JPS63113736A - Method for parallel running of plural fuzzy inference arithmetic unit - Google Patents
Method for parallel running of plural fuzzy inference arithmetic unitInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、所謂“あいまい論理”を適用してなされるフ
ァジィ調節用のファジィ推論演算装置に関するものであ
り、更に詳しくは、かかる演算装置の複数個並列動作方
法に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a fuzzy inference calculation device for fuzzy adjustment performed by applying so-called “fuzzy logic”, and more specifically, to The present invention relates to a method for operating multiple units in parallel.
ファジィ推論演算装置において、そこで１吏用される制
御規則が仮に１０個なら１０個として固定されていると
する。ところが制御対象としては、制御規則を３０個使
用したいという場合には、１個の演算装置では間乙こ合
わないので、３個のファジィ推論演算装置を並列使用す
ることになる。Assume that in a fuzzy inference arithmetic device, if the number of control rules used in the device is 10, the number is fixed as 10. However, if it is desired to use 30 control rules as a control object, one arithmetic unit will not be sufficient, so three fuzzy inference arithmetic units will be used in parallel.
本発明は、このような場合に必要となるファジィ推論演
算装置の複数個並列動作方法に関するものである。The present invention relates to a method for operating a plurality of fuzzy inference calculation devices in parallel, which is necessary in such a case.
先ず、本発明の直接的な従来技術について説明する前に
、本発明の前提とするファジィ推論演算装置について、
必要な範囲で簡単に説明しておく。First, before explaining the direct prior art of the present invention, regarding the fuzzy inference arithmetic device which is the premise of the present invention,
Please explain as briefly as necessary.
さてファジィ推論演算において、制？１１規則の前件部
命題および後件部命題に、メンバーシップ関数で表され
たファジィ変数を用いてファジィ推論を行う場合、一般
には推論の合成側が良く用いられる。即ち、複数の制御
規則が与えられた場合、これによりあいまい関係Ｒを予
め求めておき、メンバーシップ関数で表された入力値を
用いて出力に対するメンバーシップ関数を求める方法で
ある。Now, what about fuzzy inference operations? When performing fuzzy inference using fuzzy variables expressed by membership functions for the antecedent and consequent propositions of Rule 11, the synthesis side of inference is generally often used. That is, when a plurality of control rules are given, the ambiguous relationship R is determined in advance, and the membership function for the output is determined using the input value expressed by the membership function.
第２図は、かかる従来のファジィ推論を簡略化した演算
装置の一例を示す説明図である。以下、第２図を参照す
る。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of an arithmetic device that simplifies such conventional fuzzy inference. Reference is made to FIG. 2 below.
今、制御規則として次の式で表されるものがあったとす
る。Suppose that there is a control rule expressed by the following equation.
ＩＦ ｘｏ１＝Ａ１１． ｘ０２＝Ａ２１． ｘ
０３＝Ａ３１゜・−−−−−−＝−ｘｏｋ＝ Ａｋｌ
Ｔ ＨＥ Ｎ ｕ ＝ Ｂ（もし ｘＯ１＝ Ａｌ
ｌ、 ｘ０２＝ Ａ２１． ｘ０３＝ Ａ３１゜・
・・・・・・・・ｘｏｋ＝Ａｋｌ ならば、操作量ｕ
はＢである第２図において破線で囲んだブロック（イ）
は上記制御規則の前件部演算を行う部分である。同図に
おいて、Ａｌｌ、 Ａ２１． Ａ３１．・・・ Ａｋ
ｉはそれぞれ前件部のメンバーシップ関数であり、Ｂｌ
。IF xo1=A11. x02=A21. x
03=A31゜・------=-xok=Akl
T HE N u = B (If xO1= Al
l, x02=A21. x03=A31゜・
・・・・・・・・・If xok=Akl, the manipulated variable u
is B The block (A) surrounded by a broken line in Figure 2
is the part that performs the antecedent part calculation of the above control rule. In the same figure, All, A21. A31. ...Ak
i is the membership function of the antecedent part, respectively, and Bl
.
・・・ ＢＮはそれぞれ後件部のメンバーシップ関数で
あり、ｘＯｌ、 ｘ０２． ｘ、０３． ・ｘｏｋ
はそれぞれ計測値である。... BN is the membership function of the consequent, respectively, xOl, x02. x, 03.・xok
are measured values.
ｌａ、ｌｂ、・・・ １にはそれぞれメンバーシップ関
数値を求める演算回路（記号Ｆで示す）、２は複数入力
の中から最小値を取って出力する最小値演算回路（記号
へで示す）、３は入力されるメンバーシップ関数Ｂ１を
定数倍（最小値演算回路２の出力倍）して出力する回路
（＊印で示す）、４は複数人力の中から常に最大値を選
んで出力する最大値演算回路（記号■で示す）、である
。la, lb,... 1 is an arithmetic circuit that calculates the membership function value (indicated by the symbol F), and 2 is a minimum value arithmetic circuit (indicated by the symbol) that takes the minimum value from multiple inputs and outputs it. , 3 is a circuit (indicated by *) that multiplies the input membership function B1 by a constant (multiple the output of minimum value calculation circuit 2) and outputs it, and 4 always selects and outputs the maximum value from among multiple human forces. This is a maximum value calculation circuit (indicated by the symbol ■).
次に制御動作を説明する。演算回路１ａでは、前件部の
メンバーシップ関数Ａｌｌと計測値ｘｏ１とからメンバ
ーシップ関数値を求めて出力する。他の演算回路１ｂ、
・・・ １にも同様である。最小値演算回路２は、演算
回路１ａ、ｌｂ、・・・ １ｋからの各出力を入力され
、それらの中から最小値を選び、それを有効度α１とし
て出力する。この有効度α１が求まったところで前件部
演算は終了する。Next, the control operation will be explained. The arithmetic circuit 1a calculates and outputs a membership function value from the membership function All of the antecedent part and the measured value xo1. Other arithmetic circuit 1b,
... The same applies to 1. The minimum value calculation circuit 2 receives each output from the calculation circuits 1a, lb, . . . 1k, selects the minimum value from among them, and outputs it as the effectiveness α1. The antecedent part calculation ends when this validity degree α1 is determined.
次に後件部演算に移る。定数倍回路３は、後件部メンバ
ーシップ関数Ｂ１に有効度α１を掛け、その結果をＢｌ
’ として出力し最大値演算回路４に送る。最大値演算
回路４には、他の制御規則を同様に演算して得られた結
果がＢ２°・・・ ＢＮ″として入力されている。最大
値演算回路４では、それら人力Ｂｌ’ ・・・ ＢＮ’
の波形の中から常に最大の値を選んで出力し出力用メ
ンバーシップ関数Ｂとして出力する。出力用メンバーシ
ップ関数Ｂから実際に操作出力値を求めるには、そのメ
ンバーシップ関数Ｂの関数波形と横軸とにより形成され
る面積の中の重心を求めることによりその操作出力値を
得る手法が採用されている。Next, we move on to the consequent operation. The constant multiplier circuit 3 multiplies the consequent membership function B1 by the validity α1 and uses the result as Bl
' and sends it to the maximum value calculation circuit 4. In the maximum value calculation circuit 4, the results obtained by similarly calculating other control rules are inputted as B2°...BN''.The maximum value calculation circuit 4 inputs these human power Bl'... BN'
The maximum value is always selected from among the waveforms and output as the output membership function B. To actually obtain the manipulated output value from the output membership function B, there is a method to obtain the manipulated output value by finding the center of gravity in the area formed by the function waveform of the membership function B and the horizontal axis. It has been adopted.
ところで今、制御規則の後件部のファジィ変数（第２図
におけるＢｌ、・・・ ＢＮ）が有限個であり、Ｂ１は
ＮＢ （負で大きく）を、Ｂ２はＮＭ（負で中位）を、
Ｂ３はＮＳ （負で小さく）を、Ｂ４はＺＥ（そのまま
）を、Ｂ５はＰＳ（正で小さく）を、Ｂ６はＰＭ（正で
中位）を、Ｂ７はＰＢ（正で大きく）を、それぞれ表す
ものとし、後件部のファジィ変数はこの７段階から成る
ものとする。By the way, there are a finite number of fuzzy variables in the consequent part of the control rule (Bl, ... BN in Figure 2), and B1 represents NB (negative and large) and B2 represents NM (negative and medium). ,
B3 is NS (negative and small), B4 is ZE (as is), B5 is PS (positive and small), B6 is PM (positive and medium), and B7 is PB (positive and large). The fuzzy variable of the consequent part consists of these seven stages.
しかし制御規則としては、７個に限るものではなく、も
っと多数存在する場合がある。しかしその場合でも、各
制御規則の後件部のファジィ変数は、上記７個、即ちＮ
Ｂ （負で大きく） 、ＮＭ （負で中位）、ＮＳ（負
で小さく）、ＺＥ（そのまま）、ＰＳ（正で小さく）
、ＰＭ （正で中位）、ＰＢ（正で大きく）の中のどれ
かに必ず属している。However, the number of control rules is not limited to seven, and a larger number may exist. However, even in that case, the fuzzy variables in the consequent part of each control rule are the above seven, that is, N
B (negative and large), NM (negative and medium), NS (negative and small), ZE (as is), PS (positive and small)
, PM (positive and medium), and PB (positive and large).
そこで、どの制御規則（ルール）はどの後件部ファジィ
変数に対応するものであるかを予め調べ対応付けてお（
。Therefore, it is necessary to check in advance which control rule corresponds to which consequent fuzzy variable and make the correspondence (
.
第２図に戻るが、最大値演算回路４は、入力される有限
個のファジィ変数（８１′・・・ ＢＮ’）の波形の中
から、常に最大値を選んで出力している。Returning to FIG. 2, the maximum value calculation circuit 4 always selects and outputs the maximum value from among the waveforms of a finite number of input fuzzy variables (81'...BN').
ということは、成るファジィ変数Ｂｌ’ ならＢ１′に
対応する制御規則が複数個あるとした場合、各制御規則
ごとに後件部演算を行ってファジィ変数Ｂｌ’ の値を
求めて最大値演算回路４へ送出しても、最大値演算回路
４で採用されるのは、ファジィ変数Ｂｌ’ に属する値
のなかの最大値に限らｈ、それ以下の値は捨てられると
いうことである。This means that if there are multiple control rules corresponding to B1', the fuzzy variable Bl' is calculated by calculating the consequent part of each control rule to find the value of the fuzzy variable Bl', and then using the maximum value calculation circuit. 4, the maximum value arithmetic circuit 4 only uses the maximum value h among the values belonging to the fuzzy variable Bl', and discards values below that value.
そうだとすると、ファジィ変数Ｂ１との間で演算を行う
ことになる有効度αとしては、複数の制御規則から色々
な値を与えられても、一番値の高いα以外は、ファジィ
変数８１との間で演算を行っても結局は無駄であるとい
うことになる。If this is the case, even if various values are given for the effectiveness α to be calculated between the fuzzy variable B1 and the fuzzy variable B1, even if various values are given from multiple control rules, all but the highest value α will be In the end, it is useless to perform calculations between the two.
そこで、ファジィ変数Ｂ１ならＢ１について、複数の制
御規則から色々な値として与えられるαのうち、最大値
を示すαだけをグレードとして記憶しておき、そのグレ
ードについてだけ最後にファジィ変数８１との間で演算
すれば良いことになる。他のファジィ変数Ｂ２以降につ
いても同様である。即ち、同じファジィ変数に属する有
効度αの中で一番大きいものを選んでグレードとして記
憶装置に記憶しておくわけである。以下、この記憶装置
をグレード記憶装置と呼ぶことにする。Therefore, for fuzzy variable B1, among the various values of α given from multiple control rules for B1, only α that indicates the maximum value is stored as a grade, and only for that grade is the final difference between the fuzzy variable 81 and You can calculate it by using . The same applies to other fuzzy variables B2 and subsequent ones. That is, the highest effectiveness degree α belonging to the same fuzzy variable is selected and stored in the storage device as a grade. Hereinafter, this storage device will be referred to as a grade storage device.
つまり演算としては、このグレード記憶装置より読み出
したグレードを使い、後件部メンバーシップ関数の各々
ごとに、後件部演算を行って出力用メンバーシップ関数
の波形を定める。In other words, the grade read from the grade storage device is used for the calculation, and the waveform of the output membership function is determined by performing the consequent calculation for each of the consequent membership functions.
第３図は、かかるグレード記憶装置の記憶内容説明図で
ある。同図においては、後件部ファジィ変数がＢ１から
８７までの７個ある場合を想定し、それぞれについて求
められたグレードがα１乃至α７として記憶されている
ものである。FIG. 3 is an explanatory diagram of the storage contents of such a grade storage device. In the figure, it is assumed that there are seven consequent fuzzy variables from B1 to 87, and the grades obtained for each are stored as α1 to α7.
さて、以上を予備知識として、以下、本発明の直接的な
従来技術を説明する。Now, with the above as background knowledge, the direct prior art of the present invention will be explained below.
第４図は、ファジィ推論演算装置の従来の複数個並列動
作方法を示すブロック図である。同図において、ｌａ、
ｌｂはそれぞれ制御規則記憶装置、２ａ、２ｂはそれぞ
れ計測値入力装置、３ａ、３ｂはそれぞれファジィ推論
演算器、４は最大値演算器、５は操作値演算器、６は操
作値出力装置である。FIG. 4 is a block diagram showing a conventional method for operating multiple fuzzy inference calculation devices in parallel. In the same figure, la,
lb is a control rule storage device, 2a and 2b are measured value input devices, 3a and 3b are fuzzy inference calculators, 4 is a maximum value calculator, 5 is a manipulated value calculator, and 6 is a manipulated value output device. .
この場合は、２個のファジィ推論演算器で並列動作を行
う場合を示している。即ち、ファジィ推論演算器３ａは
、記憶装置１ａからは制御規則（前件部命題および後件
部命題を含む）を、人力装置２ａからは計測値を、それ
ぞれ与えられてファジィ推論演算を行い、出力用メンバ
ーシップ関数を作成し出力する。同様に、ファジィ推論
演算器３ｂは、記憶装置１ｂからは制御規則を、入力装
置２ｂからは計測値を、それぞれ与えられてファジィ推
論演算を行い、出力用メンハーシソプ関数を作成し出力
する。This case shows a case where two fuzzy inference arithmetic units operate in parallel. That is, the fuzzy inference calculator 3a performs fuzzy inference calculations by receiving control rules (including antecedent and consequent propositions) from the storage device 1a and measurement values from the human power device 2a. Create and output a membership function for output. Similarly, the fuzzy inference calculator 3b receives control rules from the storage device 1b and measurement values from the input device 2b, performs fuzzy inference calculations, and creates and outputs an output Menharsisop function.
最大値演算器４では、ファジィ推論演算器３ａから人力
される出力用メンバーシップ関数の波形と、ファジィ推
論演算器３ｂから入力される出力用メンバーシップ関数
の波形とを比較し、高い値をとる波形部分を選択し最大
値として出力する。The maximum value calculator 4 compares the waveform of the output membership function input from the fuzzy inference calculator 3a with the waveform of the output membership function input from the fuzzy inference calculator 3b, and takes a higher value. Select the waveform part and output as the maximum value.
操作値演算器５は、これを受けて操作値を演算により求
め、操作値出力装置６に送って操作値として出力する。The manipulated value calculator 5 receives this, calculates the manipulated value, sends it to the manipulated value output device 6, and outputs it as a manipulated value.
以上説明した従来の並列動作方法では、各ファジィ推論
演算器は、制御規則の前件部演算と後件部演算の両方を
含む推論演算を、それぞれが独立に行うものであるから
、無駄が多いという問題点がある。即ち、後件部演算用
として、各ファジィ推論演算器とも後件部ノンバーシッ
プ関数の記憶装置をもたなければならず、コスト高にな
る。In the conventional parallel operation method described above, each fuzzy inference calculator independently performs inference operations including both antecedent and consequent operations of a control rule, which is wasteful. There is a problem. That is, each fuzzy inference calculator must have a storage device for the consequent part nonvarship function for the consequent part calculation, which increases the cost.
本発明は、ファジィ推論演算装置の従来の複数個並列動
作方法におけるコスト高の問題を解決することを解決課
題とする。An object of the present invention is to solve the problem of high cost in the conventional method of operating multiple fuzzy inference arithmetic devices in parallel.
ｃ問題点を解決するための手段〕
課題解決のため、本発明では、ファジィ推論演算器を前
件部演算のみを行う前件部演算器と後件部演算のみを行
う後件部演算器とに分け、前件部演算器の複数個に対し
て後件部演算器を共通に一つだけ設けた。Means for Solving Problem c] In order to solve the problem, in the present invention, the fuzzy inference calculator is divided into an antecedent part calculator that performs only antecedent part calculations and a consequent part calculator that performs only consequent part calculations. For each antecedent part calculator, only one consequent part calculator is provided in common.
複数個の前件部演算器に対して共通に設けた後件部演算
器では、各前件部演算器のグレード記憶装置からそれぞ
れ読み出してきたグレード値を同じ後件部ファジィ変数
に対応するもの同士で比較して最大値を選び、その最大
値についてだけ制御規則の後件部演算を行う。In the consequent part calculation unit provided in common for multiple antecedent part calculation units, the grade value read from the grade storage device of each antecedent part calculation unit is made to correspond to the same consequent part fuzzy variable. The maximum value is selected by comparing them, and the consequent part of the control rule is calculated only for the maximum value.
次に菌を参照して本発明の詳細な説明する。 Next, the present invention will be explained in detail with reference to bacteria.
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing one embodiment of the present invention.
同図において、１０ａ、１０ｂはそれぞれ前件部演算器
、２０は後件部演算器である。前件部演算器１０ａは、
制御規則前件部記憶装置１１ａ、計測値入力装置１２ａ
、制御規則前件部演算回路１３ａ、グレード記憶装置１
４ａから成り、同様に前件部演算器１０ｂは、制御規則
前件部記憶装置１１ｂ、計測値入力装置１２ｂ、制御規
則前件部演算回路１３ｂ、グレード記憶装置１４ｂから
成っている。後件部演算器２０は、グレード読込装置２
１，２２、最大値演算器２３、後件部演算回路２５、制
御規則後件部記憶装置２４、操作値出力装置２６から成
っている。In the figure, 10a and 10b are antecedent part calculators, and 20 is a consequent part calculator. The antecedent part calculator 10a is
Control rule antecedent storage device 11a, measured value input device 12a
, control rule antecedent calculation circuit 13a, grade storage device 1
Similarly, the antecedent part calculator 10b includes a control rule antecedent part storage device 11b, a measured value input device 12b, a control rule antecedent part calculation circuit 13b, and a grade storage device 14b. The consequent part calculator 20 is a grade reading device 2
1, 22, a maximum value calculator 23, a consequent part calculation circuit 25, a control rule consequent part storage device 24, and a manipulated value output device 26.
次に動作を説明する。前件部演算器１０ａにおいては、
制御規則前件部演算回路１３ａが記憶装置１１ａから制
御規則前件部を、入力装置１２ａから計測値をそれぞれ
与えられて、複数の制御規則の前件部演算を行い、後件
部ファジィ変数に１対１の関係で対応するグレード値を
求め、グレード記憶装置１４ａに記憶する。Next, the operation will be explained. In the antecedent part calculator 10a,
The control rule antecedent part calculation circuit 13a receives the control rule antecedent part from the storage device 11a and the measured value from the input device 12a, and calculates the antecedent part of a plurality of control rules, and converts the consequent part into fuzzy variables. A grade value corresponding to a one-to-one relationship is determined and stored in the grade storage device 14a.
前件部演算器１０ｂにおいても、全く同様に前件部演算
を行い、求めたグレード値をグレード記憶装置１４ｂに
記憶する。各前件部演算器における演算は並列に行われ
る。The antecedent part calculation unit 10b also performs the antecedent part calculation in exactly the same manner, and stores the obtained grade value in the grade storage device 14b. The calculations in each antecedent part calculation unit are performed in parallel.
前件部演算が終了すると、後件部演算器２０における後
件部演算が開始される。即ち、グレード読込装置２１が
前件部演算器１０ａのグレード記憶装置１４ａからグレ
ード値を読み込み、またグレード読込装置２２が前件部
演算器１０ｂのグレード記憶装置１４ｂからグレード値
を読み込んでくる。最大値演算器２３は、読込装置２１
．２２が読み込んできたグレード値の中の最大値を対応
する後件部ファジィ変数毎に求め、後件部演算回路２５
へ出力する。When the antecedent part calculation is completed, the consequent part calculation in the consequent part calculation unit 20 is started. That is, the grade reading device 21 reads the grade value from the grade storage device 14a of the antecedent portion calculator 10a, and the grade reading device 22 reads the grade value from the grade storage device 14b of the antecedent portion calculator 10b. The maximum value calculator 23 is connected to the reading device 21
．． 22 calculates the maximum value among the read grade values for each corresponding consequent part fuzzy variable, and the consequent part arithmetic circuit 25
Output to.
後件部演算回路２５では、そのグレード値（最大値）と
記憶装置２４から与えられる制御規則後件部（後件部フ
ァジィ変数の内容を表すメンバーシップ関数）を用いて
出力に関するメンバーシップ関数を求め、出力装置２６
へ送る。出力装置２６ではそのメンバーシップ関数から
操作値を求めて出力する。The consequent calculation circuit 25 uses the grade value (maximum value) and the control rule consequent (membership function representing the content of the consequent fuzzy variable) given from the storage device 24 to calculate a membership function regarding the output. search, output device 26
send to The output device 26 calculates the operation value from the membership function and outputs it.
以上説明したように、本発明によれば、ファジィ推論演
算装置の複数個並列動作方法において、後件部演算器を
複数の前件部演算器に対して共通に設けてその数を減ら
した分だけ、コストを低減できるという利点がある。As explained above, according to the present invention, in a method for operating multiple fuzzy inference calculation devices in parallel, a consequent part calculation unit is provided in common for a plurality of antecedent part calculation units to reduce the number. However, it has the advantage of reducing costs.
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
従来のファジィ推論演算装置の一例を示す説明図、第３
図はグレード記憶装置の記憶内容説明図、第４図はファ
ジィ推論演算装置の従来の複数個並列動作方法を示すブ
ロック図、である。
符号の説明
１０ａ、１０ｂ・・・前件部演算器、２０・・・後件部
演算器、ｌｌａ、Ｉｌｂ・・・制御規則前件部記憶装置
、１２ａ、１２ｂ−・・計測値入力装置、１３ａ、１３
ｂ・・・制御規則前件部演算回路、１４ａ、１４ｂ・・
・グレード記憶装置１４ａ、２１．２２・・・グレード
読込装置、２３・・・最大値演算器、２４・・・制御規
則後件部記憶装置、２５・・・後件部演算回路、２６・
・・操作値出力装置FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of a conventional fuzzy inference calculation device, and FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating the storage contents of the grade storage device, and FIG. 4 is a block diagram showing a conventional method for operating a plurality of fuzzy inference calculation devices in parallel. Description of symbols 10a, 10b...Antecedent part calculator, 20...Consequent part calculator, lla, Ilb...Control rule antecedent part storage device, 12a, 12b--Measurement value input device, 13a, 13
b... Control rule antecedent part calculation circuit, 14a, 14b...
-Grade storage device 14a, 21.22...Grade reading device, 23...Maximum value calculation unit, 24...Control rule consequent part storage device, 25...Consequent part calculation circuit, 26.
・・Manipulated value output device
Claims (1)
数の種類数より多く、各後件部ファジィ変数別に制御規
則を分けて対応付けができるとき、各制御規則の前件部
演算により求めた有効度を、同じ後件部ファジィ変数に
対応するもの同士で比較して、その中の最大のものをグ
レードとして各後件部ファジィ変数別に記憶するグレー
ド記憶装置を持ち、制御規則の前件部演算のみを行う前
件部演算器を複数個並列に動作させ、 それら複数個の前件部演算器に対して共通に設けた後件
部演算器では、各前件部演算器のグレード記憶装置から
それぞれ読み出してきたグレード値を同じ後件部ファジ
ィ変数に対応するもの同士で比較して最大値を選び、そ
の最大値についてだけ制御規則の後件部演算を行うこと
を特徴とするファジィ推論演算装置の複数個並列動作方
法。[Claims] 1) When the number of given control rules to be calculated is greater than the number of types of consequent fuzzy variables, and the control rules can be separated and associated with each consequent fuzzy variable, each control A grade storage device that compares the effectiveness obtained by the antecedent part calculation of a rule with those corresponding to the same consequent part fuzzy variables, and stores the maximum among them as a grade for each consequent part fuzzy variable. A plurality of antecedent part calculators that operate only in parallel and perform only the antecedent part calculations of the control rule, and a consequent part calculator provided in common for these multiple antecedent part calculators, each Compare the grade values read from the grade storage device of the antecedent part calculation unit with those corresponding to the same consequent part fuzzy variable, select the maximum value, and perform the consequent part calculation of the control rule only for the maximum value. A method for operating multiple fuzzy inference arithmetic devices in parallel.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61258172A JPS63113736A (en) | 1986-10-31 | 1986-10-31 | Method for parallel running of plural fuzzy inference arithmetic unit |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP61258172A JPS63113736A (en) | 1986-10-31 | 1986-10-31 | Method for parallel running of plural fuzzy inference arithmetic unit |
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| JP61258172A Pending JPS63113736A (en) | 1986-10-31 | 1986-10-31 | Method for parallel running of plural fuzzy inference arithmetic unit |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS63113736A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5131071A (en) * | 1988-09-26 | 1992-07-14 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy inference apparatus |
| US5140669A (en) * | 1988-12-07 | 1992-08-18 | Apt Instruments Corp. | Truth-valued-flow inference unit |
| US5243687A (en) * | 1988-09-20 | 1993-09-07 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy computer system having a fuzzy inference processing circuit for controlling and adapting output signal to the set membership signal |
-
1986
- 1986-10-31 JP JP61258172A patent/JPS63113736A/en active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5243687A (en) * | 1988-09-20 | 1993-09-07 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy computer system having a fuzzy inference processing circuit for controlling and adapting output signal to the set membership signal |
| US5131071A (en) * | 1988-09-26 | 1992-07-14 | Omron Tateisi Electronics Co. | Fuzzy inference apparatus |
| US5335314A (en) * | 1988-09-26 | 1994-08-02 | Omron Corporation | Fuzzy inference apparatus |
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