JPH02260001A - ファジィ同定器 - 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、時間的に不変あるいは変動する対象の入出力
関係を、ファジィ推論を用いてあいまいな入出力データ
から同定する技術に関する。

従来の技術 上述のファジィモデリングの従来の構造同定法では計算
アルゴリズムが発見的解法に基づいているため、複雑で
、決定すべきパラメータ数も非常に多く、高速に、かつ
容易に最適な構造モデルを得ることができない。また比
較例では、ある一定の出力値をとる入力値がばらつくよ
うな入出力関係を同定する場合、前件部を固定し後件部
のみを変更することによって同定することは不可能であ
る。

更に、従来例、比較例とも時間的に変動する入出力関係
を適応的に同定することができないという課題がある。

また発明者は、ある対象の入出力関係を、ファジィ推論
を用いて入出力データから同定する手段として、特願昭
［１３−２６００９２号に開示のファジィチューニング
装置を提案している。

第７図はその構成図である。第７図に詔いて、２１は入
出力データ記憶部、２２はファジィ変数記憶部、２３は
ファジィ推論規則記憶部、２４は推論規則管理部、２５
は適合度合演算部、２θは最小２乗法解法部、２７は後
件部記憶部である。

入出力データ記憶部２１に記憶された入力データに対し
、適合度合演算部２６で前件部の適合度合を求める。こ
のとき推論規則管理部２４は、適合度合演算部２５で使
用する推論規則をファジィ推論規則記憶部２３から、フ
ァジィ変数をファジィ変数記憶部２２から取り出すよう
に指示する。最小２乗法解法部では、適合度合演算部２
５で求めた前件部の適合度合と、入出力データ記憶部２
１に記憶された出力データより、推論規則の未知な後件
部の実数値を最小２乗法で求める。後件部記憶部２７で
は、最小２乗法解法部２８で求められた後件部の実数値
を記憶する。

以上のように入出力データを与えることによって、後件
部の実数値を未知数とした方程式を立て、最小２乗法で
前記未知数を決定する。これによって、ある対象の入出
力関係をファジィ推論を用いて入出力データから同定す
ることができる。

発明が解決しようとする課題 このような従来例および提案例において、ある一定の出
力値をとる入力値がばらつくような入出力関係を同定す
る場合、前件部を固定し後件部のみを変更することによ
って同定することは不可能である。また、時間的に変動
する入出力関係を適応的に同定することもできないとい
う課題がある。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたもので、発見的解
法によらず、ある一定の出力値をとる入力値がばらつく
ような入出力関係の同定や、時間的に変動する入出力関
係を適応的に同定することができるファジィ同定器を提
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、ある対象の入出力関係をファジィ推論を用い
て同定するファジィ同定器において、出力値に対する入
力値がばらつくようなあいまいデータに対し、入力デー
タの平均値を求める入力データ平均値をファジィ推論規
則の中心値とする手段と、所定の幅（メンバシップ値が
０でない値を持つ集合の広がり幅を意味し、以下幅と呼
ぶ）を有したファジィ変数を作成するファジィ変数作成
手段を具備することを特徴とするものである。

作用 本発明はある出力データに対してばらつきのある入力デ
ータをファジィデータとして捉え、これをもとに前件部
のファジィ変数を作成する。この前件部のファジィ変数
のパラメタをファジィ推論演算手段からの入力値に対す
る推定値と真の出力値との誤差が最小となるように決定
することによって、ばらつきのある入出力データから対
象の入出力関係を同定することが可能となる。更に、入
出力データに時間的な重み係数を付けることによって、
過去のデータの寄与率を小さくして、時間的に変動する
入出力関係を適応的に同定することが可能となる。

実施例 第１の発明の一実施例を説明する。第１図は、第１の発
明のファジィ同定器の構成図である。第１図において、
１は入出力データ対格納部、２は入力データ平均部、３
は前件部ファジィ変数作成部、４は後件部作成部、５は
ファジィ推論規則作成部、６はファジィ推論演算部、７
は誤差評価部、８はファジィ変数幅変更部である。

以上のように構成された本実施例の動作説明を行う。入
出力データ対格納部１に格納された入出力データ対に対
し、同一出力値を存する入力データを入力データ平均部
２で平均し、この平均値を中心値とするファジィ変数を
前件部ファジィ変数作成部３で作成するとともに、後件
部作成部４に詔いて出力データから後件部を作成する。

ファジィ推論規則作成部５では、前件部ファジィ変数作
成部３と後件部作成部４で作成した前件部と後件部を結
合してファジィ推論規則を作成する。ファジィ推論演算
部６では、ファジィ推論規則作成部５で作成したファジ
ィ推論規則に従い、入出力データ対格納部１からの入力
データに対してファジィ推論を行う。誤差評価部７では
、ファジィ推論演算部８の推論値と真の出力データ値の
誤差を評価する。誤差評価の方法は、誤差の２乗和や誤
差の絶対値和など種々の方法が考えられる。ファジィ変
数幅変更部８では、誤差評価部７の評価結果に基づいて
前件部のファジィ変数幅を決定し、前件部ファジィ変数
作成部３のファジィ変数幅を変更する。ファジィ変数幅
変更部８でのファジィ変数幅の決定手法には試行探索法
の一つであるシンプレックス法を用い、誤差評価値が良
くなると期待できるようにファジィ変数幅を決定する。

以下、シンプレックス法を用いて同定を行う手順につい
て更に詳細に説明する。ここでは簡単のために１人力１
出力の場合について説明するが、本発明は多入力多出力
の場合にも適用可能である。

いま、ある対象の入出力関係を表わす９個の入出力デー
タ対（Ｘｓ＋＋７＋）、　（ｘ＋＊ｓ７＋）、　（ｘ１
１＄７１）、（Ｘｓ＋＊Ｆ＊）、（ｘ＊ｓ＋７ｇ）、（
ｘｇｓＩＹ＊Ｌ　　（Ｘｉ１＊３’ｌ）ｓ　　（Ｘｓ＊
＋７ｓ）１（Ｘｉｓ＋７３）が入出力データ対格納部に
格納されたとする。

これらのデータは、第２図に示すように出力値ｙＩ、３
’＊、）’ｓに対する入力値がばらついている。

これらの入出力データ対からファジィ推論規則作成部５
で次のような３個の推論規則を作成する。

シイ数を表わし、第３図に示すように各ファジイ数はＸ
ｉ　５Ｘ１１　、ｘ３を中心値とし、幅を”Ｉ　＊ＷＩ
　＋１１ｇとする対称型である。ただし、形は三角型で
も釣鐘型でも良い。このファジイ数は前件部ファジィ変
数作成部３に中心値ｘ１と幅１１を与えることによって
作られる。中心値ＸＩ　（１＝１．２．３）は入力デー
タ平均部２で次のような式によって求められる。

ｘＩ＝Σχ１７３ ｓｌ ここで、ファジィ変数幅Ｉｌｌ　＋Ｗ＊　＋Ｗ＊を以下
のステップ１〜ステツプ６に従って決定する。

・ステップ１ 任意なファジィ変数幅の組（Ｗ＋ｈ＋Ｗｔｂ＋Ｗｓｂ）
をｍ組（ｍは４以上）用意し、各ファジィ変数幅に対す
るファジィ推論規則の組Ｒｈ（ルール１、ルール２、ル
ール３）をｍ組作成する。

・ステップ２ 各ファジィ推論規則の組Ｒｋ（ｋＪ＋２ｓ３ｓ”Ｊ）に
対し、入出力データ対格納部１からファジィ推論演算部
６に入力データ×１を入力して推論値戸１を求める。

Φステップ３ ステップ２で推論した結果から、各推論規則の組Ｒｂ　
（ｋ：１．２．・・・＋ｍ）に対し次式によって誤差評
価部７で評価値Ｐ’ｋ（ｋ＝１．２．・・・＋ｍ）を求
める。

舎ステップ４ ｍ個の評価値の中で最悪のもの、すなわち評価値が最大
となるファジィ変数幅の組を取り出し、その他のファジ
ィ変数幅の組から新しいファジィ変数幅の組を次のよう
にして導出する。

たとえば評価値Ｐｋ（ｋ”　１，２．３・・・＋ｍ）の
中で評価値Ｐ、が最大のとき、新しいファジィ変数幅は
１　：　１．２．３、ｈ：反射係数 のように求まる。上式は評価値がＰ、となるファジィ変
数幅を除いた残りのファジィ変数幅の平均値を求め、ｗ
ｌ、と平均値を結ぶ直線上のいずれかの点にＷｌ、′を
導出するものである。さらに反射係数りを変えることに
よって直線上の１点をさまざまに決定できる。これは−
例でシンプレックス法には、さらにいろいろな導出方法
が存在する。

・ステップ５ ステップ４で求めたファジィ変数幅Ｗｌａ’　（ｔ＝ｔ
、２．３）を採用し、この幅によるファジィ推論規則を
作成し、ステップ２．３と同様にして誤差評価値Ｐ、′
を求める。もし Ｐ１′≧　Ｐ。

であれば、シンプレックス法の反射係数りを変える等し
て、ステップ４に戻る。また、 ｐ、’＜ｐ。

のようにＰ１′の方がより最適であれば、Ｗ＋−＝　　
　Ｗ＋ａ Ｐ、、＝　　Ｐ。

のようにして、最大の評価値及びそのときのファジィ変
数幅の更新を行い、ステ、プ４に戻る。

以上のステップを繰り返し行えば評価値Ｐｍ（ｋ＝１．
２．３　、・・・ｍ）は全て最適値へ収束していく。

最後に評価値Ｐ　ｈ　（ｋ：１．２．３　、・・・■）
の各偏差が所定の値以下になれば、評価値ｐ　ｋ（ｋ：
ｌ　、２．３　、・・・ｍ）の中で最適（最小）となる
ファジィ変数幅の組を選び、同定を終了する。

以上によって、ばらつきのある入出力データから対象の
入出力関係を同定することができる。

以上は３個のファジィ推論規則に対して前件部のファジ
ィ変数幅を決定する場合について説明したが、本発明は
この限りではない。

次に、第２の発明の一実施例について説明する。

第４図は、第２の発明のファジィ同定器の構成図である
。ここで第１図と同一のものについては同一番号を付け
、説明は省略する。第４図において、９は入力データば
らつき幅検出部、１０はファジィ変数中心値変更部であ
る。

以上のように構成された本実施例の動作説明を行う。入
出力データ対格納部１に格納された入出力データ対に対
し、同一出力値を有する入力データのばらつき幅を入力
データばらつき幅検出部９で検出し、このばらつき幅と
所定の中心値よりファジィ変数を前件部ファジィ変数作
成部３で作成するとともに、後件部作成部４において出
力データから後件部を作成する。ファジィ変数中心値変
更部１０では、誤差評価部７の評価結果に基づいて前件
部のファジィ変数中心値を決定し、前件部ファジィ変数
作成部３のファジィ変数中心値を変更する。ファジィ変
数中心値変更部１０でのファジィ変数中心値の決定手法
には試行探索法の一つであるシンプレックス法を用い、
誤差評価値が良くなると期待できるようにファジィ変数
中心値を決定する。

以下、シンプレックス法を用いて同定を行う手順につい
て更に詳細に説明する。ここでは簡単のために１人力１
出力の場合について説明するが、本発明は多入力多出力
の場合にも適用可能である。

いま、ある対象の入出力関係を表わす９個の入出力デー
タ対（Ｘ目、ｙ、）、　（Ｘ２ｍ＋７ｍ）、　（Ｘ＋ｓ
＋ｙ＋））（Ｘａ＋＋３’２）１（Ｘ＊２１３’２）％
　　（Ｘ２ｍ＋７ｍ））（Ｘ＊＋＋Ｖａ）１（Ｘ２ｍ＋
７ｍ）ｘ　　ＣＸ５ｓ＋Ｖ、）が入出力データ対格納部
に格納されたとする。

これらのデータは、第２図に示すように出力値ｙＩ、ｙ
２、”Ｉｓに対する入力値がばらついている。

これらの入出力データ対からファジィ推論規則作成部５
で、次のような３個の推論規則を作成する。

値とし、幅をｗｌ　、ｖ２　＋Ｗ３とする。ただし、形
は三角型でも釣鐘型でも良い。このファジイ数は前件部
ファジィ変数作成部３に中心値ｃｌと幅ＷＩを与えるこ
とによって作られる。

幅１１　（１：１　＋Ｌ３）は、入力データばらつき幅
検出部８で、同一出力値を有する入力データの最大値と
最小値の差、あるいは標準偏差、あるいは全データに対
して回帰を行いある一定の信頼区間を求めるなどの手法
があり、どの手法で求めても良い。

ある確定値であっても良い。

以下、ファジィ変数中心値ｃｌ　ｓｃｅ　＋０３を決定
する手順は、第１の発明の実施例において％　ｗｌをｃ
Ｉと置き換えステップ１〜ステツプ５に従って決定する
ことができるので説明は省略する。

以上によって、ばらつきのある入出力データから対象の
入出力関係を同定することができる。

次に、第３の発明の一実施例について説明する。

第５図は、第３の発明のファジィ同定器の構成図である
。ここで第１図と同一のものについては同一番号を付け
、説明は省略する。第５図において、１１は時系列入出
力データ対格納部、１２は入力データ重み付き平均部、
１３は重み付き誤差評価部である。

以上のように構成された本実施例の動作説明を行う。時
系列入出力データ対格納部１１に格納された入出力デー
タ対に対し、同一出力値を有する入力データの平均値を
入力データ重み付き平均部１２で重み付き平均し、この
重み付き平均値を中心値とするファジィ変数を前件部フ
ァジィ変数作成部３で作成するとともに、後件部作成部
４において出力データから後件部を作成する。ファジィ
変数幅変更部８では、重み付き誤差評価部１３の評価結
果に基づいて前件部のファジィ変数幅を決定し、前件部
ファジィ変数作成部３のファジィ変数幅を変更する。フ
ァジィ変数幅の決定手法は試行探索法の一つであるシン
プレックス法を用い、同定手順は第１の発明の実施例と
ほぼ同一のため、異なる部分のみ説明する。

時系列入出力データ対格納部１１に、時刻ｔ＠からｔｋ
までの出力値ｙＩに対する入力データｘ＋（ｔ）が格納
されたとする。ここで時刻ｔ１の入力データをＸｔ（ｔ
、）とする。このとき入力データ重み付き平均部１２で
は、以下の式によって重み付き平均値を求める。ここで
λは忘却係数であり、０゜９５〜０．９９程度の値とす
る。

重み付き誤差評価部１３では、推論値Ｆ’＋７と真の出
力データ値ｙＩとの誤差より、次式によって評価値Ｐｋ
を求める。

ファジィ変数幅を決定する手順は、第１の発明の実施例
のステップ１〜ステツプ５に従って決定する。

以上のようにして、入出力データに時間的な重み係数（
忘却係数）を付けることによって、過去のデータの寄与
率を小さくして時間的に変動する入出力関係を適応同定
す“ることが可能となる。

次に、第４の発明の一実施例について説明する。

第８図は、第４の発明のファジィ同定器の構成図である
。ここで第１図、第４図、第５図と同一のものについて
は同一番号を付け、説明は省略する。

第６図において、１４は入力データ重み付きばらつき幅
検出部である。

以上のように構成された本実施例の動作説明を行う。時
系列入出力データ対格納部１１に格納された入出力デー
タ対に対し、同一出力値を有する入力データのばらつき
幅を入力データ重み付きばらつき幅検出部１４で検出し
、この重み付きばらつき幅と所定の中心値よりファジィ
変数を前件部ファジィ変数作成部３で作成するとともに
、後件部作成部４において出力データから後件部を作成
する。ファジィ変数中心値変更部１０では、重み付き誤
差評価部１３の評価結果に基づいて前件部のファジィ変
数中心値を決定し、前件部ファジィ変数作成部３のファ
ジィ変数中心値を変更する。

ファジィ変中心値の決定手法は試行探索法の一つである
シンプレックス法を用い、同定手順は第２の発明の実施
例とほぼ同一のため、異なる部分のみ説明する。

時系列入出力データ対格納部１１に、時刻ｔ−からｔｋ
までの出力値ｙ１に対する入力データｘ＋（ｔ）が格納
されたとする。ここで時刻ｔ」の入力データをＸ＋（ｔ
ｌ）とする。このとき入力データ重み付きばらつき幅検
出部１４では、入力データｘ＋（ｔｌ）に係数λに−１
を乗じたデータスト」・ｘ　＋　（ｔ＋　）に対して標
準偏差を求めて、ばらつき幅とする。ここでλは忘却係
数であり、０．９５〜０．９９程度の値とする。

重み付き誤差評価部１３では、推論値ｙ’＋＋と真の出
力データ値ｙ１との誤差より、次式によって評価値Ｐｋ
を求める。

ｌａｌ　　　ｌ−１ ファジィ変数中心値を決定する手順は、第２の発明の実
施例と同様であり、第１の発明の実施のステップ１〜ス
テツプ５に従って決定する。

以上のようにして、入出力データに時間的な重み係数（
忘却係数）を付けることによって、過去のデータの寄与
率を小さ（して時間的に変動する入出力関係を適応同定
することが可能となる。

発明の効果 したがって、本発明によれば信頼性の低いセンサーから
のばらつきのあるデータをもとに、ある値を推定するこ
とが可能であり、産業面での応用可能性は非常に大きな
ものがある。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１の発明における一実施例のファジィ同定器
の構成図、第２図は入出力データを表わす図、第３図は
前件部ファジィ変数を表わす図、第４図は第２の発明に
おける一実施例のファジィ同定器の構成図、第５図は第
３の発明における一実施例のファジィ同定器の構成図、
第６図は第４の発明における一実施例のファジィ同定器
の構成図、第７図は従来例におけるファジィチューニン
グ装置の構成図である。 １・・・入出力データ対格納部、２・・・入力データ平
均部、３・・・前件部ファジィ変数作成部、４・・・後
件部作成部、５・・・ファジィ推論規則作成部、６・・
・ファジィ推論演算部、７・・・誤差評価部、８・・・
ファジィ変数幅変更部、９・・・入力データばらつき幅
検出部、１０・・・ファジィ変数中心値変更部、１１・
・・時系列入出力データ対格納部、１２・・・入力デー
タ重み付き平均部、１３・・・重み付き誤差評価部、１
４・・・入力データ重み付きばらつき幅検出部。 代理人の氏名　弁理士　粟野重孝　ほか１名第１図 瘍 図 第 図 ｉｊｉ 第 図 窮 図 ↓

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. （１）　ある対象の入出力関係をファジィ推論を用いて
   同定するファジィ同定器において、出力値に対する入力
   値がばらつくようなあいまいデータに対し、入出力デー
   タ対を格納する入出力データ対格納手段と、前記入出力
   データ対格納手段からの入力データの平均値を求める入
   力データ平均手段と、前記入力データの平均値をファジ
   ィ推論規則の前件部に入力する入力値に対する入力変数
   のファジィ変数の中心値とし、所定の幅（メンバシップ
   値が０でない値を持つ台集合の広がり幅を意味し、以下
   幅と呼ぶ）を有したファジィ変数を作成する前件部ファ
   ジィ変数作成手段と、前記入出力データ対格納手段から
   の出力データ値をファジィ推論規則の後件部のファジィ
   変数とする後件部作成手段と、前記前件部ファジィ変数
   作成手段と後件部作成手段で作成した前件部ファジィ変
   数と後件部ファジィ変数からファジィ推論規則を作成す
   るファジィ推論規則作成手段と、前記ファジィ推論規則
   作成手段で作成したファジィ推論規則に従ってファジィ
   推論演算を行うファジィ推論演算手段と、前記ファジィ
   推論演算手段で推論した入力データに対する推論値と出
   力データとの誤差を評価する誤差評価手段と、前記誤差
   評価手段の結果に基づいて前記前件部ファジィ変数の幅
   を変更するファジィ変数幅変更手段とを備えることを特
   徴としたファジィ同定器。
2. （２）　ファジィ変数幅変更手段は、誤差評価結果に基
   づいてシンプレックス法によってファジィ変数幅を変更
   するものであることを特徴とした請求項１記載のファジ
   ィ同定器。
3. （３）　ある対象の入出力関係をファジィ推論を用いて
   同定するファジィ同定器において、出力値に対する入力
   値がばらつくようなあいまいデータに対し、入出力デー
   タ対を格納する入出力データ対格納手段と、前記入出力
   データ対格納手段からの入力データのばらつき幅を検出
   する入力データばらつき幅検出手段と、前記入力データ
   のばらつき幅をファジィ推論規則の前件部に入力する入
   力値に対する入力変数のファジィ変数の幅とし、所定の
   中心値を有したファジィ変数を作成する前件部ファジィ
   変数作成手段と、前記入出力データ対格納手段からの出
   力データ値をファジィ推論規則の後件部のファジィ変数
   とする後件部作成手段と、前記前件部ファジィ変数作成
   手段と後件部作成手段で作成した前件部ファジィ変数と
   後件部ファジィ変数からファジィ推論規則を作成するフ
   ァジィ推論規則作成手段と、前記ファジィ推論規則作成
   手段で作成したファジィ推論規則に従ってファジィ推論
   演算を行うファジィ推論演算手段と、前記ファジィ推論
   演算手段で推論した入力データに対する推論値と出力デ
   ータとの誤差を評価する誤差評価手段と、前記誤差評価
   手段の結果に基づいて前記前件部ファジィ変数の中心値
   を変更するファジィ変数中心値変更手段とを備えること
   を特徴としたファジィ同定器。
4. （４）　ファジィ変数中心値変更手段は、誤差評価結果
   に基づいてシンプレックス法によってファジィ変数中心
   値を変更するものであることを特徴とした特許請求の範
   囲第３項記載のファジィ同定器。
5. （５）　時間的に変動する対象の入出力関係をファジィ
   推論を用いて適応同定するファジィ同定器において、出
   力値に対する入力値がばらつくようなあいまいデータに
   対し、時系列入出力データ対を格納する時系列入出力デ
   ータ対格納手段と、前記時系列入出力データ対格納手段
   からの入力データの重み付き平均値を求める入力データ
   重み付き平均手段と、前記入力データの重み付き平均値
   をファジィ推論規則の前件部に入力する入力値に対する
   入力変数のファジィ変数の中心値とし、所定の幅を有し
   たファジィ変数を作成する前件部ファジィ変数作成手段
   と、前記時系列入出力データ対格納手段からの出力デー
   タ値をファジィ推論規則の後件部のファジィ変数とする
   後件部作成手段と、前記前件部ファジィ変数作成手段と
   後件部作成手段で作成した前件部ファジィ変数と後件部
   ファジィ変数からファジィ推論規則を作成するファジィ
   推論規則作成手段と、前記ファジィ推論規則作成手段で
   作成したファジィ推論規則に従ってファジィ推論演算を
   行うファジィ推論演算手段と、前記ファジィ推論演算手
   段で推論した入力データに対する推論値と出力データと
   の誤差を重み付きで評価する重み付き誤差評価手段と、
   前記重み付き誤差評価手段の結果に基づいて前記前件部
   ファジィ変数の幅を変更するファジィ変数幅変更手段と
   を備えることを特徴としたファジィ同定器。
6. （６）　ファジィ変数幅変更手段は、誤差評価結果に基
   づいてシンプレックス法によってファジィ変数幅を変更
   するものであることを特徴とする請求項５記載のファジ
   ィ同定器。
7. （７）　時間的に変動する対象の入出力関係をファジィ
   推論を用いて適応同定するファジィ同定器において、出
   力値に対する入力値がばらつくようなあいまいデータに
   対し、時系列入出力データ対を格納する時系列入出力デ
   ータ対格納手段と、前記時系列入出力データ対格納手段
   からの入力データのばらつき幅を重み付きで検出する入
   力データ重み付きばらつき幅検出手段と、前記入力デー
   タの重み付きばらつき幅をファジィ推論規則の前件部に
   入力する入力値に対する入力変数のファジィ変数の幅と
   し、所定の中心値を有したファジィ変数を作成する前件
   部ファジィ変数作成手段と、前記時系列入出力データ対
   格納手段からの出力データ値をファジィ推論規則の後件
   部のファジィ変数とする後件部作成手段と、前記前件部
   ファジィ変数作成手段と後件部作成手段で作成した前件
   部ファジィ変数と後件部ファジィ変数からファジィ推論
   規則を作成するファジィ推論規則作成手段と、前記ファ
   ジィ推論規則作成手段で作成したファジィ推論規則に従
   ってファジィ推論演算を行うファジィ推論演算手段と、
   前記ファジィ推論演算手段で推論した入力データに対す
   る推論値と出力データとの誤差を重み付きで評価する重
   み付き誤差評価手段と、前記重み付き誤差評価手段の結
   果に基づいて前記前件部ファジィ変数の中心値を変更す
   るファジィ変数中心値変更手段とを備えることを特徴と
   したファジィ同定器。
8. （８）　ファジィ変数中心値変更手段は、誤差評価結果
   に基づいてシンプレックス法によってファジィ変数中心
   値を変更するものであることを特徴とした請求項７記載
   のファジィ同定器。