルに変換する演
算部である。推論が途中であれば、この変換したファジ
ィラベルを中間変数として作業領域３０２に格納し、推
論機構部３０４にて、次の推論を行う。推論が完了すれ
ばこの実数値を推論結果として、３０９の結果出力部に
入力する。

前記のように構成された本発明のファジィ多段推論の動
作説明を第４図および第５図とともに説明する。

車の運転時、時刻ｔにおける車間距離（ＯＬ）が中位で
、走行速度（ＣＳ）が中位のときのブレーキの強さ（Ｂ
Ｒ）を−段目の推論で推論する。次に（時刻ｔ＋１）、
求めたブレーキの強さに応じてデイスプレィ上の右側は
注意、左側は安全のスケールでどの範囲にランプを点灯
して、同乗者に警告するかを推論する。

ファジィ推論規則記憶部３０３には第一の発明と同様に
ＣＬ、ＯＳとＢＲとの関係が以下２つのルールの形で知
識ベース１として格納されている。

Ｒ１：　ＩＦ　ＣＬ　Ｉｓ　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）　Ａｎ
ｄ　ＣＳ　ｉｓ　８１ｇ（ＰＢ）ＴＨＥＮ　ＢＲＩｓ　
Ｂｉｇ（ＰＨ） Ｒ２：　ＩＦ　ＣＬ　Ｉｓ　Ｂｌｇ（ＰＢ）　Ａｎｄ　
ＣＳ　１ｓ　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）ＴＨＥＮ　ＢＲＩｓ　
Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）−段目の推論では推論規則管理部３
０６はファジィ推論規則記憶部３０３から上述の知識ベ
ース１を取り出す。そして初期値データ（ＯＬ＝Ｍｅｄ
　１ｎｍ　。

ＯＳ：Ｍｅｄｌｕｍ）に対して、ファジィ推論演算部３
０７にて以下に示す式に従ってｍ１ｎ演算を行い、前件
部、後件部の適合度を各ルールに対して計算する。

「車間距離は中位」　「走行速度は中位」のファジィ数
（ファジィデータ）Ｆ”、Ｆｌがコントロールパネル等
から入力された場合、上記の推論規則（第１番目の規則
）の結論のファジィ数は次のようになる。

μ＋（ｕ）”μｐｓ（Ｆ”）Ａμｐａ　（Ｆ’　）ただ
し μｐｓ（Ｆ”）：１ａＸ（μｐｓ（ｆ）ＡμｐｌＩ（ｆ
））μｐｅ（Ｆ’ト：ｎ＋ａｘ（μｐｅ（ｆ）Ａμｐ’
（ｆ））ここで、Ａは１ｎを示し、ファジィデータ戸、
１’ｌはファジィ変数と同様な三角型のファジィ数とす
る。第４図にファジィ変数μＩ（ｕ）を示す。第４図に
示すようにμ、（Ｕ）は前件部のファジィ数ＰＳに属す
るＦ−の度合（メンバシップ値）μｐｓ（Ｆ”）、ファ
ジィ数ＰＲに属するＦｌの度合μｐｅ　（Ｆ’　）を比
較して、最も値の小さい度合μｐ　ｓ　（Ｆ”　）で後
件部のファジィ変数ＰＢをカット（１ｎ）することによ
り得られる。

制御規則（１）式は複数個あるので、すべての結論のフ
ァジィ数を結合したファジィ数Ｔ３は前述した（２）式
を用いて ＩＩ　ｙｚ（１１）”μ＋　（ｕ）Ｖ　Ｉｓ　（ｕ）Ｖ
と求められる。このファジィ数Ｔ３は制御操作量を表す
推論結果のファジィ数であるが、第１の発明と同様の理
由でファジィラベル演算部３０８にてファジィラベルＦ
３に変換する。

ファジィラベルに変換する方法としては、得られた推論
結果Ｔ３とＳｍａｌ　１（ＰＳ）　、ｌｅｄ　ｌｕｎｇ
（ＰＭ）　、Ｂ　ｆｇ（ＰＲ）の各々のファジィラベル
の面積の差が最小になるように選択する。第４図の例で
はＰＭを選択しファジィラベルＦ３として、作業領域３
０２に入力し二段目の推論データとする。

二段目の推論では推論規則管理部３０８はファジィ推論
規則記憶部３０３に知識ベース２として格納されている
次の３つのルールを取り出す。

Ｒ１：　ＩＦ　ＯＲＩｓ　Ｓａ＋ａｌｌ（ＰＳ）ＴＨＥ
Ｎ　ＡＬ　１ｓ　Ｓｍａｌｌ（ＰＳ）Ｒ２：　ＩＦ　Ｂ
Ｒｉｓ　Ｍｅｄｉｕｍ（ＰＭ）ＴＨＥＮ　ＡＬ　Ｉｓ　
Ｍｅｄｌｕｍ（ＰＭ）Ｒ１：　ＩＦ　ＢＲｉ８　Ｂｉｇ
（ＰＲ）ＴＨＥＮ　ＡＬ　ｉｓ　Ｂｉｇ（ＰＢ）次にフ
ァジィ推論演算部３０７にて中間結果Ｆ２を入力として
一段目と同様の推論を行い、第５図に示すように推論結
果Ｔ４をファジィ数として得る。

ファジィラベル演算部３６８にてファジィラベルＦ４に
変換し、パネル面の左右の位置上に表示して同乗者への
警告とする。以下、３段め以降の推論も同様にして行い
多段の推論が可能となる。

また第３の発明として２段目の推論には中間結果のみを
用いた例を述べたが第４の発明として第３図の作業領域
３０２からファジィ推論演算部３０７に点線で示したよ
うに時刻ｔ＋１の時の入力データを推論の中間結果とと
もに推論してもよい。その他の構成は第３の発明と同様
なため、詳細な説明は省略する。この構成では過去のデ
ータから推論した結果と現状の入力データとで多段な推
論が可能となり、学習とか、予見的な推論ができて特に
好都合である。

また、第６の発明として第６図に示すように、知識ベー
スを格納しているファジィ推論規則記憶部１０３及びフ
ァジィ推論規則記憶部３０３を共通化して一つとし、フ
ァジィ推論機構１０４およびファジィ推論機構３０４を
各々持つ構成にすれば、入力が実数値、ファジィ数いず
れの場合にも多段推論が出来、しかも同一の知識ベース
を利用でき、推論規則作成の手間およびメモリが半減で
きる。

発明の詳細 な説明したように、本発明によれば、ファジィ推論の中
間結果を実数またはファジィラベルでつぎの推論に受は
渡すことにより、ファジィ多段推論が可能となり、−段
の推論よりもさらに人間の推論に近い推論が出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１および第２の発明における一実施例のファ
ジィ多段推論装置のブロック図、第２図は第１の発明に
おけるファジィ推論演算過程の説明図、第３図は第３お
よび第４の発明における一実施例のファジィ多段推論装
置のブロック図、第４図は第３の発明における一段目の
ファジィ推論演算過程の説明図、第６図は第３の発明に
おける二段目のファジィ推論演算過程の説明図、第６図
は第５の発明における一実施例のファジィ多段推論装置
のブロック図、第７図は本発明におけるファジィ変数の
説明図、第８図は推論規則におけるファジィ推論過程の
説明図、第８図は推論結果のフ１シイ数の説明図である
。 １０１・・データ入力部、１０２・・作業領域部、１０
３・・ファジィ推論規則記憶部、１０４・・推論機構部
、１０５・・ファジィ数記憶部、１０８・・推論規則管
理部、１０７・・ファジィ推論演算部、１０８・・ファ
ジィ数実数演算部、１０９・・結果出力部、３０１・・
データ入力部、３０２・・作業領域部、３０３・・ファ
ジィ推論規則記憶部、３０４・・推論機構部、３０５・
・ファジィ数記憶部、３０８・・推論規則管理部。 ３０７・・ファジィ推論演算部、３０８・・ファジィラ
ベル演算部、３０８・・結果出力部。 代理人の氏名　弁理士　粟野重孝　ほか１名第 図 礪 図 鵠 図 時刻ｔ （−ｓ目のｍ１） −−−−−−−−−−−Ｊ 申 旺刺℃↑１　（二噌目の撓Ｋｇ　） 第 図 前件部 湊汗叩 第 図 第 図 第 図 第 図 第 図 ■

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）　ファジィ推論規則を格納した推論規則記憶部と
   、実数値の入力データに対してこのファジィ推論規則を
   用いてファジィ推論を行う推論機構部と、推論の中間結
   果および入力データを格納する作業領域とからなり、推
   論機構部ではファジィ推論で得られたファジィ数の中間
   結果を実数値の形にして前記作業領域に格納し、再びこ
   の実数値のデータを推論機構部に入力して多段推論を行
   うことを特徴とするファジィ多段推論装置。
2. （２）　ファジィ推論規則を格納した推論規則記憶部と
   、実数値の入力データに対してこのファジィ推論規則を
   用いてファジィ推論を行う推論機構部と、推論の中間結
   果および入力データを格納する作業領域とからなり、推
   論機構部ではファジィ推論で得られたファジィ数の中間
   結果を実数値の形にして前記作業領域に格納し、再びこ
   の実数値の中間結果データとこの時点の入力データとを
   ともに推論機構部に入力して多段推論を行うことを特徴
   とするファジィ多段推論装置。
3. （３）　ファジィ推論で得られたファジィ数の中間結果
   の重心をとることにより実数値の形にして作業領域に格
   納することを特徴とする請求項１または２記載のファジ
   ィ多段推論装置。
4. （４）　ファジィ推論規則を格納した推論規則記憶部と
   、ファジィデータの入力に対してこのファジィ推論規則
   を用いてファジィ推論を行う推論機構部と、推論の中間
   結果および入力データを格納する作業領域とからなり、
   推論機構部ではファジィ推論で得られたファジィ数をフ
   ァジィラベルにおきかえ、ファジィラベルで前記作業領
   域に格納し、再びこのファジィラベルを推論機構部にフ
   ァジィデータとして入力し、多段推論を行うことを特徴
   とするファジィ多段推論装置。
5. （５）　ファジィ推論規則を格納した推論規則記憶部と
   、ファジィデータの入力に対してこのファジィ推論規則
   を用いてファジィ推論を行う推論機構部と、推論の中間
   結果および入力データを格納する作業領域とからなり、
   推論機構部ではファジィ推論で得られたファジィ数をフ
   ァジィラベルにおきかえ、ファジィラベルで前記作業領
   域に格納し、再びこの中間結果のファジィラベルとこの
   時点の入力データとをともに推論機構部に入力し、多段
   推論を行うことを特徴とするファジィ多段推論装置。
6. （６）　ファジィ推論で得られたファジィ数の中間結果
   とファジィラベルとの面積の差が最小になるファジィラ
   ベルを選択して中間結果として作業領域に格納すること
   を特徴とする請求項４または５記載のファジィ多段推論
   装置。
7. （７）　ファジィ推論規則を格納した推論規則記憶部と
   、実数値の入力データに対してこのファジィ推論規則を
   用いてファジィ推論を行う推論機構部と、この推論の中
   間結果およびこの時の入力データを格納する作業領域と
   、この推論機構部ではファジィ推論で得られたファジィ
   数の中間結果を実数値の形にして前記作業領域に格納し
   、再びこの実数値のデータを推論機構部に入力して多段
   推論を行う手段と、ファジィデータの入力に対して前記
   推論規則記憶部からのファジィ推論規則を用いてファジ
   ィ推論を行う推論機構部と、この推論の中間結果および
   この時のファジィラベルの入力データを格納する作業領
   域とからなり、この推論機構部ではファジィ推論で得ら
   れたファジィ数をファジィラベルにおきかえ、ファジィ
   ラベルで前記作業領域に格納し、再びこのファジィラベ
   ルを推論機構部にファジィデータとして入力し、多段推
   論を行う手段とからなるファジィ多段推論装置。