JP3244936B2 - ファジイ論理メンバーシップ関数を生成する装置及び方法 - Google Patents
ファジイ論理メンバーシップ関数を生成する装置及び方法Info
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、一般にファジイ論理制
御装置及び方法に関し、詳細にはファジイ論理制御シス
テムに用いられるメンバーシップ関数を生成する方法と
集積回路チップ上での回路実現に関する。
御装置及び方法に関し、詳細にはファジイ論理制御シス
テムに用いられるメンバーシップ関数を生成する方法と
集積回路チップ上での回路実現に関する。
【0002】
【従来の技術】ファジイ論理技術が、広範囲の制御シス
テムへの応用のためにより頻繁にIC上で実現されるに
したがって、論理回路によって占められる面積とその実
現に要求されるメモリとを削減することがより重要とな
る。ファジイ集合論の概念は、1965年にザデー教授
によって初めて公表された。このファジイ集合論に基づ
いてある数学的枠組が与えられ、明確で離散的な関数で
は正確に表現できない複雑なシステムが厳密な研究及び
解析のためにモデル化できる。従って、実行パラメータ
が厳密でない関係で結ばれているシステムや、曖昧で不
完全な情報のみが有用なシステム制御基準などに対処で
きる技術が、ファジイ論理を用いることで有用になる。
テムへの応用のためにより頻繁にIC上で実現されるに
したがって、論理回路によって占められる面積とその実
現に要求されるメモリとを削減することがより重要とな
る。ファジイ集合論の概念は、1965年にザデー教授
によって初めて公表された。このファジイ集合論に基づ
いてある数学的枠組が与えられ、明確で離散的な関数で
は正確に表現できない複雑なシステムが厳密な研究及び
解析のためにモデル化できる。従って、実行パラメータ
が厳密でない関係で結ばれているシステムや、曖昧で不
完全な情報のみが有用なシステム制御基準などに対処で
きる技術が、ファジイ論理を用いることで有用になる。
【0003】各ファジイ集合は、その集合内のある厳密
な数値に対してメンバーシップの度合を連関付ける対応
するメンバーシップ関数を有している。従って、そのメ
ンバーシップ関数は、ファジイ集合の各要素とメンバー
シップの度合を表現する数値との間のマッピングを提供
する。システム制御のためのファジイ論理処理は、しば
しばファジイif−then規則の計算を含む。通常、
あるシステム特性を示す制御システムのメンバーシップ
の度合に数多くの制御パラメータの一つを関係付けるよ
うな応用に対して、メンバーシップ関数は構築される。
複雑なシステムに対しては、ファジイ論理操作エンジン
をシステム制御に応用するために、複数のメンバーシッ
プ関数が構築される。メモリ上にそれらのメンバーシッ
プ関数を保持する必要性、及びメンバーシップの度合を
計算するための処理時間が、しばしばIC実現に対する
適用性に制約を加える。
な数値に対してメンバーシップの度合を連関付ける対応
するメンバーシップ関数を有している。従って、そのメ
ンバーシップ関数は、ファジイ集合の各要素とメンバー
シップの度合を表現する数値との間のマッピングを提供
する。システム制御のためのファジイ論理処理は、しば
しばファジイif−then規則の計算を含む。通常、
あるシステム特性を示す制御システムのメンバーシップ
の度合に数多くの制御パラメータの一つを関係付けるよ
うな応用に対して、メンバーシップ関数は構築される。
複雑なシステムに対しては、ファジイ論理操作エンジン
をシステム制御に応用するために、複数のメンバーシッ
プ関数が構築される。メモリ上にそれらのメンバーシッ
プ関数を保持する必要性、及びメンバーシップの度合を
計算するための処理時間が、しばしばIC実現に対する
適用性に制約を加える。
【0004】適切なデータを保持し、そのデータをメン
バーシップ関数の構築に用いることに適用される従来技
術がいくつか存在する。第一の技術は通常のデータ配列
法であり、メンバーシップ関数はメモリ上にデータ配列
の集合として保持される。テーブルルックアップ法がデ
ータ呼出に用いられる。このような方法は、データ処理
を必要としないために、高いデータアクセス率を提供す
る。またこの方法は、多様な機能関係で制御パラメータ
をシステム出力に関連付けるためにメンバーシップ関数
を保持・再構築する際に融通性を提供する。しかしなが
らこの方法は、多量のデータ保持を必要とするため、I
C実現に対して、特により複雑なシステムの場合には有
効ではない可能性がある。
バーシップ関数の構築に用いることに適用される従来技
術がいくつか存在する。第一の技術は通常のデータ配列
法であり、メンバーシップ関数はメモリ上にデータ配列
の集合として保持される。テーブルルックアップ法がデ
ータ呼出に用いられる。このような方法は、データ処理
を必要としないために、高いデータアクセス率を提供す
る。またこの方法は、多様な機能関係で制御パラメータ
をシステム出力に関連付けるためにメンバーシップ関数
を保持・再構築する際に融通性を提供する。しかしなが
らこの方法は、多量のデータ保持を必要とするため、I
C実現に対して、特により複雑なシステムの場合には有
効ではない可能性がある。
【0005】データ配列法における多量のメモリ格納の
必要性によってかせられた制約を克服するために、別の
従来技術が提案されている。メンバーシップ関数はまず
単純な数式で表わされる単純化された図形によって表現
される。図1に示されるように、メンバーシップ関数は
台形として表現される。入力変数とメンバーシップの度
合の間の機能的関係を定義するために数式が使用され
る。
必要性によってかせられた制約を克服するために、別の
従来技術が提案されている。メンバーシップ関数はまず
単純な数式で表わされる単純化された図形によって表現
される。図1に示されるように、メンバーシップ関数は
台形として表現される。入力変数とメンバーシップの度
合の間の機能的関係を定義するために数式が使用され
る。
【0006】図1は台形の典型的なメンバーシップ関数
100を示す。この台形100は、2次元x−μ平面上
に位置しており、ここでx軸102は入力変数用であ
り、μ軸104はメンバーシップの度合の出力用であ
る。この台形の左辺106と右辺108の傾きはそれぞ
れs(l)及びs(r)、また底辺110はx(l)か
らx(r)までであり、上辺112はx' (l)から
x' (r)までである。この台形のメンバーシップ関数
は以下の式によって表現される。
100を示す。この台形100は、2次元x−μ平面上
に位置しており、ここでx軸102は入力変数用であ
り、μ軸104はメンバーシップの度合の出力用であ
る。この台形の左辺106と右辺108の傾きはそれぞ
れs(l)及びs(r)、また底辺110はx(l)か
らx(r)までであり、上辺112はx' (l)から
x' (r)までである。この台形のメンバーシップ関数
は以下の式によって表現される。
【0007】 x ≦x (l) に対しμ=0 (1) x <x'(r) に対しμ=MIN{1,[s(l)(x- x'(r) ]} (2) x >x'(r) に対しμ=MAX{[1-s(r)(x- x'(r))],0} (3) 図2は三角形の典型的なメンバーシップ関数120を示
す。この三角形120は、2次元x−μ平面上に位置し
ており、ここでx軸122は入力変数用であり、μ軸1
24はメンバーシップの度合の出力用である。この三角
形の左辺126と右辺128の傾きはそれぞれs(l)
及びs(r)、また底辺130はx''(l)からx''
(r)までであり、この三角形の2辺はx''(t)にお
いて交わる。この三角形のメンバーシップ関数120は
以下の式によって表わされる。
す。この三角形120は、2次元x−μ平面上に位置し
ており、ここでx軸122は入力変数用であり、μ軸1
24はメンバーシップの度合の出力用である。この三角
形の左辺126と右辺128の傾きはそれぞれs(l)
及びs(r)、また底辺130はx''(l)からx''
(r)までであり、この三角形の2辺はx''(t)にお
いて交わる。この三角形のメンバーシップ関数120は
以下の式によって表わされる。
【0008】 x ≦x''(l) & x≧x''(r)に対しμ=0 (4) x <x''(t)に対しμ=MIN{1,[s(l)(x''(t)-x)]} (5) x >x''(t)に対しμ=MIN{1,[s(r)(x- x''(t)) ]} (6)
【0009】
【発明が解決しようとする課題】上記の方法に従えば、
台形はメモリ上に少なくとも4つの数を格納しておく必
要がある。同様に4つの数が三角形メンバーシップ関数
120に使用される。台形や三角形のメンバーシップ関
数の再構築のためには、掛算回路が必要になる。この掛
算のための回路は、ICチップ上に実現されるとき、広
大な面積をICチップ上で占有することになる。一方、
掛算演算はより時間がかかり、データ処理時間及び全体
の制御システムを遅くすることになる。
台形はメモリ上に少なくとも4つの数を格納しておく必
要がある。同様に4つの数が三角形メンバーシップ関数
120に使用される。台形や三角形のメンバーシップ関
数の再構築のためには、掛算回路が必要になる。この掛
算のための回路は、ICチップ上に実現されるとき、広
大な面積をICチップ上で占有することになる。一方、
掛算演算はより時間がかかり、データ処理時間及び全体
の制御システムを遅くすることになる。
【0010】従ってそれらの課題を解決するために、I
Cチップ上での削減されたメモリ必要性及び高い処理速
度によってメンバーシップ関数を処理するための改良さ
れた技術に対する必要性が、ファジイ制御システムの分
野において依然として存在する。本発明の目的は、従来
技術において存在した課題が解決されるような、メンバ
ーシップ関数を処理する方法と回路実現を提供すること
である。
Cチップ上での削減されたメモリ必要性及び高い処理速
度によってメンバーシップ関数を処理するための改良さ
れた技術に対する必要性が、ファジイ制御システムの分
野において依然として存在する。本発明の目的は、従来
技術において存在した課題が解決されるような、メンバ
ーシップ関数を処理する方法と回路実現を提供すること
である。
【0011】本発明の他の目的は、多量のデータ格納を
必要とせずに単純化された計算を実行し、従ってICチ
ップ上に実現可能でより高い処理効率を達成できるよう
なメンバーシップ処理方法及び装置を提供することであ
る。本発明の他の目的は、メンバーシップ関数を単純化
された計算によって処理することで、低価格で大量に生
産されることができ、従って多種のファジイ制御回路に
応用可能な、ICデバイスを提供することである。
必要とせずに単純化された計算を実行し、従ってICチ
ップ上に実現可能でより高い処理効率を達成できるよう
なメンバーシップ処理方法及び装置を提供することであ
る。本発明の他の目的は、メンバーシップ関数を単純化
された計算によって処理することで、低価格で大量に生
産されることができ、従って多種のファジイ制御回路に
応用可能な、ICデバイスを提供することである。
【0012】
【課題を解決するための手段】簡単には、好適な実施例
において、本発明は、多角形メンバーシップ関数への入
力に対してメンバーシップの度合を決定するためのファ
ジイ論理メンバーシップ関数処理装置からなる。このメ
ンバーシップ関数は、特定の傾きを有しかつ相互結合さ
れた複数の線分セグメントによって形成される。この処
理装置は、多角形メンバーシップ関数を形成する各線分
セグメントに対する開始点のX値及び傾きを受け取る入
力ポートを備える。このメンバーシップ関数処理装置は
さらに、入力値がそのセグメントの開始点X値より大き
いか等しくかつ次のセグメントの開始点X値より小さい
場合にそのセグメントをオンーセグメントと決定し、ま
たオンーセグメントの開始点X値を入力値から減算する
ことでX差を計算するための減算手段を有する。このメ
ンバーシップ関数処理装置はまた、X差を2K 掛けるベ
ースX差ΔXB 及び傾きを2N 掛けるベース傾きΔSB
として、近似し符号化する符号化手段を含む。このメン
バーシップ関数はまた、デジタルシフト手段の利用によ
り、SB ΔXB をN+K桁だけシフトさせることによっ
て、2N+K とSB ΔXB との積を生成する掛算処理手段
を有する。またこの処理装置はさらに、2N+K SB ΔX
B <1の場合1−2N+K SB ΔXB を、また2N+K SB
ΔXB≧1の場合値ゼロを選択することでメンバーシッ
プの度合を計算するメンバーシップ度合計算手段を有す
る。
において、本発明は、多角形メンバーシップ関数への入
力に対してメンバーシップの度合を決定するためのファ
ジイ論理メンバーシップ関数処理装置からなる。このメ
ンバーシップ関数は、特定の傾きを有しかつ相互結合さ
れた複数の線分セグメントによって形成される。この処
理装置は、多角形メンバーシップ関数を形成する各線分
セグメントに対する開始点のX値及び傾きを受け取る入
力ポートを備える。このメンバーシップ関数処理装置は
さらに、入力値がそのセグメントの開始点X値より大き
いか等しくかつ次のセグメントの開始点X値より小さい
場合にそのセグメントをオンーセグメントと決定し、ま
たオンーセグメントの開始点X値を入力値から減算する
ことでX差を計算するための減算手段を有する。このメ
ンバーシップ関数処理装置はまた、X差を2K 掛けるベ
ースX差ΔXB 及び傾きを2N 掛けるベース傾きΔSB
として、近似し符号化する符号化手段を含む。このメン
バーシップ関数はまた、デジタルシフト手段の利用によ
り、SB ΔXB をN+K桁だけシフトさせることによっ
て、2N+K とSB ΔXB との積を生成する掛算処理手段
を有する。またこの処理装置はさらに、2N+K SB ΔX
B <1の場合1−2N+K SB ΔXB を、また2N+K SB
ΔXB≧1の場合値ゼロを選択することでメンバーシッ
プの度合を計算するメンバーシップ度合計算手段を有す
る。
【0013】本発明の特長は、従来技術における課題を
解決するようなメンバーシップ関数を処理する方法と回
路実現とを提供することにある。本発明の他の特長は、
多量のデータ格納を必要とせずに単純化された計算を実
行し、従ってICチップ上に実現可能でより高い処理効
率を達成できるようなメンバーシップ処理方法と装置と
を提供することである。
解決するようなメンバーシップ関数を処理する方法と回
路実現とを提供することにある。本発明の他の特長は、
多量のデータ格納を必要とせずに単純化された計算を実
行し、従ってICチップ上に実現可能でより高い処理効
率を達成できるようなメンバーシップ処理方法と装置と
を提供することである。
【0014】本発明の他の特長は、メンバーシップ関数
を単純化された計算によって処理することで、低価格で
大量に生産されることができ、従って多種のファジイ制
御回路に応用可能な、ICデバイスを提供することであ
る。様々な図面に示されている好適実施例の以下の詳細
な説明を読んだ当業者にとっては、本発明の目的と特長
が明らかになろう。
を単純化された計算によって処理することで、低価格で
大量に生産されることができ、従って多種のファジイ制
御回路に応用可能な、ICデバイスを提供することであ
る。様々な図面に示されている好適実施例の以下の詳細
な説明を読んだ当業者にとっては、本発明の目的と特長
が明らかになろう。
【0015】
【実施例】本発明を説明する目的上、メンバーシップ関
数は、図1と図2とに示されているように三角形あるい
は台形のいずれかであるとする。しかしながら本発明で
公開される装置及び方法は、異なる形状を有する多角形
のメンバーシップ関数に対しても幅広く適用可能であ
る。本発明の範囲を台形及び三角形のメンバーシップ関
数に限定することは、本願の意図ではない。
数は、図1と図2とに示されているように三角形あるい
は台形のいずれかであるとする。しかしながら本発明で
公開される装置及び方法は、異なる形状を有する多角形
のメンバーシップ関数に対しても幅広く適用可能であ
る。本発明の範囲を台形及び三角形のメンバーシップ関
数に限定することは、本願の意図ではない。
【0016】図1において、台形のメンバーシップ関数
100は、本発明では次式によって表現される。 x'(l) ≦x ≦x'(r) に対しμ=1 (8) x >x'(r) 対しμ=MAX{[1-s(r)(x- x'(r))],0} (9) x <x'(l) に対しμ=MAX{[1-s(l)(x'(l)- x)],0} (10) ここでXは入力変数であり、傾きs(l)とs(r)、
台形100の上辺の大きさ、即ち左と右の座標x'
(l)とx' (r)は上で定義されたものと同様であ
る。
100は、本発明では次式によって表現される。 x'(l) ≦x ≦x'(r) に対しμ=1 (8) x >x'(r) 対しμ=MAX{[1-s(r)(x- x'(r))],0} (9) x <x'(l) に対しμ=MAX{[1-s(l)(x'(l)- x)],0} (10) ここでXは入力変数であり、傾きs(l)とs(r)、
台形100の上辺の大きさ、即ち左と右の座標x'
(l)とx' (r)は上で定義されたものと同様であ
る。
【0017】図2において、三角形のメンバーシップ関
数120は、本発明では次式によって表現される。 μ=MAX{[1-s |x - x''(t)|],0} (11) ここで、 x ≦x''(t)に対しS=S'(l) (12) x ≧x''(t)に対しS=S'(r) (13) ICチップ上のデータ保持メモリを削減するため、台形
と三角形両者の左右のペアの傾きが符号化された一つの
データエントリーとして保持されるように台形の傾きs
(l)とs(r)、及び三角形のs' (l)とs'
(r)は以下に述べられる特別な方法によって格納さ
れ、処理される。従って、本発明によれば、台形のメン
バーシップ関数100を再構成するためには、3つのデ
ータエントリー即ち一つの符号化された傾きデータ及び
x' (l)とx' (r)のみが必要となる。同様に、三
角形のメンバーシップ関数120を再構成するために
は、2つのデータエントリー即ち一つの符号化された傾
きデータ及びx''(t)のみが必要となる。
数120は、本発明では次式によって表現される。 μ=MAX{[1-s |x - x''(t)|],0} (11) ここで、 x ≦x''(t)に対しS=S'(l) (12) x ≧x''(t)に対しS=S'(r) (13) ICチップ上のデータ保持メモリを削減するため、台形
と三角形両者の左右のペアの傾きが符号化された一つの
データエントリーとして保持されるように台形の傾きs
(l)とs(r)、及び三角形のs' (l)とs'
(r)は以下に述べられる特別な方法によって格納さ
れ、処理される。従って、本発明によれば、台形のメン
バーシップ関数100を再構成するためには、3つのデ
ータエントリー即ち一つの符号化された傾きデータ及び
x' (l)とx' (r)のみが必要となる。同様に、三
角形のメンバーシップ関数120を再構成するために
は、2つのデータエントリー即ち一つの符号化された傾
きデータ及びx''(t)のみが必要となる。
【0018】この傾き符号化法を図解するために、図3
には、複数の三角形即ち三角形150−1、150−
2、・・・、150−11が示されている。これらの三
角形は、x軸152とμ軸154の2次元平面上におか
れている。これらの三角形はμ軸に沿って高さ256即
ち2 8 の高さの辺156を共有している。各三角形はx
軸152に沿って異なる長さの底辺158−1、158
−2、158−3、158−11を有している。これら
の三角形の底辺の長さを4、6、8、12、16、・・
・、128に設定することによって、それらの三角形の
第3の辺160−1、160−2、・・・、160−1
1は全て異なる傾きs(i)(i=1、2、3、・・
・、11)を有することになる。図3に一例として示し
たような傾きの値は1/2 m (m=0、1、2、3、・
・・、7)等で表わすことが出来る。メンバーシップ関
数の傾きを符号化するために、傾きの2つのセットが用
いられる。第1のセットは値1/2 m (m=0、1、
2、3、・・・、7)、そして第2のセットは値0及び
1/((2/3)×2 m )(m=1、2、3、・・・、
7)を有する。台形あるいは三角形に関わらず各メンバ
ーシップ関数に対して左右の辺の傾き、即ち台形100
に対してはs(l)及びs(r)また三角形120に対
してはs' (l)およびs' (r)は、それらの16の
傾きの一つによって近似される。各セットの傾きは互い
に2 n 倍である関係を有するので、各セットに対して任
意の一つの傾きのベース値が分かれば、その値はシフト
レジスタを用いて得ることができる。
には、複数の三角形即ち三角形150−1、150−
2、・・・、150−11が示されている。これらの三
角形は、x軸152とμ軸154の2次元平面上におか
れている。これらの三角形はμ軸に沿って高さ256即
ち2 8 の高さの辺156を共有している。各三角形はx
軸152に沿って異なる長さの底辺158−1、158
−2、158−3、158−11を有している。これら
の三角形の底辺の長さを4、6、8、12、16、・・
・、128に設定することによって、それらの三角形の
第3の辺160−1、160−2、・・・、160−1
1は全て異なる傾きs(i)(i=1、2、3、・・
・、11)を有することになる。図3に一例として示し
たような傾きの値は1/2 m (m=0、1、2、3、・
・・、7)等で表わすことが出来る。メンバーシップ関
数の傾きを符号化するために、傾きの2つのセットが用
いられる。第1のセットは値1/2 m (m=0、1、
2、3、・・・、7)、そして第2のセットは値0及び
1/((2/3)×2 m )(m=1、2、3、・・・、
7)を有する。台形あるいは三角形に関わらず各メンバ
ーシップ関数に対して左右の辺の傾き、即ち台形100
に対してはs(l)及びs(r)また三角形120に対
してはs' (l)およびs' (r)は、それらの16の
傾きの一つによって近似される。各セットの傾きは互い
に2 n 倍である関係を有するので、各セットに対して任
意の一つの傾きのベース値が分かれば、その値はシフト
レジスタを用いて得ることができる。
【0019】それらの傾きの値は、表1に示されている
ように順番に並べられる。 表1 番号 0 1 2 3 4 5 6 7 底辺長さ 1 2 4 8 16 32 64 128 (タイプ0) 底辺長さ 0 4/3 8/3 16/3 32/3 64/3 128/3 256/3 (タイプ1) 図3に示された近似された傾きを利用することで、台形
あるいは三角形の左右の辺は、図4に示されるように8
ビットの数で符号化される。第1の4つのビット180
は、左辺の傾きを、また第2の4つのビット190は右
辺の傾きを符号化するために用いられる。第1ビットと
第4ビットは、表1のタイプ0あるいはタイプ1のいず
れかを示すために用いられる。左辺に対し第2から第4
ビット及び右辺に対し第6から第8ビットは、表1のど
の傾きかを示すために用いられる。表1のタイプ0ある
いはタイプ1の任意の一つの傾きのベース値を格納して
おくことで、K−Lの値が正のときベース値を右にまた
その値が負のときには左にK−Lビットシフトすること
で、他の傾きの値を得ることができる。ここでLはメモ
リに格納されたベース値の傾きの番号であり、Kは計算
されるべき傾きの番号である。即ち、 S=SB2(K-L) (14) ここでSは計算されるべき傾きの値であり、SB はメモ
リに保持された特定のタイプに対するベース傾きの値で
ある。
ように順番に並べられる。 表1 番号 0 1 2 3 4 5 6 7 底辺長さ 1 2 4 8 16 32 64 128 (タイプ0) 底辺長さ 0 4/3 8/3 16/3 32/3 64/3 128/3 256/3 (タイプ1) 図3に示された近似された傾きを利用することで、台形
あるいは三角形の左右の辺は、図4に示されるように8
ビットの数で符号化される。第1の4つのビット180
は、左辺の傾きを、また第2の4つのビット190は右
辺の傾きを符号化するために用いられる。第1ビットと
第4ビットは、表1のタイプ0あるいはタイプ1のいず
れかを示すために用いられる。左辺に対し第2から第4
ビット及び右辺に対し第6から第8ビットは、表1のど
の傾きかを示すために用いられる。表1のタイプ0ある
いはタイプ1の任意の一つの傾きのベース値を格納して
おくことで、K−Lの値が正のときベース値を右にまた
その値が負のときには左にK−Lビットシフトすること
で、他の傾きの値を得ることができる。ここでLはメモ
リに格納されたベース値の傾きの番号であり、Kは計算
されるべき傾きの番号である。即ち、 S=SB2(K-L) (14) ここでSは計算されるべき傾きの値であり、SB はメモ
リに保持された特定のタイプに対するベース傾きの値で
ある。
【0020】三角形のメンバーシップ関数を持つあるパ
ラメータのメンバーシップを計算するためには、(4)
式に従って、演算 μ(x)=MAX {0,[1-s |x - x’’|]} (15) =MAX {0,(1- s Δx)} (16) が実行される。処理速度を向上させるために、(1−s
Δx)の値がシフトレジスタを用いて簡単に得られるよ
うμ(x)の計算がさらに単純化される。図5におい
て、表1の傾き16/3がベース傾きとして示されてお
り、またゼロから31までの範囲のΔXB の値に対して
(16/3)Δxがベース積として図示されている。こ
こに、オン−セグメントの傾きS’及びX差ΔX’とベ
ース傾き及びベース積との間の関係が確立される。
ラメータのメンバーシップを計算するためには、(4)
式に従って、演算 μ(x)=MAX {0,[1-s |x - x’’|]} (15) =MAX {0,(1- s Δx)} (16) が実行される。処理速度を向上させるために、(1−s
Δx)の値がシフトレジスタを用いて簡単に得られるよ
うμ(x)の計算がさらに単純化される。図5におい
て、表1の傾き16/3がベース傾きとして示されてお
り、またゼロから31までの範囲のΔXB の値に対して
(16/3)Δxがベース積として図示されている。こ
こに、オン−セグメントの傾きS’及びX差ΔX’とベ
ース傾き及びベース積との間の関係が確立される。
【0021】 S'=2N SB (17) ΔX'=2K ΔXB (18) ここでNとKは整数であり、ΔXB は31より小さい。
従って、μの値は以下のように表わされる。 2N+K SBΔXB<1の場合 μ=1- S'ΔX'=1-2N+K SBΔXB (19) 2N+K SBΔXB≧1 の場合 =0 (20) μの値は、まずSB ΔXB の値をメモリから得ることで
計算され、そしてN+Kの値は、入力データS' と計算
されたΔXを用いてテーブルルックアップ法によって得
られる。表2と3は、NとKの値を傾きのコード(図
4)及びΔXの値の関数として示している。SB ΔXB
の値をN+Kビットシフトすることで2N+K SB ΔXB
の値が得られ、さらに1からその値を減ずることでμの
値(1−2N+K SB ΔXB )が得られる。他の傾きある
いはΔXをベースとして選択することによって、同様の
方法を用いることが可能であり、そして式(12)と
(13)を適用することができる。
従って、μの値は以下のように表わされる。 2N+K SBΔXB<1の場合 μ=1- S'ΔX'=1-2N+K SBΔXB (19) 2N+K SBΔXB≧1 の場合 =0 (20) μの値は、まずSB ΔXB の値をメモリから得ることで
計算され、そしてN+Kの値は、入力データS' と計算
されたΔXを用いてテーブルルックアップ法によって得
られる。表2と3は、NとKの値を傾きのコード(図
4)及びΔXの値の関数として示している。SB ΔXB
の値をN+Kビットシフトすることで2N+K SB ΔXB
の値が得られ、さらに1からその値を減ずることでμの
値(1−2N+K SB ΔXB )が得られる。他の傾きある
いはΔXをベースとして選択することによって、同様の
方法を用いることが可能であり、そして式(12)と
(13)を適用することができる。
【0022】 表2 番号 000 001 010 011 100 101 110 111 N -3 -2 -1 0 1 2 3 4 表3 ΔXの最初の3ビット Kの値 000 0 001 1 01x 2 1xx 3 図6は、台形のメンバーシップ関数に対するメンバーシ
ップ処理装置300のブロック系統図を示しており、デ
ータ処理装置のメモリに保持された必要な入力変数及び
台形メンバーシップ関数の構築処理を遂行する論理回路
が示されている。メンバーシップ関数処理装置300は
入力部310を有しており、台形の5つの入力変数を受
け取る。これらの5つの変数はS(l)、S(r)、
S' (l)、X' (r)およびXであり、各変数の定義
は式(8)から(10)に与えられたものと同一であ
る。入力変数X、X' (l)及びX' (r)は、2つの
減算手段によって処理され、(X−X' (r))及び
(X' (l)−X)をそれぞれ計算する。キャリーアン
ダー(CU)処理手段316は、これらの減算演算に対
するキャリーアンダーを処理するために使われる。(X
−X' (r))と(X' (l)−X)の結果、キャリー
アンダー、及び入力傾きS(l)とS(r)が第1のマ
ルチプレックス手段320によって用いられる。この第
1のマルチプレックス手段320は、(X−X'
(r))と(X' (l)−X)との値の最近近似を決定
し、それらの値は式(18)にしたがってΔX' =2K
ΔXB として近似されることができる。マルチプレック
ス手段320はさらに、表1と図4に示されるように2
つの8ビットデータを用いて各傾きを表現することによ
って傾きを符号化する。左右各辺の傾きと、減算処理手
段314と316によって遂行された減算演算から得ら
れた結果とは、ここで近似され、S' =2N SB および
ΔX'=2K ΔXB (式17及び18)として符号化さ
れる。
ップ処理装置300のブロック系統図を示しており、デ
ータ処理装置のメモリに保持された必要な入力変数及び
台形メンバーシップ関数の構築処理を遂行する論理回路
が示されている。メンバーシップ関数処理装置300は
入力部310を有しており、台形の5つの入力変数を受
け取る。これらの5つの変数はS(l)、S(r)、
S' (l)、X' (r)およびXであり、各変数の定義
は式(8)から(10)に与えられたものと同一であ
る。入力変数X、X' (l)及びX' (r)は、2つの
減算手段によって処理され、(X−X' (r))及び
(X' (l)−X)をそれぞれ計算する。キャリーアン
ダー(CU)処理手段316は、これらの減算演算に対
するキャリーアンダーを処理するために使われる。(X
−X' (r))と(X' (l)−X)の結果、キャリー
アンダー、及び入力傾きS(l)とS(r)が第1のマ
ルチプレックス手段320によって用いられる。この第
1のマルチプレックス手段320は、(X−X'
(r))と(X' (l)−X)との値の最近近似を決定
し、それらの値は式(18)にしたがってΔX' =2K
ΔXB として近似されることができる。マルチプレック
ス手段320はさらに、表1と図4に示されるように2
つの8ビットデータを用いて各傾きを表現することによ
って傾きを符号化する。左右各辺の傾きと、減算処理手
段314と316によって遂行された減算演算から得ら
れた結果とは、ここで近似され、S' =2N SB および
ΔX'=2K ΔXB (式17及び18)として符号化さ
れる。
【0023】μの値を計算するために、S' ΔX' の値
即ち傾きとΔX' との積が計算されなければならない。
掛算処理手段330が用いられ、式19及び20に従っ
て、2N+K SB ΔXB を計算するための単純なシフト演
算を遂行する。実際に掛算を実行することなく、単に
(N+K)桁シフトすることによって、掛算を計算する
ことができる。1の補数処理手段340が、(1−s
(r)(x−x' (r)))と(1−s(l)(x'
(l)−x))の値を計算するために用いられ、ここで
S' とΔX' との積は、掛算処理手段330によって近
似値2N+K SB XB として計算される。
即ち傾きとΔX' との積が計算されなければならない。
掛算処理手段330が用いられ、式19及び20に従っ
て、2N+K SB ΔXB を計算するための単純なシフト演
算を遂行する。実際に掛算を実行することなく、単に
(N+K)桁シフトすることによって、掛算を計算する
ことができる。1の補数処理手段340が、(1−s
(r)(x−x' (r)))と(1−s(l)(x'
(l)−x))の値を計算するために用いられ、ここで
S' とΔX' との積は、掛算処理手段330によって近
似値2N+K SB XB として計算される。
【0024】第2のマルチプレックス手段350は、キ
ャリーアンダーを用い、もし2N+KSB ΔXB <1なら
μを1−2N+KSB ΔXB に、またもし2N+K SB ΔXB
≧1ならμをゼロに選ぶことで、μの値の最終的な決
定を行う(式(9)及び(20)を参照)。図7は、同
様なしかしより詳しい回路ブロック図の図解であり、三
角形メンバーシップ関数μ(x)に対する入力Xのメン
バーシップの度合を決定するために、ICチップ上に実
現されたメンバーシップ関数コプロセッサ400を示し
ている。三角形メンバーシップ関数は式(5)に表わさ
れ、メンバーシップの度合関数μ(x)は、3つの数
x''(t)、s(r)及びs(l)の関数として表現さ
れる。コプロセッサ400は4つの入力パラメータx、
x''(t)、s(r)及びs(l)を受け取るための入
力部402を有する。それらの入力データのうちの2
つ、x及びx''(t)は減算手段404によって受け取
られ、(x−x''(t))の値が計算される。キャリー
ビット405が生成され、傾き符号化手段406と2の
補数計算手段408とを制御するために用いられる。こ
のキャリービット405はx≧x''(t)のときゼロ、
またx<x''(t)のとき1である。キャリービットが
ゼロのとき、傾き符号化手段406は右辺の傾きs
(r)を選択し符号化し、また2の補数計算手段408
への入力イネーブルビットはゼロにセットされ2の補数
計算手段408の機能はディスエーブルされて(x−
x''(t))の値は不変に保たれる。一方、キャリービ
ット405が1のとき、傾き符号化手段406は左辺の
傾きs(l)を選択し符号化し、また2の補数計算手段
408への入力イネーブルビットは1にセットされ、2
の補数計算手段408がイネーブルされ(x−x''
(t))の値の2の補数が生成される。
ャリーアンダーを用い、もし2N+KSB ΔXB <1なら
μを1−2N+KSB ΔXB に、またもし2N+K SB ΔXB
≧1ならμをゼロに選ぶことで、μの値の最終的な決
定を行う(式(9)及び(20)を参照)。図7は、同
様なしかしより詳しい回路ブロック図の図解であり、三
角形メンバーシップ関数μ(x)に対する入力Xのメン
バーシップの度合を決定するために、ICチップ上に実
現されたメンバーシップ関数コプロセッサ400を示し
ている。三角形メンバーシップ関数は式(5)に表わさ
れ、メンバーシップの度合関数μ(x)は、3つの数
x''(t)、s(r)及びs(l)の関数として表現さ
れる。コプロセッサ400は4つの入力パラメータx、
x''(t)、s(r)及びs(l)を受け取るための入
力部402を有する。それらの入力データのうちの2
つ、x及びx''(t)は減算手段404によって受け取
られ、(x−x''(t))の値が計算される。キャリー
ビット405が生成され、傾き符号化手段406と2の
補数計算手段408とを制御するために用いられる。こ
のキャリービット405はx≧x''(t)のときゼロ、
またx<x''(t)のとき1である。キャリービットが
ゼロのとき、傾き符号化手段406は右辺の傾きs
(r)を選択し符号化し、また2の補数計算手段408
への入力イネーブルビットはゼロにセットされ2の補数
計算手段408の機能はディスエーブルされて(x−
x''(t))の値は不変に保たれる。一方、キャリービ
ット405が1のとき、傾き符号化手段406は左辺の
傾きs(l)を選択し符号化し、また2の補数計算手段
408への入力イネーブルビットは1にセットされ、2
の補数計算手段408がイネーブルされ(x−x''
(t))の値の2の補数が生成される。
【0025】2の補数計算手段408からの出力は、そ
の後第1のバレルシフタ412によって処理され、(x
−x''(t))の値がΔX' =2K ΔXB に変換され
る。ここでKは整数であり、ΔXB は31より小さい
(式18参照)。選択された入力を制御ユニット418
(以下に説明)から受け取るバレルシフタ412がKの
値を決定する。(x−x''(t))の値が値2K ΔXB
によって最適近似されるように、テーブルルックアップ
手段414を用いて、適切なΔXB が決定される。第1
のバレルシフタ412の出力は8倍され、即ち3つのゼ
ロが終端に付け加えられ、メンバーシップ関数の最大値
は255、即ち[(8×32)−1]に正規化される。
の後第1のバレルシフタ412によって処理され、(x
−x''(t))の値がΔX' =2K ΔXB に変換され
る。ここでKは整数であり、ΔXB は31より小さい
(式18参照)。選択された入力を制御ユニット418
(以下に説明)から受け取るバレルシフタ412がKの
値を決定する。(x−x''(t))の値が値2K ΔXB
によって最適近似されるように、テーブルルックアップ
手段414を用いて、適切なΔXB が決定される。第1
のバレルシフタ412の出力は8倍され、即ち3つのゼ
ロが終端に付け加えられ、メンバーシップ関数の最大値
は255、即ち[(8×32)−1]に正規化される。
【0026】傾き符号化手段406によって選択された
傾きs(r)あるいはs(l)は、第1のマルチプレッ
クス手段416が3ビット出力を生成するために用いら
れ、制御ユニット418はこの3ビット出力を受け取っ
て、S' =2N SB (式17参照)におけるNの値を決
定するために、シフタ2の入力であるパラメタを処理す
る。第1のマルチプレックス手段416はまた、傾きの
最も重要なビットである1ビット出力を生成し、この1
ビットは、表1に示されたタイプ0か1かのいずれかを
決定するよう、第2のマルチプレックス手段420を制
御する。この制御ユニット418はまた、(x−x''
(t))の最も重要なビットである7、6、5ビットを
受け取り、表3にしたがってKを決定するため第1のバ
レルシフタへの選択入力を生成する。この制御ユニット
によって生成された第2の出力は、表2にしたがって上
述のようにNの値を計算するために第2のバレルシフタ
422を制御する。第2のバレルシフタはその後、正規
化された値2N+K SB ΔXBを生成する。1の補数計算
手段424が、[1−2N+K SB ΔXB ]を計算するた
めに用いられる。第2のバレルシフタ422はまたオー
バーフロー出力を生成し、このオーバーフロー出力は、
2N+K SB ΔXB の値が255より大きい場合にゼロ出
力を生成するよう第3のマルチプレックス手段426を
制御する。それ以外の場合には、計算された値[1−2
N+K SB ΔXB ]が関数μ(x)のメンバーシップの度
合を表す最終出力である。
傾きs(r)あるいはs(l)は、第1のマルチプレッ
クス手段416が3ビット出力を生成するために用いら
れ、制御ユニット418はこの3ビット出力を受け取っ
て、S' =2N SB (式17参照)におけるNの値を決
定するために、シフタ2の入力であるパラメタを処理す
る。第1のマルチプレックス手段416はまた、傾きの
最も重要なビットである1ビット出力を生成し、この1
ビットは、表1に示されたタイプ0か1かのいずれかを
決定するよう、第2のマルチプレックス手段420を制
御する。この制御ユニット418はまた、(x−x''
(t))の最も重要なビットである7、6、5ビットを
受け取り、表3にしたがってKを決定するため第1のバ
レルシフタへの選択入力を生成する。この制御ユニット
によって生成された第2の出力は、表2にしたがって上
述のようにNの値を計算するために第2のバレルシフタ
422を制御する。第2のバレルシフタはその後、正規
化された値2N+K SB ΔXBを生成する。1の補数計算
手段424が、[1−2N+K SB ΔXB ]を計算するた
めに用いられる。第2のバレルシフタ422はまたオー
バーフロー出力を生成し、このオーバーフロー出力は、
2N+K SB ΔXB の値が255より大きい場合にゼロ出
力を生成するよう第3のマルチプレックス手段426を
制御する。それ以外の場合には、計算された値[1−2
N+K SB ΔXB ]が関数μ(x)のメンバーシップの度
合を表す最終出力である。
【0027】本発明は、現時点での好適な実施例に関し
て説明されたが、このような記述が限定として解釈され
るべきでないことは理解されるべきである。上記の記述
を読んだ当業者にとっては、種々な変更や修正が容易に
考えられうる。従って特許請求の範囲は、本発明の精神
と範囲においてあらゆる変更および修正を含むと解釈さ
れるべきである。
て説明されたが、このような記述が限定として解釈され
るべきでないことは理解されるべきである。上記の記述
を読んだ当業者にとっては、種々な変更や修正が容易に
考えられうる。従って特許請求の範囲は、本発明の精神
と範囲においてあらゆる変更および修正を含むと解釈さ
れるべきである。
【図1】平行四辺形を有する典型的なメンバーシップ関
数を示す図である。
数を示す図である。
【図2】三角形を有する他の典型的なメンバーシップ関
数を示す図である。
数を示す図である。
【図3】傾き符号化方法を説明するための一つの辺が異
なった傾きを有する複数の三角形を示す図である。
なった傾きを有する複数の三角形を示す図である。
【図4】メンバーシップ関数の傾きを符号化する8ビッ
ト符号を示す図である。
ト符号を示す図である。
【図5】三角形の斜辺傾きと底辺の長さとの積の符号化
方法を説明する幾何学的図である。
方法を説明する幾何学的図である。
【図6】平行四辺形メンバーシップ関数に対するメンバ
ーシップ関数処理装置のブロック系統図である。
ーシップ関数処理装置のブロック系統図である。
【図7】三角形メンバーシップ関数に対する他のメンバ
ーシップ関数処理装置のブロック系統図である。
ーシップ関数処理装置のブロック系統図である。
100 平行四辺形メンバーシップ関数 102、122、152 x軸 104、124、154 μ軸 104、126 左辺 108、128 右辺 s(l) 左辺傾き s(r) 右辺傾き 110、130、158−1、158−2、・・・、1
58−11 底辺 x(l)、x''(l) 底辺左端 x(r)、x''(r) 底辺右端 112 上辺 x' (l) 上辺左端 x' (r) 上辺右端 120、150−1、150−2、・・・、150−1
0・・・三角形x'' 三角形2辺交差点 156 複数三角形の共有辺 160−1、160−2、・・・、160−11 三角
形斜辺 180、190 傾き符号化用4ビット 300 メンバーシップ関数処理装置 310、402 入力ポート 316 キャリーアンダー処理手段 320、416 第1マルチプレックス手段 314、316、404 減算処理手段 330 掛算処理手段 340、424 1の補数処理手段 350 第2マルチプレックス手段 400 メンバーシップ関数コプロセッサ 405 キャリービット 406 傾き符号化手段 408 2の補数計算手段 412 第1バレルシフタ 414 テーブルルックアップ手段 418 制御ユニット 420 第2マルチプレックス手段 422 第2バレルシフタ 426 第3マルチプレックス手段
58−11 底辺 x(l)、x''(l) 底辺左端 x(r)、x''(r) 底辺右端 112 上辺 x' (l) 上辺左端 x' (r) 上辺右端 120、150−1、150−2、・・・、150−1
0・・・三角形x'' 三角形2辺交差点 156 複数三角形の共有辺 160−1、160−2、・・・、160−11 三角
形斜辺 180、190 傾き符号化用4ビット 300 メンバーシップ関数処理装置 310、402 入力ポート 316 キャリーアンダー処理手段 320、416 第1マルチプレックス手段 314、316、404 減算処理手段 330 掛算処理手段 340、424 1の補数処理手段 350 第2マルチプレックス手段 400 メンバーシップ関数コプロセッサ 405 キャリービット 406 傾き符号化手段 408 2の補数計算手段 412 第1バレルシフタ 414 テーブルルックアップ手段 418 制御ユニット 420 第2マルチプレックス手段 422 第2バレルシフタ 426 第3マルチプレックス手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ヤオ−チョウ ルー 台湾 シンチュー,ミン シアン ファ ースト ストリート,レーン 22,25番 (72)発明者 ジュオ−ミン シュー 台湾 シンチュー,ティン プー ビレ ッジ,ヴィシニティー 7 ティン プ ー ロード,レーン 19,ナンバー 3,5エフ (56)参考文献 特開 平5−66943(JP,A) 特開 平4−340627(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06N 7/02
Claims (12)
- 【請求項1】 特定の傾きを有しかつ相互結合された複
数の線分セグメントによって形成される多角形メンバー
シップ関数への入力に対してメンバーシップの度合を決
定するファジイ論理メンバーシップ関数処理装置であっ
て、 該多角形メンバーシップ関数を形成する該各線分セグメ
ントに対して開始点あるいは終端点のx値及び該傾きを
受け取る入力ポートと、セグメントの該開始点のx値と該終端点のx値との間に
該入力のx値を含むセグメントであるオン− セグメント
として該線分セグメントのうちの一つを選択し、該入力
のx値から該オン−セグメントの該開始点のx値を減じ
ることでx差を計算する減算手段と、 該x差をベースx差ΔXB と2Kとの積としてまた該オ
ン−セグメントの該傾きをベース傾きSB と2Nとの積
として近似し符号化する符号化手段と、 デジタルシフト手段を利用し該SB ΔXB の値をN+K
桁だけシフトすることによって2N+KをSB ΔXB に乗
算する乗算処理手段と、 該2N+K SB ΔXB <1なら1−2N+K SB ΔXB の値
を、またもし2N+K SB ΔXB ≧1ならゼロの値を選択
することで該メンバーシップの度合を計算するメンバー
シップ度合計算手段と、 よりなるファジイ論理メンバーシップ関数処理装置。 - 【請求項2】 該多角形メンバーシップ関数は台形であ
り、該入力ポートはx'(l) ≦x ≦x'(r) に対し該台形メ
ンバーシップ関数の値μ=1、x >x'(r) に対しμ=MAX
{[1-s(r)(x- x'(r))],0}、x <x'(l) に対しμ=MAX
{[1-s(l)(x'(l)- x)],0}になるように該台形メンバ
ーシップ関数を形成するよう、該開始点と該終端点x'
(r)、x' (l)のx値、及び該傾きs(r)とs
(l)を受け取る請求項1記載のファジイ論理メンバー
シップ関数処理装置。 - 【請求項3】 該多角形状メンバーシップ関数は三角形
であり、該入力ポートは該三角形メンバーシップ関数の
値μ=MAX{[1-s|x - x''(t)|],0}でありx ≦x''
(t)に対してs=S'(l) でありx ≧x''(t)に対してs=S'
(r)であるように該三角形メンバーシップ関数を形成す
るよう該終端点のx値x''(t)及び該傾きS'(r)とS'
(l)を受け取る請求項1記載のファジイ論理メンバーシ
ップ関数処理装置。 - 【請求項4】 該符号化手段はタイプ0として値1/2
m (m=0、1、2、3、・・・、7)、タイプ1とし
て値0及び1/((2/3)×2 m )(m=1、2、
3、・・・、7)であるタイプ0又は1のいずれかとし
て、該傾きを近似し符号化する請求項1記載のファジイ
論理メンバーシップ関数処理装置。 - 【請求項5】 該傾きは4ビットの数に符号化され、該
符号化手段は、最上位ビット(MSB)がゼロの場合タ
イプ0をまたMSBが1の場合タイプ1を選択し、該符
号化手段は該傾きの最下位3ビットに基づいて該Nの値
を更に決定する請求項4記載のファジイ論理メンバーシ
ップ関数処理装置。 - 【請求項6】 該符号化手段は該メンバーシップ関数を
値256に正規化し、該符号化手段はさらに、ゼロから
31までの範囲に存在するベースx差ΔXBを2 K と乗
算した値として該x差を近似し符号化し、該整数のKの
値は該x差の上位3ビットで定義される請求項1記載の
ファジイ論理メンバーシップ関数処理装置。 - 【請求項7】 特定の傾きを有しかつ相互結合された複
数の線分セグメントによって形成される凹多角形メンバ
ーシップ関数への入力に対してメンバーシップの度合の
値を決定する方法であって、 (a)該多角形メンバーシップ関数を形成する該各線分
セグメントに対して、開始点又は終端点のx値及び該傾
きを入力ポートから受け取り、 (b)該入力のx値があるセグメントの該開始点のx値
より大きいか等しく、かつ次のセグメントの該開始点の
x値より小さいセグメントであるオン−セグメントとし
て、該線分セグメントの1つを選択し、 (c)該入力値から該オン−セグメントの該開始点のx
値を減じることでx差を計算し、 (d)該x差をベースx差ΔXB と2Kとの積としてま
た該オン−セグメントの該傾きをベース傾きSB と2N
との積として、近似し符号化し、 (e)SB ΔXB の値をN+K桁だけシフトすることに
よって2N+Kに該SBΔXB を乗算し、 (f)該2N+K SB ΔXB <1の場合1−2N+K SB Δ
XB の値を、また2N+K SB ΔXB ≧1の場合ゼロの値
を選択することで該メンバーシップの度合を計算する段
階よりなるメンバーシップの度合の値を決定する方法。 - 【請求項8】 該凹多角形メンバーシップ関数は台形メ
ンバーシップ関数であり、 該段階(a)は、x'(l) ≦
x ≦x'(r) に対し該台形メンバーシップ関数の値μ=1、
x >x'(r) に対しμ=MAX{[1-s(r)(x- x'(r))],0}、
x <x'(l) に対しμ=MAX{[1-s(l)(x'(l)- x)],0}に
なるように該台形メンバーシップ関数を形成するよう、
該開始点と終端点のx値x' (r)、x' (l)及び該
傾きs(r)とs(l)を更に受け取る請求項7記載の
メンバーシップの度合の値を決定する方法。 - 【請求項9】 該凹多角形メンバーシップ関数は三角形
メンバーシップ関数であり、該段階(a)は、該三角形
メンバーシップ関数の値μ=MAX{[1-s|x- x''(t)
|],0}でありx ≦x''(t)に対してs=S'(l) でありx
≧x''(t)に対してs=S'(r)であるように該三角形メンバ
ーシップ関数を形成するよう該終端点のx値x''(t)
及び該傾きS'(r)とS'(l)を更に受け取る請求項7記載の
メンバーシップの度合の値を決定する方法。 - 【請求項10】 該段階(d)は、タイプ0として値1
/2 m (m=0、1、2、3、・・・、7)、タイプ1
として値0及び1/((2/3)×2 m )(m=1、
2、3、・・・、7)であるタイプ0あるいは1として
該傾きを近似し符号化する段階を更に含む請求項7記載
のメンバーシップの度合の値を決定する方法。 - 【請求項11】 該段階(d)は、該傾きを4ビットの
数に符号化し、最上位ビット(MSB)がゼロの場合タ
イプ0をまたMSBが1の場合タイプ1を選択する段階
を更に含み、該段階は更に該傾きの最下位3ビットに基
づいて該Nの値を決定する請求項10記載のメンバーシ
ップの度合の値を決定する方法。 - 【請求項12】 該段階(d)は更に、該メンバーシッ
プ関数を値256に符号化し正規化し、該段階は更に、
ゼロから31までの範囲に存在するベースx差ΔXBを
2 K と乗算した値として該x差を近似し符号化し、該整
数Kの値は該x差の上位3ビットで定義される請求項7
記載のメンバーシップの度合の値を決定する方法。
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---|---|---|---|
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Family Applications (1)
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JP08352494A Expired - Fee Related JP3244936B2 (ja) | 1993-04-26 | 1994-04-21 | ファジイ論理メンバーシップ関数を生成する装置及び方法 |
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---|---|
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107229768A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-10-03 | 中国地质大学(武汉) | 基于模糊分类技术的边坡可靠性参数获取方法及装置 |
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---|---|---|---|---|
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US5524174A (en) * | 1993-04-14 | 1996-06-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Apparatus for inference formation and defuzzification in a high-definition fuzzy logic co-processor |
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-
1995
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107229768A (zh) * | 2017-04-12 | 2017-10-03 | 中国地质大学(武汉) | 基于模糊分类技术的边坡可靠性参数获取方法及装置 |
CN107229768B (zh) * | 2017-04-12 | 2019-04-02 | 中国地质大学(武汉) | 基于模糊分类技术的边坡可靠性参数获取方法及装置 |
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