JPH02260041A - ファジィ多段推論装置 - Google Patents
ファジィ多段推論装置Info
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- JPH02260041A JPH02260041A JP1083408A JP8340889A JPH02260041A JP H02260041 A JPH02260041 A JP H02260041A JP 1083408 A JP1083408 A JP 1083408A JP 8340889 A JP8340889 A JP 8340889A JP H02260041 A JPH02260041 A JP H02260041A
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- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 241000631130 Chrysophyllum argenteum Species 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
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- 210000004243 sweat Anatomy 0.000 description 1
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- Feedback Control In General (AREA)
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
。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。
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。
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。
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。
、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。
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 。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 ■
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)
- (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) 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) 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) 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) 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) 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) 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。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1083408A JPH02260041A (ja) | 1989-03-31 | 1989-03-31 | ファジィ多段推論装置 |
EP19900303368 EP0390563A3 (en) | 1989-03-31 | 1990-03-29 | Fuzzy multi-stage inference apparatus |
US07/501,037 US5191638A (en) | 1989-03-31 | 1990-03-29 | Fuzzy-boolean multi-stage inference apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1083408A JPH02260041A (ja) | 1989-03-31 | 1989-03-31 | ファジィ多段推論装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02260041A true JPH02260041A (ja) | 1990-10-22 |
Family
ID=13801603
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1083408A Pending JPH02260041A (ja) | 1989-03-31 | 1989-03-31 | ファジィ多段推論装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH02260041A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5625561A (en) * | 1994-01-31 | 1997-04-29 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for feedback adjusting machine working condition for improving dimensional accuracy of processed workpieces |
US6999846B2 (en) | 1992-02-14 | 2006-02-14 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for feedback-adjusting working condition for improving dimensional accuracy of processed workpieces |
-
1989
- 1989-03-31 JP JP1083408A patent/JPH02260041A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6999846B2 (en) | 1992-02-14 | 2006-02-14 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for feedback-adjusting working condition for improving dimensional accuracy of processed workpieces |
US5625561A (en) * | 1994-01-31 | 1997-04-29 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for feedback adjusting machine working condition for improving dimensional accuracy of processed workpieces |
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